파나소닉 조명기기공장의 스마트팩토리화 시작 배경

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파나소닉 니가타 공장은 1973년에 조업을 시작했다. 공장 부지면적은 14만4천 제곱미터, 건물면적은 5만390 제곱미터며 1270명의 직원이 이 공장에서 근무하고 있다. 시설용 조명기구, 방재용 조명기구를 생산하며, 금속가공에서 최종조립까지 일괄생산을 하고 있다. 이 공장에서는 직원 전원이 협동해 지속적인 개선과 생산설비 각 공정에서 자동화를 추진하며 20년간 생산효율을 높여 왔다. 그러나 2019년에 형광등조명기구 생산이 종료될 예정이다. 그 이유는 조명기구에 대한 시장 요구의 다양화 때문이다.

출처 Monoist
번역 K-Smart Factory

다양화와 효율성 실현 필요

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먼저, 광원이 백열등이나 형광등에서 LED와 유기EL 등 차세대 광원으로 바뀌고 있다. 일본의 조명기구에 대한 변화 동향을 보면, 형광등조명기구 주요메이커들은 2019년 말까지 생산을 완전히 종료한다고 발표하였다. 일본 경제산업성과 일본조명공업회도 2020년에는 조명기구의 시장유통 자체를 100% 차세대 조명으로 전환한다는 목표를 세우고 있다. 기존 조명시설 설비교체는 차례로 2030년까지 차세대 조명으로 이행 완료할 계획이다. 일본은 지금 조명기기 차세대 전환에 따른 과도기 상황이라 할 수 있다. 조명기기 공장들은 신과 구를 병행하여 생산해야 하는데 생산의 유연성이 아주 중요한 과제로 떠오른다.
더욱이 시장 요구의 다양화도 생산의 유연성에 박차를 가하고 있다. 주택과 설비의 공간 디자인이 고도화됨에 따라 조명기구 디자인에도 점점 다양성이 요구되고 있다. 각 공간에 어울리는 최적의 조명을 개발하려면 아무래도 기종이 증가하게 된다. 이와 같은 다양한 요구에 대응하기 위해, 파나소닉은 현재 LED베스트라이트 iD씨리즈 제품의 경우 5500개의 조합을 준비하여 아주 세세하게 대응할 수 있는 체제를 구축하고 있지만, 생산 현장은 보다 많은 종류의 제품을 효율 있게 생산해야 하는 상황에 놓여있다.

파나소닉 공장의 스마트화 추진

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고객 니즈의 다양성, 생산품종의 증가, 생산기종 변경 횟수 증가에 따라 공장은 변화에 유연하게 대응할 수 있는 생산체제를 구축해야 한다. 파나소닉 니가타 공장은 제4차 산업혁명의 핵심기술인 IoT(사물인터넷)와 AI(인공지능), 로봇을 적극적으로 채용하여 공장을 스마트화할 계획이다.
니가타 공장의 공장장 모리카와는 “라이팅사업은 품종이 매우 다양하여 생산현장에서도 품종교체에 따른 준비교체 작업이 빈번히 발생한다. 이러한 다양성 대응이 요구되는 한편 효율성까지 양립하려면 새로운 기술 활용이 필요하다”고 말했다.
파나소닉은 생산기술본부에서 새로운 생산기술에 대한 비전을 세워 효율적이고 유연한 생산기술을 전사적으로 전개한다. 이것을 기준으로 4개의 사내 컴퍼니는 각각 컴퍼니의 업태에 적합한 스마트 팩토리 모델공장을 구축하는데 니가타 공장은 그 중 하나이다. 스마트 공장은 저비용으로, 안심하고, 빠르게 하는 기치로 이 세 효과를 실현하기 위해, 공장의 필요한 공정에 사람과 로봇의 공동작업, AI에 의한 자동검사, IoT에 의한 가동상태 가시화를 적용하고 있다.
모리카와는 “IoT와 AI, 로보틱스 이 세 분야를 함께 채용하여 효율화와 유연성을 추진하고 있는 공장은 니가타 공장뿐이다. 이 공장에서 효율과 유연성을 검증하여 라이팅사업의 관련 거점으로 수평 전개해 나갈 것”이라고 설명했다.

파나소닉 니가타 공장의 생산체제

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조명기구를 생산하는 파나소닉 니기타 공장은 재료부터 완성품까지 일괄생산하고 있다. 재료 입고, 프레스, 도장, 금속가공, 조립의 순서로 공정이 전개된다. 기본적으로 각 공정은 자동화되어 있지만, 자동화 공정에 로봇이나 IoT, AI를 활용하여 자동화 내용을 더 확대해 나간 점이 특징이다. 공정은 아래와 같이 크게 네 단계로 진행된다.

1. 금속소재 입고 및 프레스 공정

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설비조명의 토대가 되는 금속부품은 먼저 소재 입고 후, 프레스 가공을 한다. 이 공정은 자동화되어 있다.

중간1 금속소재를 프레스 가공하여 금속재료에 펀칭 홀이 뚫려 있는 모습

2. PCM(PRECOAT METAL) 도장

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프레스 가공 후 PCM 도장을 한다. 일반적으로 도장품질을 유지하기 위해 다음 공정인 벤딩가공 후에 도장을 하는 경우도 있지만, 형상이 완성된 후 도장을 하면 후공정에서의 부담이 커진다. 이를 해소하기 위해 파나소닉은 도료메이커와 공동으로 먼저 도장을 한 후 다음 펀칭 가공을 해도 품질에 영향을 주지 않는 도료를 개발하여 공정순서를 바꾸었다. 이렇게 펀칭 가공 후에 도장을 하는 공정을 확립하였다.

