자산 관리 및 품질 관리에서 육안 검사 사용

육안 검사는 물리적 자산 관리 및 다양한 제품 생산 라인의 마지막 단계에서 유지 관리 전문가가 사용하는 매우 일반적인 기술입니다.

엔지니어는 널리 사용되는 반복 작업을 자동화하는 새로운 방법을 지속적으로 찾고 있지만 육안 검사는 특히 장비 유지 관리 분야에서 이와 관련하여 매우 탄력적임이 입증되었습니다.

이 포스트에서는 다양한 관점에서 육안 검사를 이해하려고 합니다. 기본 및 최신 사용 사례를 모두 논의합니다. 육안 검사는 주관적인 특성으로 인해 다양한 결과를 제공할 수 있으므로 검사 프로세스를 표준화하기 위해 취할 수 있는 단계를 간략하게 설명하여 마무리하겠습니다.

시각 검사의 정의

육안 검사는 제조 품질 관리 및 자산 유지 관리에 사용되는 매우 기본적인 검사 방법입니다. 육안 및 비전문 검사장비를 이용하여 흠집이나 흠집을 찾는 방법입니다.

종종 결함이 있는 제품을 찾거나 장비를 검사하기 위한 경험적 공식이 없습니다. 따라서 육안 검사를 수행하는 사람의 경험은 프로세스의 효율성을 결정하는 데 중요한 역할을 합니다.

육안으로 이상을 찾는 것이 육안 검사의 가장 일반적인 방법입니다. 그러나 반드시 이에 국한되는 것은 아닙니다. 검사를 위해 다른 감각을 사용하는 것도 육안 검사의 넓은 범위에 속합니다. 기본 교리는 경험 많은 사람이 자신의 감각 능력을 사용하여 검사하는 대상의 문제를 식별한다는 것입니다.

예를 들어, 숙련된 전문가는 목재 및 금속과 같은 재료에서 생성되는 소리를 판단하여 재료의 품질을 평가할 수 있습니다. 그들은 물체를 두드리고 물체에서 나는 소리에 근거하여 판단을 내릴 수 있습니다.

마찬가지로 유지보수 기술자는 냄새 가스 누출, 듣기 자산 내부에서 무언가가 느슨하거나 심지어 느끼는 장비가 예상보다 더 많이 진동하거나 과도한 열을 방출합니다. 시각 검사를 수행하는 동안 .

물리적 자산 관리의 육안 검사

육안 검사는 물리적 자산 관리의 필수적인 부분입니다. 유지 관리 전문가는 일상적인 유지 관리 활동의 일부로 이를 매일 사용합니다.

때때로 조직은 유지 보수 기술자 대신 육안 검사를 수행하도록 기계 운영자를 교육합니다. 이 관행을 일반적으로 자율 유지 관리라고 합니다.

정기 검사는 유지보수 팀이 장비 고장으로 이어질 수 있는 마모 징후를 찾는 데 도움이 됩니다. 기술자가 올바른 도구와 부품에 액세스할 수 있는 경우 사소한 문제가 그 자리에서 수정됩니다. 그렇지 않으면 감지된 문제에 대한 메모를 남깁니다. 유지 관리 관리자 또는 감독자는 나중에 문제가 해결되지 않은 상태로 진행되지 않도록 예방 유지 관리 계획에 새 작업을 추가합니다.

매우 유용할 수 있지만 육안 검사에는 몇 가지 단점이 있습니다. 기술자가 육안 검사를 수행할 수 있도록 기계를 종료해야 하는 경우가 많습니다. 상상할 수 있듯이 이는 장비 가동 시간을 줄이고 수익에 해를 끼칠 수 있습니다. 다른 문제는 육안 검사가 때때로 문제를 너무 늦게 발견할 수 있다는 것입니다. 소음, 열 또는 연기가 감지되면 이미 장애가 진행 중일 수 있습니다.

