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일경 모노즈쿠리_2022/05(1)_자동화를 뛰어넘는 ‘검사 3.0’
  • 저자 : 日経BP社
  • 발행일 : 20220501
  • 페이지수/크기 : 106page/28cm

요약

Nikkei Monozukuri_2022.5 특집 요약 (p43~67)

자동화를 뛰어넘는 ‘검사 3.0’
검사가 없는 제조 현장을 목표로

검사는 제조업에서 품질을 확인하는 중요한 수단이다. 사람의 오감이나 수작업에 의존하는 부분을 줄이기 위해 지금까지는 측정장치를 통한 자동화가 추진되었다. 그러나 최근에는 사람의 작업을 대체할 뿐만 아니라, 사람에게는 불가능한 속도 및 정밀도로 검사하거나 검사 방식 자체를 바꾸는 대응이 확산. 여기에는 첨단 센서와 화상처리, 인공지능(AI) 등의 기술이 활용되고 있다. 향후 제조업에서 없어서는 안될 ‘검사 3.0’의 모습을 살펴보자.

PART 1. 총론
자동화를 앞서는 '검사 3.0', 궁극적으로는 검사가 없는 제조현장을 목표로


‘육안검사는 이제 필요 없다’. 스바루(SUBARU)는 캠샤프트의 연삭 공정에서 실시해온 전수 육안 검사를 조만간 폐지할 방침을 결정했다. 그 배경에는 모든 가공품의 품질을 가공 중의 데이터를 통해 예측하는 인공지능(AI) 모델 개발이 있다. AI 모델의 예측 정밀도는 매우 높다. 캠샤프트의 표면 조도(粗度)에 대한 예측치와 실측치의 차이는 100분의 수 ㎛ 정도에 불과하다. 육안으로는 파악하기 어려운 불량품을 AI가 찾아내는 것이다.

-- 자동화뿐만이 아닌 ‘검사 3.0’--
제조 현장에서는 품질 확인을 목적으로 다양한 검사가 실시되어 왔다. 이러한 검사들이 지금 크게 진화하려 하고 있다. 우리는 그것을 ‘검사 3.0’이라고 명명했다.

서두의 스바루의 대응은 검사 3.0의 도래를 상징하는 사례이다. 검사 3.0이란 기계에 의한 자동화로, 사람의 검사 업무를 대체할 뿐만 아니라 새로운 측정 기술과 AI 등을 활용해 검사 방법 자체를 변혁한다는 점에서 기존의 자동화와는 다르다.

검사에서는 외관과 기능, 성능 등 다양한 대상의 상태를 확인한다. 불량품을 후공정으로 보내지 않는다는 목적은 모든 검사에서 공통된 것이다. 이러한 검사에 있어서 인력에 의한 검사가 '검사 1.0', 그것을 자동화한 것이 '검사 2.0'이다.

검사 1.0에서는 검사 대상의 상태를 눈으로 보거나 만져서 얻은 정보, 캘리퍼스와 같은 측정기구나 센서 등의 정보 등을 바탕으로 사람이 품질의 좋고 나쁨을 판정한다. 이 때문에 담당자에 따라 검사 기준이 미묘하게 다르거나, 체력이나 집중력의 한계로 실수가 발생할 수 있다는 점이 과제였다. 검사를 위해 인력을 확보해야 할 필요도 있다.

이러한 검사 1.0의 과제를 해결하기 위해서 사람의 작업을 기계가 대체해 자동화하는 '검사 2.0'이 확산되어왔다. 기계가 판정하기 때문에 판단 기준의 객관성을 높일 수 있고, 피로에 의한 실수 등도 발생하지 않는다.

검사 2.0을 위한 대응은 현재도 계속 진행 중이다. 예를 들어 간단한 확인 작업 등 공수가 적은 작업은 자동화에 의한 공수 절감 효과가 작다. 고액의 기계를 도입하면 비용 대비 효과가 높지 않기 때문에 자동화가 지연되기 쉽다.

이러한 문제에 대해 야마하발동기는 ‘효과가 작을 경우 저렴하게 자동화하면 된다’라고 발상을 전환. 외부에서 고가의 기계를 도입하는 것이 아닌, 사내에서 저렴하게 자동화 툴을 개발해 공수가 적은 검사의 자동화에 성공하고 있다.

