일본산업뉴스요약

「똑똑한 공장」이 확대
IoT로 고장 감지, AI로 숙련기술 대체

모든 것이 인터넷으로 연결되는「IoT」와 인공지능(AI) 등을 구사하여 생산성을 높이는「스마트 공장(똑똑한 공장)」도입이 대형 제조업체 사이에서 확대되어 왔다. Bridgestone은 주력 공장의 정비를 추진한다. Toray도 자회사를 통해 AI벤처와 연계하여 검사기를 개발한다. 숙련기술자의 대량 퇴직에 대비하여 AI로 그 기술을 대체하려는 생각도 있다.

Bridgestone은 3월을 목표로 승용차용 타이어를 생산하는 히코네공장(시가현)에서 설비 상태를 보수∙정비회사 등과 공유한다. 이 공장은 1일 당 5만 3000개를 생산하는 Bridgestone에서 최대 규모의 공장이다.

생산설비 연료의 잔량이나 부품의 동작 횟수를 기록하여, 그 데이터를 외부에 제공한다. 연료의 안정 공급이나 설비 고장 방지로 이어진다. 기존에는 정비회사가 정기적으로 공장을 방문하여 상태를 확인하고 있었다. Bridgestone측에서 정보를 제공함으로써 보다 안정적인 가동을 목표로 한다.

타이어 원료인 고무나 첨가제 등의 소재를 공급하는 제조업체와의 정보 공유도 시야에 넣는다.

히코네공장은 타이어 성형공정을 자동화하여, 사람이 작업하는 공정을 3분의 1로 줄였다. IoT로 외부 회사와 연계한 생산 체제를 구축한다.

소재 제조업체 사이에서도 스마트 공장을 위한 모색이 시작되었다. Toray는 Toray Engineering을 통해 AI개발 도쿄대학 벤처인 LPixel(도쿄)에 출자하여 포괄연계계약을 맺었다. Toray Engineering은 Toray의 공장이나 플랜트를 건설한다.

Toray Engineering은 AI 활용 검사기를 개발, 공장의 조업 관리에 활용한다. 온도나 압력의 데이터를 조합함으로써 숙련기술자밖에 발견할 수 없는 이상치를 AI로 읽어낼 수 있도록 한다. 숙련기술자의 대량 퇴직에 대비하여 AI가 역할을 대체한다.

AI도입 등에 의한 공장의 IT화 분야에서 앞서고 있는 곳이 전자기기 업계다. 높은 제품생산 율(Yield Rate)이 요구되는 반도체 공장에서의 대처는 빠르다.

화상센서 부문에서 세계적으로 높은 점유율을 차지하는 Sony는, 화상센서를 생산하는 구마모토 공장에 AI분석을 도입하여, 불량품의 원인을 특정하고 있다. 일찍이 도입하고 있었던 나가사키 공장에서는 제품생산 율이 3% 향상하였고, 연간 36억 엔의 비용절감 효과가 있었다고 한다.

TOSHIBA도 반도체 메모리를 제조하는 욧카이찌 공장의 생산관리에 AI분석을 도입하여, 생산성 향상으로 연결시키고 있다. 심층학습 (Deep Learning)으로 반도체 Wafer의 불량을 빨리 발견한다. 생산성 저하의 요인을 발견하는 시간을 3분의 1정도로 축소할 수 있다고 한다.

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