이러한 문제를 해결하기 위해 점점 더 많은 조직에서 상태 모니터링 센서와 장비를 사용하여 자산 상태와 성능을 실시간으로 모니터링하고 있습니다. 이 기술을 사용하면 가능한 것보다 훨씬 더 빨리 열화 징후를 알아차릴 수 있습니다. 이것은 아래 그래픽에 깔끔하게 표현되어 있습니다.

이러한 센서를 통해 조직은 상태 기반 유지 관리 및 예측 유지 관리와 같은 고급 유지 관리 전략을 실행할 수 있습니다. 이러한 전략은 육안 검사의 필요성을 줄여주지만 쓸모없게 만드는 것은 아닙니다. 센서는 여전히 상당히 고가이며 특정 열화 징후만 감지할 수 있습니다. 수동 육안 검사와 같은 테스트 방법은 필요할 뿐만 아니라 특히 저렴한 자산의 경우 보다 비용 효율적인 옵션입니다.

품질 관리의 육안 검사

육안 검사는 품질 관리를 위한 가장 오래된 비파괴 검사(NDT) 방법입니다. 원래 형태에서 육안 검사는 물체의 표면을 관찰하고 균열, 긁힘, 정렬 불량, 부식 및 기타 물리적 결함을 찾는 데 사용됩니다.

대형 브랜드, 특히 고가의 제품을 생산하는 브랜드는 전체 라인의 불량품을 보내면 손해를 봅니다. 육안 검사는 명백한 결함이 있는 항목을 빠르게 걸러낼 수 있는 좋은 방법입니다.

예를 들어, Rolls-Royce와 같은 자동차 제조업체는 자동차에 들어가는 각 구성 요소의 핏과 마감을 매우 중요하게 생각합니다. 내부 조사에 따르면 결함 있는 모든 구성 요소의 약 70% 육안 검사 중 발견된 불일치로 인해 거부됨 .

육안 검사가 사치품에만 해당된다는 말은 아닙니다. 좋은 반례는 식품 및 음료 산업에서 나옵니다. 여기서 육안 검사는 제품에 이물질이 없는지, 포장이 균일하고 적절하게 밀봉되었는지, 제품에 잘못된 라벨이 있는지 확인하기 위해 수행됩니다. 이러한 검사의 매우 간단한 특성으로 인해 많은 식품 제조업체에서 품질 관리를 위해 머신 비전 시스템을 채택하기 시작했습니다.

자동 육안 검사 시스템의 예( 이미지 출처 )

대체로 품질 관리를 위한 시각적 테스트는 세 가지 방법으로 수행할 수 있습니다.

<올>

무작위 샘플링: 무작위로 선택된 제품에 대해 품질 검사가 수행됩니다. 제품은 명백한 시각적 결함이 있는지 생산 라인에서 바로 확인할 수 있습니다. 보다 복잡한 검사(예:제품 내부 테스트)는 일반적으로 특수 테스트 영역에서 수행됩니다.

전체 수동 샘플링: 모든 제품은 수동으로 검사됩니다. 이것은 반복적인 동작이 많은 육체적으로 힘든 작업일 수 있습니다. 검사를 수행하는 작업자의 건강과 생산성을 극대화하기 위해 조직은 필요한 도구와 인체공학적 장비를 제공해야 합니다.

자동 육안 검사: 카메라, 이미지 처리 방법 및 기계 학습 알고리즘을 사용하여 제품을 검사합니다. 이 기사의 뒷부분에서 이에 대해 자세히 설명합니다.

시각 검사를 위한 자동화 시스템은 민간 부문이 산업별 솔루션을 개발함에 따라 더 많은 관심을 받고 있는 것 같습니다. 제조업체가 이 기술을 얼마나 빨리 채택할지는 두고 봐야 합니다.