3. 벤딩가공

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PCM 도장을 한 금속부품은 벤딩공정에서 각 제품의 형상에 맞추어 가공한다. 이 공정은 완전 자동화를 실현하였고, 도장 후에 가공하여도 도장품질에 영향을 주지 않는 특징이 있다.

4. 나사조임 조립공정


이 공정에서는 사람과 로봇이 협업 벤딩가공한 금속부품에 필요한 부품과 재료를 나사로 조립한다. 이전에 나사조임작업을 사람이 수작업으로 하였지만, 현재는 사람과 2암 협동 로봇이 협력하며 작업을 하고 있다. 길이가 긴 제품은 나사조립작업을 1인이 하면 이동거리가 길어 공정에 낭비가 발생한다. 이전에는 2인 체제로 작업을 편성했었지만, 그중 1인분 공수를 협동 로봇이 담당하게 되었다. 그 결과 생산성이 전보다 33% 향상되었다. 현재 협동 로봇을 4대 가동하고 있다.


LED 기판실장라인을 IoT(사물인터넷)로 가시화

조명부분의 완성은 주로 실장라인에서 실현된다. LED조명용 칩은 심혈을 기울여 생산을 해도 제조 편차가 발생하기 때문에 색온도가 일정하지 않다. 그래서 색의 편차를 방지하기 위해 편차가 난 칩의 색온도를 계측하고 최적화되도록 조합하는 혼합실장을 실시하고 있다. 최적화 실장이 아닐 경우 칩 색온도의 규격 품질이 나오지 않기 때문에 실장공정 관리가 매우 중요하다. 이전에는 사람이 수작업으로 관리했고 업무부담이 너무 커 실시간으로 라인상황을 파악하기 힘들었다.
이러한 문제를 해소하기 위해, 설비에 IoT를 적용해 실장 라인의 설비가동 상황을 가시화하였다. 각 실장 설비 가동상태 데이터를 IoT로 수집하여 현장에선 개선 활동을 하기도 하며 기간시스템에 저장한다. 이전에는 사람이 수작업 형태로 데이터를 검색하여 가공 작업을 했으나 그 부담이 대폭 삭감되었다. 이 데이터는 트러블 개선활동에도 도움이 되고 있으며 품질 이력 추적에도 활용하고 있다. 설비가동정보를 상세히 가시화하여 이전에 보이지 않았던 순간정지 원인도 찾아내게 되었다. 불량로스도 2017년도 대비 94% 저감되었다.

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AI를 활용한 화상검사

실장된 LED모듈은 규정대로 실장 되었는지 검사가 필요하다. 실장 된 LED의 위치 어긋남이나 이물질 혼입 등을 이 공정에서 검사한다. 이전에 자동검사는 양품인데도 불량으로 판정하는 경우가 발생 결과적으로 공수가 더 추가되는 일이 있었다. 그래서 검사 화상 심층학습을 이용한 LED 모듈 외관 검사 방법을 도입하게 되었다. 도입효과는 정상과 불량을 심층 학습하여 오판율을 2%에서 0.5%로 줄이게 되었다.

유연 자동화를 실현한 조립공정

조명부분이 되는 LED모듈과 금속부품, 그리고 커버를 조합하여 제품의 형태로 완성하는 과정이 조립공정이다. 이 공장은 조립공정과 출하용 포장공정까지 완전 자동화를 실현하였다. 또한, 설비 플랫폼을 만들어 필요에 따라 라인편성도 쉽게 할 수 있도록 하였다. 생산품종이 변하면 준비교체 시간개선 효과는 이전에 평균 5분이었으나 현재 1분으로 단축되었다.
공장 관계자는 “제조 부문이 독자적인 제조기기 개발만으로는 유연 자동화하기 어렵다. 구체적으로 유연 자동화하기 쉬운 제품설계를 도입한 것이 큰 포인트다. 제조 부문만의 능력으로 자동화 범위를 확대하기 어렵다. 설계 부문과 상품기획 부문 등 타부서와 협력하여 자동화를 실현할 수 있는 제품개발이 필요하다”고 밝혔다.

파나소닉 니가타 공장의 제조혁신 미래모습

파나소닉 니가타 공장은 앞으로도 제조혁신을 향해 투자를 촉진해 나갈 방침이라고 한다. 현재까지 이 공장 제조혁신을 위해 30억엔 정도 투자해 왔다. 앞으로도 매년 8~10억엔 정도 투자할 예정이며 최첨단 제조현장 구축하는 것이 목표라고 한다.
공장 관계자는 “생산현장은 예상하지 못했던 상상을 초월하는 여러 트러블이 다수 발생한다. 이러한 트러블을 대처할 수 있는 능력이 각 공장의 현장력이라고 하지만 그것만으로 계획한 대로 생산하긴 어렵다. 이러한 현실 문제를 AI와 IoT를 활용하여 계획과 실행이 일치되는 현장을 만들고 싶다”며 이 공장이 미래 제조 현장의 모습이라고 말했다.
물론 또 다른 해결과제도 있다. 기본적으로 사람이 하던 단순 작업을 로봇과 AI로 교체하고 있는데, 어느 선까지 로봇과 AI로 교체할 것인지 명확하지 않아 현장이 불안해하고 있다는 점이다.

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