일본산업뉴스요약

화낙, 스마트 공장으로 가는 길(상)
야간 조업의 무인화 구현
독자 IoT 기반 개량의 장으로

화낙은 로봇 부품의 가공 공장에서 야간의 조업을 무인화했다. 생산기술의 향상으로 월에 720시간 연속 가동하는 설비의 정지율을 0.1% 이하로 낮췄다. 화낙의 IoT 기반도 도입해 데이터를 활용한 개선에도 나선다. 한편 이 공장을 포함해 일본의 27개 공장에 이 기반을 도입한다. 높은 기술력을 가진 각 공장에서 사용하면서 기반을 개량하고 현장의 기술자가 데이터를 활용한 개선을 하기 쉬운 IoT 기반을 추구한다.

-- 세팅도 자동화 --
야마나시현의 본사에서 주로 로봇 부품을 가공하는 제3 기계가공공장에서 야간 조업을 무인화했다. 이 공장은 중형 머시닝 센터(MC), 로봇, 자동 창고로 구성되는 로봇 셀을 중심으로 공작기계 47대, 로봇 64대를 배치한다.

먼저 생산계획에 맞추어 셀 단위의 계획을 산출하고 자동창고에서 가공대상물을 운송한다. 로봇이 가공대상물을 꺼내어 가공 도구에 올려 공작기계에 공급하고 가공 후에 가공대상물을 꺼내어 창고로 돌려놓는다. 가공대상물의 변경에서 필요한 도구 교환 등의 세팅 작업도 자동화한다. 이를 반복하면서 약 100개 종류의 가공대상물을 24시간 연속으로 가공한다.

-- 감시하여 예방보전 --
모든 기계 및 제어장치를 화낙의 IoT 기반 ‘필드 시스템’으로 연결해 가공상황, 알람, 가공수 등을 감시한다. 기기가 멈추면 현장의 담당자에게 메일이 보내져 복구작업에 나선다.

마무리 공정도 로봇으로 자동화한다. 가공 후 가공대상물을 전수 자동 계측하고 가공 불량품이 후 공정에 흘러가지 않는 시스템을 도입한다. 가공 정확도가 지정 공차를 넘으면 담당자에게 메일이 보내져 가공기의 예방보전에도 기여한다.

다만 마무리 공정의 자동화율은 80% 정도로 남은 20%는 작업자가 낮에 가공한다. 공구 교환 및 윤활유 보충 등의 메인터넌스도 11명의 보전 담당자가 낮에 작업하는 체제를 구축한다. “야간의 정지율이 0.1% 이하가 되어 현재는 2명의 야간 대응 담당자를 배치하지 않고 무인으로 가동되고 있다.”(고이타(小板) 전무)

-- 여기저기에 센서 --
화낙은 이전부터 기계 가공 공장의 연속 무인 가동을 추구한다. 공작기계에 가공대상물의 싣고 내려놓는 작업에서는 먼저 자동창고에서 운송한 작업대상물의 위치 및 자세를 대형 로봇에 설치한 영상 센서로 확인하여 잡는다. 다음으로 다른 영상 센서로 대형 로봇으로 잡은 작업대상물의 위치를 계측한다. 그 데이터를 토대로 대형 로봇은 대상물을 잡았을 때 미묘한 어긋남을 보정하면서 공작기계의 가공 도구에 세팅하고 대상물이 정확하게 도구에 올라 갔는 지도 센서로 재확인한다.

마무리 공정에서는 부품의 3D CAD 데이터에서 돌기를 깎기 위해 로봇의 동작 궤적을 자동으로 생성한다. 기계 가공 후의 대상물을 영상 센서로 실측하고 CAD 데이터와 실측치와의 차이를 자동으로 보정해 돌기를 깎는다. 돌기를 깎을 때는 가하는 힘을 일정하게 하여 로봇에 탑재한 힘 센서로 보정하면서 깎는다. 각종 센서를 구사함으로써 “자동화 설비에서 가장 중요한 안정 가동을 실현하고 있다.”(고이타 전무)고 한다.

-- (중)에 계속 --