사람의 감각에 의존해왔던 검사를 기계로 대체하는 것도 쉽지 않다. 예를 들어 목재의 나뭇결과 흠집의 차이는 면적이나 색깔과 같은 지표로 정의하기 어렵다. 용접 흔적과 같은 결함의 종류 및 형상이 다양한 경우도 마찬가지이다. 이러한 분야의 경우 화상인식이나 AI의 적용을 통해 과제를 해결하고 있다.

하지만 검사 2.0은 기본적으로 검사 1.0에서 실시하던 품질 확인의 자동화에 불과하다. 기계화로 검사 속도나 정확도가 향상되기는 하지만, 품질을 확인하는 과정은 기본적으로 동일하다.

검사 3.0은 두 가지 방향으로 검사 2.0의 한계를 돌파한다. 우선, 자동화의 수준 향상이다. 예를 들어 사람의 능력을 뛰어넘는 정밀도나 속도로 측정할 수 있게 된다면 기존에는 샘플링 검사가 아니면 생산성을 확보할 수 없었던 제품을 전수 검사만으로 품질보증 수준을 높일 수 있다.

또 하나가 검사 내용의 확대이다. 샘플링 검사에서 전수 검사로의 변화뿐만 아니라, 스바루처럼 가공 데이터를 통해 품질을 예측할 경우 품질 확인 방법 자체가 달라진다. 검사 과정에서 취득한 방대한 데이터 분석을 통해 기존과 다른 접근법으로 품질을 보장할 수 있게 된다.

-- 품질에 대한 요구 엄격해져 --
검사 3.0이 요구되기 시작한 배경에는 우선 품질에 대한 요구의 고도화와 엄격화가 있다. 제품의 미세화와 고기능화에 의해 보다 정밀한 검사가 요구되고 있는 것이다. 검사의 엄격화를 요구하는 목소리는 최근 잇따라 발각된 품질 부정 문제의 영향으로 한층 더 높아졌다. 품질의 전수 보증이나 트레이서빌리티(Traceability) 확보에 대한 요구가 늘어나고 있다.

-- 검사로 얻을 수 있는 데이터의 질 향상 --
한편, 검사 3.0의 실현을 위한 기술의 진화도 간과할 수 없다. 고속의 고정밀 검사가 가능해져 검사 결과를 다양한 목적으로 활용할 수 있게 된 것도 측정으로 얻을 수 있는 데이터의 질이 향상되었기 때문이다. 그 배경에는 센서의 고기능화와 새로운 측정 원리, AI 등을 이용한 예측기술이 있다.

예를 들어, 키엔스의 최신 레이저 변위센서는 기존보다 4배의 분해능으로 측정할 수 있으며, 반사율 차이에 대한 허용 범위도 넓어졌다. 이로 인해 생산 라인을 고속으로 이동하는 다양한 가공품의 3D 형상을 고정밀도로 파악할 수 있다.

 

쿠티아(XTIA, 도쿄)가 세계 최초로 산업적으로 응용한 '광빗(Optical comb)'이라는 레이저를 이용한 새로운 측정 방법은 비접촉〮고속으로 μm 오더 정밀도의 크기 측정이 가능하다. 실린더블록과 같은 복잡한 부품의 형상 검사도 광빗기술을 이용할 경우 1분 정도면 가능하다. 기존의 접촉식 검사로는 30분 이상 걸렸다. 이 방법은 이미 자동차 업체 등이 많이 채택하고 있으며, 야마하발동기는 실린더헤드의 매칭면에 있는 깊이 수 ㎛의 흠집을 검사할 때 쿠티아의 기술을 활용하고 있다.

사람의 애매한 판단 기준을 기계로 재현하는 데 도움이 되는 것이 AI 기술 중 하나인 딥러닝이다. 불량품 영상 등을 학습시키면 판정 기준을 명확히 지정하지 않아도 판정이 가능하다. 하지만, 비용이나 인력과 시간을 필요로 한다는 점에서 도입을 주저하는 유저도 많다. 코그넥스(도쿄)는 화상센서에 딥러닝 기능을 탑재해 도입의 허들을 낮췄다.

