산업기술/제조/경영

Nikkei Monozukuri_2020.6 특집 (p65-70)

세계가 인정한 히타치의 IoT공장
세계경제포럼에서 선진 공장 ‘Lighthouse’로 선정

세계경제포럼(WEF)에 의해 선진적 공장 ‘Lighthouse’로 선정된 히타치제작소의 오미카사업소. 전력이나 철도, 상하수도, 철강과 같은 사회인프라용을 중심으로 한 정보제어시스템의 개발, 제조, 운용 보수를 담당하는 거점이다. 오미카사업소가 평가를 받은 부분은 다품종 소량생산에서 고효율 생산 등을 IoT(사물인터넷) 기술이나 데이터 분석 기술을 비롯한 디지털을 활용해 실현하고 있다는 점이다. 히타치제작소가 전개하는 IoT플랫폼 ‘Lumada’를 실천하는 공장이기도 한 오미카사업소를 소개한다.

히타치제작소의 오미카사업소(이바라키현)는 전력시스템, 철도운행시스템, 제철소의 생산시스템, 상하수도의 운전∙유지관리시스템 등 사회기반(인프라 스트럭처)의 정보제어시스템의 개발, 제조, 보수를 전개한다. 공장 생산 품목은 제어반(Control Panel)으로, 프린트 기판에의 부품 실장, 케이스의 판금 부품 제작, 제어 소프트 개발을 포함해 일관하여 전개하는 것이 특징이다.

20년 1월, 세계경제포럼(WEF)에 세계의 선진 공장 ‘Lighthouse’로서 오미카사업소가 선정된 최대 이유는, 하드웨어(프린트 기판을 포함하는 제어판)의 설계∙제조의 고효율 생산 모델에 있었다. ‘Lighthouse로 인정받은 다른 공장은 대부분이 양산 공장이다. 우리처럼 고객에 따라서 사양을 커스터마이즈한 제품을 대상으로 효율화를 도모하고 있는 사례는 별로 없다”(히타치제작소 제어플랫폼총괄본부의 하나미(花見) 본부장).

오미카 사업소는 IoT 기술이나 데이터 분석 등의 디지털을 활용하면서 사람과의 협조 생산을 실현, 히타치가 추진하는 IoT 플랫폼 ‘Lumada’을 실현하고 있는 공장으로서 다른 제조업으로의 전개도 고려하고 있다.

-- 성숙도 모델로 생산시스템을 효율화 --
이하에서는 오미카사업소에서 하드웨어의 생산공정 효율화 대응에 대해 자세하게 살펴보자. 오미카사업소에서는 생산시스템의 효율화를 성숙도 모델로 평가해 진화시키고 있다. 공정이나 제품별로 대응하고 있으며, “오미카사업소 전체에서 보면 레벨3~5가 각각 1/3정도의 상황이다”(하나미 본부장).

공통적인 것은 데이터를 수집∙축적해 분석과 해결 수단을 입안하고, 제조 현장에 피드백을 하는 순환 구조 방법이다. 이를 반복하며 앞에서 말한 레벨을 조금씩 올려 나간다.

이러한 대응의 무대가 되는 것이 실제 생산 현장이다. 오미카사업소의 건물 중에 하드웨어 제조를 담당하는 것이 B동과 C동이다. C동에서 전자부품을 프린트 기판에 실장하고, 이를 B동으로 옮겨 케이스에 넣고, 제어반으로서 완성시킨다.

-- 생산 리드타임을 반감 --
오미카제작소에서 가장 큰 건물인 B동에서는 제어반의 케이스인 판금 부품의 제조(가공, 도장)와, 그 케이스에 C동에서 제조한 프린트 기판이나 단자 류, 스위치 류 등의 구입 부품을 장착한다. 기존(약 20년 전)에는 B동의 약 절반 크기의 공간이 조립 구역이었지만 현재는 그 절반, 즉 건물의 4분의 1 정도의 공간이면 된다. 또한 대표 제품의 생산 리드타입은 12년과 비교해 반감했다.

이와 같은 효율화를 실현할 수 있었던 포인트는 크게 3개다. 우선, 현장에서 반제품을 없애거나 디지털데이터를 활용하는 등 현장에서의 2개의 대응이다. 그리고 현장 작업을 효율화하기 위한 정보를 설계 단계에서 만들어 넣는 등 설계 측도 포함시킨 대응이다. 오미카사업소에서는 설계도 제조도 같은 부지 내에 있기 때문에 긴밀한 커뮤니케이션을 나누기 쉽다. 그 환경이 뛰어난 대응으로 이어졌다고 한다.