현대적인 육안 검사 기술

카메라 품질과 기계 학습의 점진적인 기술 향상으로 육안 검사에 대한 생각이 바뀌기 시작했습니다. 유지 보수 기술자는 이제 위험하고 접근하기 어려운 장소에서 육안 검사를 수행할 수 있는 동시에 검사 대상에서 몇 마일 떨어져 있습니다. 반면에 품질 관리 전문가는 자동화된 육안 검사 솔루션에 점점 더 많이 액세스할 수 있습니다.

자산 유지 관리를 위한 원격 육안 검사

오늘날 기술자는 로봇과 드론을 사용하여 접근할 수 없는 영역을 볼 수 있습니다. 우리는 높은 높이의 물체, 매우 제한된 공간, 저장 탱크와 같은 위험한 장소 등을 검사하는 것에 대해 이야기하고 있습니다.

이미지나 비디오는 검사 장소에서 수천 마일 떨어진 원격 위치에서도 볼 수 있습니다. 따라서 원격 육안 검사라는 이름이 붙었습니다. 캡처된 데이터는 두 가지 방법으로 액세스할 수 있습니다.

<올>

실시간 스트림: 로봇이나 드론은 위치 데이터를 검사관이 라이브 피드를 볼 수 있는 기지국으로 중계할 수 있습니다. 이 경우 원격 단말기에서도 로봇이나 드론을 제어할 수 있습니다. 운용 중인 장비와 기지국 사이에 지속적인 무선 통신이 있는 경우에만 사용할 수 있습니다.

저장된 데이터 :무선통신이 불가능한 극도로 오지나 위험지역에서 영상과 이미지를 저장하여 추후 분석합니다.

이러한 유형의 검사의 또 다른 이점은 검사 현장에 물리적으로 존재하지 않고도 기술자와 다른 관련 팀 구성원 간에 이미지와 비디오를 쉽게 공유할 수 있다는 것입니다. 이 협업은 복잡한 문제를 해결하거나 전문 전문가에게 문의해야 할 때 매우 유용할 수 있습니다.

대량 생산을 위한 자동 육안 검사(AVI)

AVI(Automated Visual Inspection)는 컴퓨터 비전과 인공 지능을 사용하여 품질 검사 대신 제품에 대한 육안 검사를 수행합니다. 이 기술은 대규모 자동화 공장에서 검사를 위한 사람의 개입 필요성을 획기적으로 줄이는 것을 목표로 합니다.

IBM의 인지 시각적 검사 솔루션( 이미지 출처 )

지구상에서 가장 큰 전자 제품 제조업체 중 하나인 Foxconn은 제조 시설에서 AVI를 사용하고 있습니다. 이 기술이 작동하는 방식을 간략하게 설명하기 위해 예제로 사용할 것입니다.

Foxconn이 최신 iPhone용 마더보드를 제조한다고 가정합니다. 마더보드의 이상적인 샘플 중 하나는 육안 검사자가 만들고 검사합니다. 승인되면 이 모델이 데이터베이스에 업로드되고 알고리즘이 이를 벤치마크로 사용할 수 있습니다. 결함이 있는 모델의 일부 예도 서버에 업로드되어 특정 이상을 인식하는 방법을 알고리즘에 가르치는 데 사용됩니다.

나머지 마더보드는 자동 조립 라인에서 나와 AVI용 카메라 시스템 아래를 통과합니다. 제품의 여러 이미지를 다양한 각도에서 캡처합니다. 캡처된 이미지는 기계 학습 알고리즘을 사용하여 저장된 벤치마크 이미지와 비교됩니다. 비교되는 몇 가지 요인은 다음과 같습니다.

<울>

다양한 요소의 크기 및 모양

납땜 위치

구성요소 위치

누락된 구성요소

커넥터

색상 이상

제품이 벤치마크에 충분히 근접하면 검사를 통과한 것입니다.