파나소닉커넥트(도쿄)는 용접 설비의 가동 상황을 관리하는 시스템에 용접 자동 검사기와의 연계 기능을 도입했다. 이로 인해 용접 결함을 판정할 뿐만 아니라, 검사 결과에서 결함의 원인을 추정·해명할 수 있다.

-- 불량품을 발생시키지 않는 공정을 목표로--
기존의 검사는 기본적으로 완제품의 좋고 나쁨을 판정하는 것이었다. 검사 3.0은 가장 먼저, 제조·가공 공정 과정에서 제품의 품질을 판정하는 방법으로 바뀔 것이다. 단순히 측정하는 것만이 아니라, 데이터를 통해 완제품의 품질을 예측하는 방법도 늘어날 것으로 보인다. 예를 들어 닛산자동차는 스폿 용접의 모든 타점에 대한 가압력이나 전류값을 통해 각각 용접 품질을 예측할 수 있는 시스템을 실용화하고 있다.

불량품이 나오지 않게 되면 법령으로 정해진 경우를 제외하고 품질을 확인하는 검사는 필요 없게 된다. 검사 3.0가 지향하는 궁극적 모습은 후공정에서의 검사가 없는 제조 현장일 것이다.

Part2 활용 사례

[SUBARU]
가공 중 전체 가공품의 품질 예측, 육안을 통한 전수검사 폐지.

스바루는 후지쓰 등과 공동으로 캠샤프트 연삭가공의 모든 가공품의 품질을 실시간으로 예측해 좋고 나쁨을 판정하는 인공지능(AI) 모델을 개발했다.

기존에는 가공 후의 검사 공정에서 전수에 대해 검사원이 실시하는 육안검사와 샘플링 검사를 실시했었으나, AI 모델의 도입으로 스바루의 캠샤프트 가공 공정에서의 품질 보증 프로세스가 바뀌었다.

[야마하발동기]
자체 제작으로 저가〮범용의 자동화 확대, 저비용 설비로 효과 높여

인력 부족에 대한 대응 및 품질 관리를 철저히 하기 위해 검사의 자동화를 추진하는 기업들은 많다. 하지만 사람의 오감에 의존해온 검사의 자동화는 쉽지 않다. 도입 비용이 너무 높거나 충분한 정밀도로 검사할 수 없어 검사장치의 도입을 단념하는 기업들도 적지 않다.

야마하발동기는 이와 같은 장벽을 극복하기 위해 검사의 자동화를 추진하는 영역을 엄선. 특히 비용 대비 효과가 작은 영역에서도 생산현장 실태에 맞는 저가의 자동화 툴을 개발해 검사를 자동화하고 있다.

[닛산자동차]
스폿 용접 불량을 파악하고 전류값의 변화를 모든 타점에서 모니터링

닛산자동차가 2021년 도치기(栃木)공장에서 가동한 생산라인 ‘닛산 인텔리전트 팩토리(이하 NIF)’에서는 검사에 관련된 특징적인 자동화 기술이 도입되었다.

그 중 하나가 용접 상태를 실시간으로 판정하는 '용접 인라인 모니터링 시스템(Intelligent Welding System)’이다. 화이트 바디를 제조하는 스폿 용접 공정에 도입한 것으로, 모든 용접 포인트에서 가압력과 전류값의 변화를 측정해 품질을 모니터링하고 있다. 인력을 통한 샘플링 검사를 줄일 수 있을 것으로 기대되고 있다.

Part3 혁신기술

[키엔스]
있는 그대로의 형태를 포착, 다양한 재질을 한번에 측정

최근, 제품의 소형화나 고밀도화가 가속화되면서 형상·크기 검사에서 보다 정밀한 측정이 요구되고 있다. 요구되는 품질 보증 또한 높아짐에 따라 기존의 샘플링 검사에서 전수 검사로 전환하는 움직임도 나타나고 있다. 이러한 용도에 대응해 다양한 방식의 측정기가 진화하고 있다.

