제조업의 품질에 대한 접근 방식 전체를 재편하는 혁신의 힘 ‘스마트 계측’

품질 관리는 제품이 엄격한 표준과 고객의 기대치를 충족하도록 보장하는 제조의 초석이 되어 왔다. 전통적으로 품질 관리에는 수동 검사, 샘플링 및 오프라인 측정이 포함되었는데, 이러한 방법은 많은 경우에 효과적이지만 시간이 많이 걸리고 오류가 발생하기 쉬우며 사전 예방적이기보다는 사후 대응적인 경우가 많았다. 하지만 스마트 계측의 등장으로 품질 관리에 대한 기존의 접근 방식이 크게 변화하고 있다.

스마트 계측은 사물인터넷(IoT), 인공 지능(AI), 빅데이터 분석, 클라우드 컴퓨팅과 같은 첨단 디지털 기술을 측정 프로세스에 통합하여 보다 효율적이고 정확하며 지능적으로 만든다. 스마트 계측은 제조 분야의 전통적인 품질 관리에 혁신을 일으켜 품질을 보장할 뿐만 아니라 지속적인 개선을 추진하는 보다 사전 예방적인 데이터 기반 접근 방식으로 이어지고 있다.

 

기존 품질 관리의 한계

기존 품질 관리 프로세스의 한계는 주기적인 검사와 샘플링에 의존하는 경우가 많다는 점이다. 생산 라인의 특정 단계에서 제품을 테스트하고 수동 또는 반자동 도구를 사용하여 측정을 수행한다. 그런 다음 이러한 측정값을 사전 정의된 표준과 비교하여 제품의 합격 또는 불합격 여부를 결정한다.

이 방식은 수십 년 동안 표준으로 사용되어 왔지만 몇 가지 단점이 있다. 
사후 대응적 성격: 기존의 품질 관리는 사후 대응적인 경우가 많다. 일반적으로 문제가 발생한 후에 식별되므로 문제가 감지되기 전에 결함이 있는 제품이 이미 시스템에 있을 수 있다.
샘플링 오류: 모든 제품을 검사하는 것은 비현실적이기 때문에 기존의 품질 관리는 샘플링에 의존한다. 그러나 샘플링은 모든 결함이 샘플에서 발견되지 않아 제품 품질에 변동성을 초래할 수 있으므로 오류의 위험이 있다.
시간 소모: 수동 검사 및 측정은 노동 집약적이고 시간이 많이 소요된다. 생산 공정에 병목 현상이 발생하여 전체 처리량이 느려질 수 있다.
실시간 데이터 부족: 기존의 품질 관리 방법에는 오프라인 측정이 포함되는 경우가 많기 때문에 데이터를 실시간으로 사용할 수 없다. 즉각적인 피드백이 부족하기 때문에 품질 문제에 대응하여 생산 프로세스를 신속하게 조정하기가 어렵다.

이러한 한계는 특히 정밀도, 속도, 일관성이 가장 중요한 산업에서 제조업체에게 어려움을 야기한다. 이러한 문제를 정면으로 해결하는 품질 관리에 대한 혁신적인 접근 방식을 제공하는 스마트 계측이 바로 이 부분에서 중요한 역할을 한다.

 

품질 관리에서 스마트 계측의 새로운 역할

스마트 계측은 제조업에서 품질 관리가 수행되는 방식에 있어 패러다임의 전환을 의미한다. 스마트 계측은 연결된 디바이스, 데이터 분석, AI, 자동화를 측정 프로세스에 통합함으로써 품질 관리를 사후 대응적인 수동 프로세스에서 사전 예방적인 자동화된 프로세스로 전환한다. 방법은 다음과 같다.

실시간 모니터링 및 데이터 수집: 스마트 계측의 가장 중요한 장점 중 하나는 실시간으로 데이터를 모니터링하고 수집할 수 있다는 점이다. 스마트 계측 시스템에서 측정 기기에는 생산 공정 중에 지속적으로 데이터를 수집하는 IoT 센서가 장착되어 있다. 이 데이터는 중앙 시스템으로 전송되어 즉각적으로 분석할 수 있다.

