일본산업뉴스요약

숙련된 기술을 데이터로 전수
브리지스톤, 품질 향상 도모

브리지스톤은 타이어의 제조 과정에서 베테랑 기술의 데이터화를 추진하고 있다. 사람의 손에 의존하는 작업 가운에 고도의 기술이 요구되는 베테랑의 노하우를 수집해 경험이 적은 기술자에게 전수한다. 수집한 데이터를 제조 현장에서의 교육에 활용하고, 만드는 사람에 따라 품질에 차이가 나는 것을 방지한다. 브리지스톤은 생산의 자동화와 함께 장인의 기술이 필요한 작업도 디지털화로 효율을 높이는 등, 생산 개선을 국내외로 확대해나갈 방침이다.

다양한 소재를 조립해 제조하는 타이어는 원재료인 천연고무도 산지에 따라 품질에 차이가 있다. 온도와 습도 등의 조건도 영향을 주는 등, “금속 등과 달리 고무는 완전한 고형이 아니기 때문에 제어가 어렵다”(다카세(高瀬) 생산개혁추진부장).

브리지스톤은 지금까지 승용차용 타이어에서 인공지능(AI)을 활용한 자동성형시스템을 개발하는 등 자동화를 추진해왔다. 하지만 광산과 같은 곳에서 사용되는 건설기계용 타이어는 외경이 4m 정도, 비행기용은 1.4m 정도로, 대형이 될수록 부품의 종류가 늘어나 자동화가 어려웠다.

부품을 조립해 타이어를 성형하는 공정에서는 사람이 직접 함으로써 품질을 유지한다. 오랜 기간 쌓아온 경험을 바탕으로 미세 조절 등 감각적인 기술이 요구되기 때문에 경험이 적은 작업자에게 전달하는 것이 과제였다. 이를 해결하기 위해 “자동화를 추진하는 대신 우선은 작업자에 따른 품질의 불균형을 없애 부담을 줄인다”(다카세 부장)라는 전략을 세웠다.

2018년 이후, 브리지스톤은 항공기와 건설기계용 성형을 하는 베테랑 기술자의 손에 모션센서와 압력센서를 장착해 작업 중의 동작 관련 데이터를 수집하기 시작했다. “처음에는 어떤 데이터를 수집해야 하는지 몰라 어려운 포인트, 전달하기 힘든 요령을 청취했다”(나카가와(中川) 원가기획∙생산성향상유닛리더).

예를 들어 소재를 자를 때 나이프의 각도 등 절단 방법의 경우, 타이어의 골격을 만드는 ‘카커스(Carcass)’ 등 각 소재를 작업자가 타이어 1개 분에 필요한 길이로 자른다. 그 다음 원주 모양의 기계로 휘감아 두 단면을 정확하게 봉합해야 한다.

나이프로 재료를 자를 때에는 신속함과 각도가 중요해 경험이 적으면 단면에서 섬유가 나오거나 잘못 봉합해 단면이 겹쳐지는 등 오류가 발생한다. 이처럼 손끝의 움직임이 품질에 크게 영향을 미치기 때문에 오랜 시간 시행착오를 겪으며 감각을 습득해야 하는 작업을 디지털화한 것이다.

실제로 베테랑 기술자의 데이터를 수집한 결과 “사람에 따라 차이가 있는 경우도 있었지만 많은 사람들이 비슷한 움직임을 한다는 것을 알 수 있었다”(나카가와 리더). 이러한 데이터를 분석함으로써 신참은 자신의 동작이나 작업과 비교할 수 있어 기술 향상으로 이어진다. 베테랑 기술자의 데이터 분석은 새로운 제조 현장에 투입되는 인재 육성에도 활용해나갈 방침이다.

“앞으로는 작업 중에 실시간으로 비교 및 확인할 수 있도록 하고 싶다”(나카가와 리더)라고 한다. 이는 품질 향상뿐만 아니라 생산의 효율화에도 도움이 될 것이다. 베테랑의 노하우를 디지털화함으로써 설명에 의존하지 않고 경험과 노하우를 전달할 수 있게 될 것으로 브리지스톤은 기대하고 있다. 브리지스톤은 첫 해외 항공기용 타이어공장을 태국에서 가동할 예정으로, “일본의 베테랑 기술을 가시화해 현지의 인재 육성으로도 이어나가겠다”(다카세 부장)라고 한다.

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