예를 들어, 대상물 표면에 조사한 레이저 반사광을 CMOS 화상센서 등으로 수광하는 이른바 삼각측량 방식의 레이저 변위계가 있다. 비접촉〮고정밀도로 형상이나 위치를 측정할 수 있다는 특징을 강화했고 동시에 반사율에 대한 유연성이나 처리 속도 등을 높인 것이다. 키엔스의 레이저 변위계(프로파일 측정기)를 예로 들어 그 진화를 설명한다.

[파나소닉커넥트]
검사 결과와 설비의 가동 데이터를 연계, 용접 결함 요인을 알아낸다

파나소닉커넥트(도쿄)는 2021년 10월말, 용접 설비의 데이터를 통해 용접 결함이 생긴 원인을 해명·추측하는 기능을 개발했다. 용접부(용접 비드)의 외관을 자동 검사하는 시스템 ‘비드아이(Bead Eye)’의 검사 결과와 용접 설비의 가동 데이터를 수집·축적·분석하는 시스템 ‘iWNB(integrated Welding Network Box)’를 연계한 것이다. 파나소닉커넥트는 향후 이 두 시스템을 도입한 자동차 관련 업체를 중심으로 새로운 기능을 활용할 수 있도록 할 계획이다. 수정 삭감이나 품질 향상을 기대할 수 있다고 한다.

[코그넥스]
심층학습의 도입 장벽을 낮춘다, 화상센서에 내장해 저가화

딥러닝(심층학습)에 의한 검사에 대해 관심을 가지고 있어도 사전 준비나 설정, 도입 코스트의 측면에서 허들이 높은 것이 사실이다. 이러한 과제에 대응하는 제품이 미국 코그넥스(COGNEX)의 일본법인 코그넥스(도쿄)가 2022년 4월 4일에 발매한 딥러닝 기능이 탑재된 화상센서 ‘In-Sight 2800’이다. 기존의 화상센서로는 어려웠던 불량의 종류 분류나 관능검사의 대체가 가능하고, 동시에 화상처리나 딥러닝에 정통하지 않은 사람도 간편하게 사용할 수 있는 사양으로 만들어졌다.

[쿠티아]
3D 형상을 고속 측정하는 '광빗', 초당 50만 개의 데이터 취득

레이저를 이용한 새로운 측정 방법으로서 ‘광빗’이 주목 받고 있다. μm 오더의 정밀도 및 비접촉으로 금속 부품의 크기를 측정할 수 있다. 주파수가 조금 다른 복수의 레이저광을 같은 축 상에서 조사할 수 있다. 쿠티아(XTIA, 도쿄)가 세계 최초로 산업 응용에 성공한 기술이다.

[씨넷커넥트서비스]
작업 지시 및 결과 입력을 음성으로, 자동화에 적합하지 않은 수작업을 지원

수작업에서는 조작 미스나 입력 미스, 작업의 누락/누출 등이 발생하기 쉽다. 이러한 아날로그적인 수작업을 지원하는 기술로서 기대되는 것이 음성의 활용이다.

씨넷커넥트서비스(지바 시)가 2021년 제공을 시작한 'LISTEST'는 검사나 점검 업무를 대상으로 한 음성 시스템이다. 작업자에게 음성으로 작업순서를 전달하는 음성지시와 작업자의 음성을 인식하여 검사결과 등을 데이터화하는 음성입력 기능을 가지고 있다.

[폴리웍스 재팬]
3차원 측정기의 조작 화면을 공통화, 검사 정보를 통합 관리해 활용

3차원 측정기가 늘어나면 조작해야 할 소프트웨어의 종류도 늘어나 업무는 복잡해진다. 기종이나 제조사별로 다른 소프트웨어를 사용할 필요가 있기 때문이다. 계속 늘어나는 측정 데이터를 관리하는 것에도 상당한 어려움이 따른다.

이러한 현장의 상황을 해결하기 위해 개발된 것이 폴리웍스 재팬(PolyWorks Japan,도쿄)이 판매하는 3차원 측정용 소프트웨어 ‘PolyWorks:Inspector’이다. 3차원 측정기와 1:1로 접속한 PC에 인스톨해 사용할 수 있다. 기종별 플러그인 기능이 있어 다른 기종이라도 같은 화면에서 직접 조작할 수 있다.

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