일본산업뉴스요약

캐논메디칼시스템즈, 생산기술 디지털화
영상진단장치에서 세계 3강 목표로

캐논이 도시바로부터 인수한 도시바메디칼시스템즈이 사명을 캐논메디칼시스템즈로 개명한지 1년. 캐논과 약용 영상 진단 장치의 생산기술 디지털화를 추진해 2019년 안에 본사 공장을 반자동화한다. 현장의 강점을 범용화함으로써 원가 저감 및 품질의 균일화로 경쟁력을 높여 영상 진단 장치에서 비원의 세계 3강 진입을 목표로 한다. 본격적인 디지털 시대가 도래하고 있는 가운데 캐논 산하의 제조업에서 어떻게 진화를 이룰 수 있을까, 현 상황을 찾아봤다.

“제대로 가고 있다고 생각하지만 구미기업과 비교해 아직 개선해야 할 점이 많다.” 캐논의 미타라이 CEO는 캐논메디칼시스템즈의 현 상황을 이렇게 지적한다. 컴퓨터단층촬영장치(CT) 및 자기공명단층촬영장치(MRI) 등의 영상 진단 장치에서는 일본 최고지만 미국 GE, 독일 지멘스, 네덜란드 필립스의 세계 3강과의 차이는 좁혀지지 않는다. 캐논과의 시너지 효과로 세계에서 존재감을 보일 수 있을 지가 당장의 과제다.

대책 중 하나가 캐논의 생산기술 본부와 추진하는 ‘생산능력 강화 프로젝트’로 2018년 4월에 도치기현 오타와라시의 본사 공장에서 시작됐다. 약 80개의 테마를 정해 현장 개선으로 원가저감을 추진, 2020년에는 2018년 대비 10%의 원가저감 목표를 내걸었다. 캐논은 메디컬 사업의 영업이익률을 2020년도에 2018년도 대비 2배인 10%로 설정하고 있어 이번의 생산 개선은 그 실현을 위한 토대가 된다.

“서로의 기술을 합침으로써 화학 반응이 일어나고 있다.” 캐논메디칼시스템즈의 다키구치(滝口) 사장은 프로젝트에 효과를 느끼고 있다. 키워드는 ‘생산기술의 디지털화’다. 예를 들어 진단 장치의 부품 중 하나에 캐논이 가진 렌즈와 렌즈의 접착기술을 적용해 접착제의 확산을 가상 데이터화하여 품질이 균일하지 못한 것을 줄였다고 한다. 이로 인해 제품 수율을 20% 정도 개선했다.

이러한 기술을 활용해 2019년 내에 공장 내 생산 시스템을 반자동화한다. IoT로 CT 및 MRI, 초음파, 신체검사의 장치에서 데이터를 수집해 영상 및 소리의 이상 검출 및 작업지원의 가시화를 추진한다. 각 장치에서 생산기술을 공유해 그것을 베이스로 한 개발에 부가가치로 반영할 수 있을 지가 최대 테마가 된다. 캐논메디칼시스템즈의 히키(比企) 부장은 디지털 기술을 사용함으로써 “제조업의 강인성을 높인다.”고 말한다.

수작업으로는 수율이 변동하기 쉬워 지금까지 숙련 기능공이 지탱해왔다. 하지만 미래의 해외전개를 내다 봤을 때 수작업에 의존할 수 없다. 중국 및 인도, 브라질 등은 국내 생산을 장려하고 있어 현지생산이 되어도 일본과 같은 품질을 유지할 수 있을 지가 시험대에 오른다. 균일한 품질의 유닛 및 모듈의 제공이야 말로 글로벌에서 경쟁하기 위한 생명선이 된다.

캐논메디칼시스템즈의 글로벌 점유율은 영상 진단 장치 시장에서 4위다. 소프트웨어의 중요성이 커지는 시장이라고는 하지만 그 전제가 되는 것은 하드웨어의 개발이다. 디지털 기술로 생산현장을 변혁해 글로벌 대기업을 따라잡을 수 있을까.

생산력 강화 프로젝트의 성과도 나오기 시작하고 있다. 그 중 하나가 이음 검출기술이다. 마이크로 수록한 소리의 주파수를 데이터화하여 임계값을 설정해 이음을 분석한다. 지금까지 숙련 작업자가 시험기의 소리를 귀로 듣고 이음을 감지해 불량 개소를 특정하고 있었다. 하지만 새로운 기술의 확립으로 작업 시간의 단축과 함께 제품의 품질 향상으로 연결하는 것이 가능하다.

신체검사 장치의 생산 라인에 도입했다. 구동계의 부품이 열화하면 이음을 낸다. 예를 들어 2000헤르츠가 특징인 유닛에서 1000헤르츠의 주파수가 나오면 이음으로 검출해 부품의 마모를 특정한다. 부품 단위까지 추적해 개발에 활용한다. 이 기술은 캐논의 소리에 관한 노하우도 활용하고 있다. 사람 귀로 판단하고 있었던 것이 “데이터화함으로써 품질이 안정된다.”(캐논메디칼시스템즈 시바타(柴田))

앞으로는 의료 기관용 보수 서비스에 활용하는 등 검사장치만이 아닌 CT에도 횡으로 전개할 예정이다. 이러한 이음 및 불량 데이터를 축적함으로써 복합적인 인공지능(AI)으로 분석해 새로운 서비스의 개발도 시야에 넣고 있다.

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