제조업에서 IoT로 우수한 품질 관리 구현하기

엄격한 품질 관리는 여러 세대에 걸쳐 제조업의 일관된 목표였습니다. 제품이 공장을 떠나 시장에 도달하기 전에 결함을 발견하지 못하면 리콜, 고객 불만, 수익성에 부정적 영향을 미치는 기타 문제가 발생할 수 있습니다.

그러나 제조업에 사물인터넷(IoT)을 적용하는 것은 고품질 출력을 유지하는 데 필요한 가시성을 확보하는 점점 더 인기 있는 방법이 되고 있습니다. 의사결정자가 제조업에서 IoT를 활용하여 더 나은 감독을 달성할 수 있는 실행 가능한 방법들을 소개합니다.

문제를 더 빨리 포착하는 방법 결정하기

품질 관리 전문가는 효율성이 표준 수준을 높게 유지하는 데 얼마나 유익한지 빠르게 배웁니다. 예를 들어, 제조 공정의 첫 단계에서 문제를 감지하면 최종 생산 단계에서 발견하는 것보다 훨씬 쉽게 완화할 수 있습니다.

트럭 운전사가 신선식품을 허용 범위 밖에서 너무 오래 보관하는 등 제품이 제조 시설을 떠난 후 문제가 발생하면 더욱 치명적입니다. 그래서 많은 제약 제조업체는 센서를 설치하여 실시간 알림을 제공하는 등 IoT를 사용하여 콜드 체인을 보호합니다.

공급망의 여러 단계에 있는 사람들이 문제에 대한 즉각적인 경고를 받으면 신선하게 생산된 의약품이 목적지에 도달하기 전에 상할 가능성이 거의 없습니다. 마찬가지로 IoT는 공장 기계가 정렬되지 않았거나 품질 관리 기준을 충족하지 못하는지 감지할 수 있습니다.

제조업에서 품질 관리를 활용하고자 할 때 답해야 할 주요 질문은 어디서, 어떻게 대부분의 문제가 발생하는지입니다. 거기서부터 IoT 기술을 적용하여 돕는 실용적인 방법을 조사할 수 있습니다.

치명적 고장을 둘러싼 조건 이해하기

중요한 제조 장비가 고장 나면 원치 않는 사건이 아무 데서나 갑자기 발생하는 것처럼 보입니다. 그러나 현실은 인간이 항상 이를 포착하지 못하더라도 사전에 종종 징후가 있다는 것입니다.

통계에 따르면 전기 발전기 고장의 56%가 손상된 전기 절연 때문에 발생합니다. 과열과 비정상적으로 높은 전류 소모가 절연 파괴를 일으킬 수 있습니다. 그러나 이 문제가 보통 천천히 여러 단계에 걸쳐 발생한다는 것을 사람들은 모를 수 있습니다.

다행히 IoT는 정전 발생 전에 문제의 기계 증상을 사람들에게 더 잘 알릴 수 있게 합니다. 예를 들어 전기 절연 고장의 2단계에서는 주로 영향을 받는 지점에서 열이 증가합니다. 센서가 이를 포착하여 생산 중단 전에 기계를 정비하도록 사람들에게 알릴 수 있습니다.

이 이점은 품질과 직접 연결됩니다. 기계가 예상대로 작동하면 결함 제품에 기여할 가능성이 크게 줄어듭니다.

데이터 분석으로 프로세스 결함 찾기

사람들은 종종 센서 데이터를 사용하여 무엇이 잘되고 있고 개선의 여지가 어디에 있는지 확인함으로써 제조 개선을 위해 IoT에 의존합니다. 예를 들어 선도적인 제조업체들은 지속적인 개선을 위해 린(Lean) 원칙을 자주 사용합니다. IoT는 이러한 노력에 부합할 수 있습니다.