액면 그대로 이 기술은 완벽한 솔루션처럼 보입니다. 결국 자동화의 기본 아이디어는 일상적이고 일상적인 작업을 기계에 맡겨 직원이 창의적인 문제 해결에 집중할 수 있도록 하는 것입니다. 건전한 생각이지만 산업 공간에서 표준이 되기까지 해결해야 할 많은 제한 사항이 있습니다.

자동화 솔루션의 한계

육안 검사에서 자동화를 채택하는 데는 두 가지 주요 장애물이 있습니다.

첫 번째는 기술적 한계입니다. . AI 연구원들이 큰 발전을 이루었지만 검사 알고리즘은 완벽하지 않습니다. 그들은 충분한 성공으로 다양한 이상을 감지하는 방법을 배울 수 있도록 좋은 제품과 결함이 있는 제품의 많은 예가 필요합니다. 또한 기계는 반사 표면으로 작업하기가 어렵습니다. 이렇게 하면 공장에서 발견되는 대부분의 금속 작업을 제거할 수 있습니다. 이러한 미세한 차이는 아직 알고리즘으로 포착할 수 없지만 인간은 쉽게 포착할 수 있습니다.

두 번째 요소는 비용입니다. . 자동화된 검사 시스템을 구현하려면 이미징 기계, 네트워킹 도구, 컴퓨터 하드웨어 등과 같은 보조 장비가 있어야 합니다. 이러한 하드웨어 비용과 소프트웨어 비용은 여전히 많은 조직에서 막대한 비용을 초래합니다.

시간이 지남에 따라 자동화된 육안 검사 시스템의 품질과 가격은 낮아져야 하고 더 널리 채택될 것입니다.

시각 검사 프로세스를 표준화하는 방법

모든 프로세스를 표준화하면 반복 가능하고 검증 가능합니다. 그러나 육안 검사의 표준화에 대한 문제는 작업의 많은 부분이 본질적으로 매우 주관적이고 체크리스트로 패키징하기가 상당히 어렵다는 것입니다.

유지보수의 표준화 노력

유지보수 활동은 문서화된 표준 운영 절차, 안전 지침(LOTO 등) 및 유지보수 체크리스트를 통해 표준화되는 경우가 많습니다. 육안 검사는 어느 정도 동일한 방식으로 처리될 수 있습니다.

유지 보수 기술자는 기본적인 육안 검사를 수행하는 방법을 이미 알고 있어야 하므로 적절한 검사를 완료하는 데 여러 단계를 거쳐야 하는 복잡한 장비에 대해서만 서면 지침을 만들 수 있습니다.

표준화 프로세스는 다음과 같습니다.

<울>

정기적으로 육안으로 검사하는 모든 자산을 기록해 두십시오.

확인할 관련 영역을 매핑합니다.

열화 징후 발견에 따라 취해야 할 조치를 기록합니다.

위의 정보를 기반으로 순서도를 만듭니다.

검사해야 할 단서에 대한 유지 관리 체크리스트를 만듭니다.

가능하면 CMMS 시스템에 체크리스트와 순서도를 추가하십시오. 모바일 CMMS가 있는 경우 기술자는 스마트폰과 태블릿에서 해당 정보에 빠르게 액세스할 수 있으므로 워크플로 속도를 크게 높일 수 있습니다.

때때로 이러한 순서도와 체크리스트를 검토하고 업데이트합니다.

자산에는 백만 가지 다른 문제가 있을 수 있지만 직접적인 육안 검사의 목표는 마모의 일반적인 징후를 찾는 것입니다.

유지보수 체크리스트는 항상 해당 시설의 장비 내부 작동에 대해 잘 알고 있는 숙련된 기술자가 작성해야 합니다. 일반적으로 그들은 새로운 기술자 교육을 담당하는 동일한 사람들입니다. 새로운 기술자가 이러한 표준화 노력을 통해 최대의 가치를 얻을 수 있기 때문에 이는 완벽합니다.