우선, 반제품을 없애기 위한 대응이다. 기존에 오미카사업소에서는 창고에 있는 부품을 사용해 ‘조립할 수 있는 데까지 조립한다’는 방법을 채용했었다. 그러나 예를 들면 70%의 부품이 갖춰진 단계에서 작업을 추진해도 결국은 30% 분량의 작업이 남는다. 다음 날 남은 부품이 갖춰진 단계에서 작업을 재개하지만 작업 상황 등을 확인해야 하기 때문에 한 제품의 조립에 필요한 전체 공정 수는 증가하게 된다.

그래서 한 제품의 부품이 모두 갖춰진 후에 조립을 시작하도록 했다. 조금이라도 작업을 진행하고 싶다는 현장의 목소리는 있었지만 최종적인 효율이 올라간다는 점을 데이터로 제시하며 설명. 작업을 개시하는 기준을 80%, 90%로 올려나갔고 현재는 100%라고 한다.

그 결과, 반제품을 공장 내에 두는 공간이 불필요해져 공간 효율화를 이룰 수 있었다. 동시에 기존에는 조립 중인 제품이 있는 장소로 작업자가 이동하는 경우가 많았지만 그 이동 공정도 줄일 수 있었다.

두 번째 디지털데이터의 활용은, 현장의 가동 데이터를 수집하는 수단으로서 작업자 및 제품별로 준비한 RFID 태그와 작업대에 설치한 8대의 카메라를 활용한다. 오미카사업소에서는 조립 중인 제어반과 함께 천천히 이동하는 작업대를 사용해 각 공정의 작업을 추진하고 있다. 작업대에 RFID 리더, 카메라, 작업 제시용 디스플레이가 준비되어 있다.

작업자는 자신의 명찰의 RFID 태그와 담당 제품의 RFID 태그를 현장에서 리더기로 읽는다. 이를 통해 ‘누가, 언지, 어느 제품’의 작업을 했는가를 기록. 또한 디스플레이에 표시되는 작업 지시의 전환 타이밍을 통해 각 공정에 들인 시간도 알 수 있다.

이렇게 축적한 실적 데이터는 작업 계획과 함께 ‘진척∙가동 감시시스템’에 집약. 뒤처진 작업은 어느 제품의 어느 공정인가, 얼마나 뒤처졌는가 등을 상시 알 수 있다.

“이 시스템이 없으면 작업자에게 일일이 물어야 파악할 수 있다”(오미카작업소). 계획과 실적(작업 종료 전망 시각으로 표시) 그래프는 복수 라인의 앞에 표시해 응원 작업자 투입 등의 대책을 바로 결정할 수 있도록 했다. 대책안을 검토하기 위해 그 결과를 예측하는 시뮬레이터도 준비했다.

-- 개선의 우선순위와 원인 규명에 활용 --
이러한 데이터에 근거한 대응은 실시간 지연 대책 외에, 나중에 실시하는 분석과 개선 활동에도 사용한다. 크게 2개의 면에서 효과를 발휘한다. 우선, 개선 활동을 실시하는 우선순위의 결정이다.

예를 들면, 실제의 작업시간과 표준 작업시간의 차이를 정열해 표시하면 개선 효과가 높은 작업을 표시할 수 있다. 이러한 데이터에 근거한 취사선택을 하지 않으면 “효과가 큰 작업이 아니라 대책을 세우기 쉬운 작업의 개선이 되기 쉽다”(히타치제작소).

그리고 구체적으로 대책을 세워야 할 작업이 분명해졌을 때 활용하는 것이 8대의 카메라로 촬영한 이미지다. 카메라로 촬영한 이미지는 RFID 태그의 정보나 작업 지시 화면의 전환 시각 등과 연결해 관리하고 있으며, 문제가 된 작업에서 무슨 일이 일어났는지를 영상으로 파악할 수 있다. “간단하다고 생각한 공정에서 의외로 시간이 걸렸던 경우가 있었다. 그 이유가 레어한 재질의 부품을 다룰 일이 생겨 작업자가 특별한 공구를 가지러 간 것이라는 것을 알았다. 이러한 일은 영상이 없으면 알기 어려운 부분이다”(히타치제작소).

-- 설계 측의 협력이 필수 --
조립 작업지시 내비게이션은 설계 측의 협력 없이는 실현할 수 없었다. 오미카사업소는 제어반을 다품종 소량생산하고 있으며, 각각 제어반에서 조립 순서가 다르다. 즉, 작업 지시 내용도 달라지게 된다.

작업지시 내비게이션은 3D모델을 사용해 작업자가 이해하기 쉽도록 하고 있다. 작업 효율 향상 효과는 분명하다. 그러나 이 콘텐츠를 작성하는 설계자의 부하는 크고, 별도 공정으로서 시간을 들여 작성할 여유도 없다.