프로세스와 자재 관련 문제가 품질 문제의 85%를 차지합니다. IoT 센서는 시간에 따른 지속적인 데이터를 수집할 수 있으므로 절차가 어디서 무너지고 제품에 부정적 영향을 미치는 문제로 진행되는지 보여주는 데 이상적입니다. 품질 개선이 회사의 주요 목표 중 하나라면 실시간 데이터 수집이 관련 결정을 형성할 수 있고 또 그래야 합니다.

정보를 면밀히 살펴보면 대부분의 문제가 조립 라인의 특정 부분이나 특정 기계에서 발생함을 알 수 있습니다. 또는 특정 근무조의 근로자와 관련된 높은 사고 비율을 드러낼 수도 있습니다.

반면 IoT는 회사가 어디서 뛰어난지 확인하여 공장 전반에 걸쳐 기존 업무 방식을 지속하는 것을 정당화할 수 있습니다. 품질 수준을 추측이나 리더의 경험에 맡겨두기에는 너무 중요합니다. 전략적으로 배치된 센서에서 수집한 데이터는 리더가 자신 있게 결정하는 데 필요한 정보를 제공할 수 있습니다.

한 예로, 닛산은 다양한 프로세스 개선 전략과 지능형 기술을 갖춘 스마트 팩토리를 구축했습니다. 이전에는 파워트레인 부품 장착이 6단계 수작업 공정이었습니다. 이제 로봇이 이 공정을 단일 단계로 완료합니다. 또한 자동화된 조립 라인은 20여 종의 차량 버전을 생산할 수 있습니다. AI와 IoT를 탑재한 품질 보증 시스템은 사고 복구 속도를 30% 높입니다.

공장에서 IoT로 도구 추적하기

제조 품질 관리를 위한 IoT 적용은 사람들이 업무를 수행하는 데 필요한 것을 감독하는 것까지 확장될 수 있습니다. 다양한 항공기 부품을 제조하는 사프란 에어크래프트 서비스(Safran Aircraft Services)는 IoT 솔루션을 사용하여 3미터 이내에서 도구를 추적할 수 있습니다. 관리자에게 언제 어디서 자산이 있는지 알려주는 것 외에도 이 접근법은 예방 정비와 연결되어 품질에 직접 영향을 미칠 수 있습니다.

예를 들어 시스템과 관련 센서가 도구의 사용 시간 대 유휴 시간을 추적할 수 있습니다. 그런 다음 항목이 충분히 사용되어 정비나 교체가 필요할 때 알림을 생성할 수 있습니다.

마찬가지로 이러한 설정은 품질 관리 노력을 해칠 수 있는 도구 오용을 모니터링할 수 있습니다. 누군가가 적절한 교육 없이 자산을 사용하려 시도하면 공장 출력에 해를 끼치고 결국 평판을 위태롭게 할 수 있습니다.

일부 IoT 도구 추적 기술은 사람이 올바른 기술을 사용하는지 검증하는 데도 도움이 됩니다. 가속도와 시간 기반 통계 같은 것을 추적함으로써 내장된 IoT 센서는 사람이 최소 품질 기준을 충족하기 위해 더 많은 교육이 필요한지 보여줄 수 있습니다.

모든 도구에 IoT 추적을 사용하는 것이 항상 재정적으로 가능하지는 않습니다. 그러나 의사결정자가 품질에 가장 큰 영향을 미치는 자산이 무엇인지 파악하는 데 시간을 들이면 좋은 출발점이 됩니다.

IoT가 제조업 품질 관리를 강화합니다

이는 사람들이 공장 전체에서 높은 품질을 유지하기 위해 제조업에서 IoT에 의존할 수 있는 많은 방법 중 일부입니다. 스마트 센서가 할 수 있는 것을 최대한 활용하고 그들이 수집하는 데이터를 해석하는 최적의 방법을 찾는 데 시간이 걸리지만, 노력을 기울이면 회사가 더 회복 탄력적으로 변하는 경우가 많습니다.