그래서 설계가 끝난 단계에서 안내서를 반자동으로 작성하는 시스템을 설계 측에서 준비했다. 제조 측에서의 효율화의 실제를 데이터로 이해하도록 하고, 설계 측에서의 부하가 커지지 않도록 했다고 한다.

이러한 데이터에 근거한 전체 최적화는 조립 작업뿐 아니라 부품의 배부에서도 활용되고 있다. “예를 들면 미리 부품을 조립해 순서대로 놓도록 했다. 이 분류 작업 시간을 조금 늘어났지만, 그 늘어난 시간을 크게 웃도는 시간 단축 효과를 후의 조립 작업에서 얻을 수 있었다. 이와 같은 전체 최적의 시점에서의 검토도 할 수 있다”라고 설명한다.

-- 현장에서 데이터를 집약해 개선에 이용 --
프린트 기판을 제조하는 C동에서는 오미카사업소에서 제조하고 있는 사회 인프라용 제어반 외에 산업용 컴퓨터 머더보드나 엘리베이터용 제어기판 등도 제조한다. 생산량은 월 약 3만 장, 오미카사업소에서 사용하는 프린트 기판에서는 많아도 1로트 10매 정도의 소량 다품종 생산이다.

프린트 기판의 생산라인의 효율화는 제조업체 JUKI와의 공창(共創)을 베이스로 실현했다. 설비의 상황 감시와 문제의 가시화, 예지정비(Predictive Maintenance), 재고의 자동 보급 등의 대응에서 생산성(단위 시간당 생산 수량)을 30% 향상시켰다고 한다.

우선, 받아들인 전자부품의 관리다. 사회 인프라 사업에서 사용되는 제어반에서는 10년에 한번밖에 사용하지 않는 부품도 있는 등 사용 빈도 차이가 크다. 그래서 사용 빈도로 나눠서 부품을 관리하고 있다. 크게는 사용 빈도가 높은 부품은 릴에 감은 상태, 사용 빈도가 낮은 부품은 알루미늄 합금제 라미네이트 필름 패키지에 넣은 상태로 관리한다.

전자부품의 릴 등은 자동창고에서 관리하고 있다. 받아들일 때는 부품업체가 붙인 관리코드를 읽고, 장내 관리용 바코드를 발행해 라벨에 인쇄, 그 라벨을 덧붙이는 작업이 있다. 이 작업에는 19년에 소형 다관절 로봇(화낙의 협동로봇)을 도입했다. 이 로봇은 시간당 20릴 정도로, 그렇게 빠른 속도는 아니지만 기본적으로 계속 무인으로 가동한다.

자동창고에서 표면실장기(Mounter) 등에 대한 부품의 운송은 자동반송차(AGV)가 담당한다. “마운터의 옆에 붙어 있는 사람을 줄이는 것이 최대 목적이다”(오미카사업소). 작업 진척을 1분 간격으로 경신해 가동 상황을 항상 파악, 지연이 발생한 경우에는 실행 가능한 생산계획을 표시한다. 또한 부품 픽업 전, 기판에 올린 후 등의 정보를 기록하고 있어, 오류 발생 시에는 그 원인을 역추적할 수 있다.

또한, 대형 부품 등은 작업자가 수작업으로 기판에 실장하고 있으며, 그 때 부품을 잘못 집는 실수가 없도록 작업 부스의 부품 선반에서 해당 부품함을 램프로 표시하는 등의 시스템도 준비. 센서로 손의 움직임도 감지해 실수를 하면 부저로 경고를 한다. 작업 공간은 4개의 카메라로 촬영하고 있다. 작업 부스의 가동률을 파악해 적절한 수가 되도록 하고 있다.

-- 클라우드에 의한 제어도 앞으로 검토 --
앞으로는 공장 내부뿐 아니라 발전소나 상하수 처리장과 같은 고객의 현장 작업에도 IoT를 응용한다고 한다. “공장에서 속인성(屬人性)이 높은 다양한 작업을 범용화해 누구라도 할 수 있도록 해 왔다. 고객처의 작업에 대해서도 속인성을 배제하고, 그 현장에서 얻은 지식을 피드백해 개선에 활용하고 싶다”(하나미 본부장).

클라우드 서비스와 조합한 제품 제공도 검토한다. “차세대 사업 구상을 현재 논의하고 있는 중이다. 제어를 클라우드화하는 분야도 있을 수 있다. 그에 따라서 기기 대금이라기보다 이용 요금이라는 형태로 수익을 얻는 비즈니스 모델도 생각할 수 있다. 어떻게 실현할 것인지 검토하고 있다”(하나미 본부장).

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