실시간 모니터링은 품질 관리가 더 이상 주기적인 검사에 국한되지 않는다는 것을 의미한다. 대신 지속적으로 측정이 수행되어 제품 품질에 대한 지속적인 데이터 스트림을 제공한다. 이를 통해 제조업체는 사후가 아닌 문제 발생 시 이를 감지할 수 있다. 예를 들어, 자동차 산업에서는 조립 중 부품을 실시간으로 모니터링하면 사양에서 벗어난 부분을 즉시 파악하여 즉시 조정할 수 있고 결함이 있는 부품이 더 이상 생산 라인에서 진행되지 않도록 방지할 수 있다.

예측적 품질 관리: 기존의 품질 관리는 대부분 사후 대응적인 방식으로, 문제가 발견된 후에 해결된다. 이와 달리 스마트 계측을 사용하면 예측적 품질 관리로 전환할 수 있다. 스마트 계측 시스템은 AI 및 머신러닝 알고리즘을 사용하여 과거 및 실시간 데이터를 분석함으로써 잠재적인 품질 문제가 발생하기 전에 예측할 수 있다.

폐쇄 루프 피드백 시스템: 스마트 계측은 제조 분야에서 폐쇄 루프 피드백 시스템의 구현을 용이하게 한다. 폐쇄 루프 시스템에서는 측정 데이터가 생산 공정에 피드백되어 지속적으로 운영을 최적화한다. 이를 통해 품질이 최고 수준으로 일관되게 유지되는 역동적인 자가 교정 시스템이 만들어진다.

예를 들어, 정밀 가공에서 스마트 계측 시스템은 공구 마모, 절삭력, 표면 조도에 대한 실시간 피드백을 제공할 수 있다. 이 데이터는 절삭 속도, 이송 속도, 공구 경로와 같은 기계 파라미터를 실시간으로 조정하는 데 사용되어 부품이 공차 범위 내에서 가공되도록 보장한다. 시스템의 폐쇄 루프 특성 덕분에 편차가 즉시 수정되어 결함이 있는 부품이 생산될 가능성이 줄어든다.

자동화된 의사 결정: 스마트 계측은 또한 자동화된 의사 결정을 통해 품질 관리를 향상시킨다. AI 알고리즘을 학습시켜 측정 데이터를 분석하고 사전 정의된 기준에 따라 의사 결정을 내릴 수 있다. 따라서 피로, 편견 또는 오류가 발생하기 쉬운 인간 작업자에 대한 의존도를 줄일 수 있다.

예를 들어 제약 산업에서 스마트 계측 시스템은 중요한 속성의 연속 측정을 기반으로 투여량 수준이나 생산 파라미터를 실시간으로 자동으로 조정할 수 있다. 이를 통해 수동 개입 없이도 각 배치가 엄격한 품질 표준을 충족하도록 보장한다. 자동화된 의사 결정은 품질 관리의 속도와 정확성을 높일 뿐만 아니라 인적 자원을 보다 전략적인 업무에 집중할 수 있게 해준다.

향상된 추적성 및 규정 준수: 항공우주나 의료 기기처럼 엄격한 규제 요건이 적용되는 산업에서는 추적성과 규정 준수가 매우 중요하다. 스마트 계측은 생산 과정에서 수행되는 모든 측정에 대한 디지털 기록을 제공하여 추적성을 향상시킨다. 이 데이터는 클라우드에 저장할 수 있으므로 감사, 규정 준수 확인 및 품질 검토를 위해 쉽게 액세스할 수 있다.

예를 들어, 모든 부품이 엄격한 표준을 충족해야 하는 항공우주 산업에서 스마트 계측 시스템은 포괄적인 디지털 감사 추적을 제공한다. 여기에는 각 측정에 대한 자세한 기록, 측정 조건 및 조정 사항이 포함된다. 향상된 추적 기능은 규정 준수를 간소화할 뿐만 아니라 제조업체가 품질 문제의 근본 원인을 신속하게 파악하고 해결하는 데 도움이 된다.

인더스트리 4.0 기술과의 통합: 스마트 계측은 인더스트리 4.0의 핵심 요소다. 제조업체는 계측 시스템을 디지털 트윈, ERP 시스템, 제조 실행 시스템(MES)과 같은 다른 디지털 도구와 연결하여 완전히 통합된 데이터 기반 생산 환경을 구축할 수 있다.

예를 들어, 제조 프로세스의 디지털 트윈을 사용하여 다양한 시나리오를 시뮬레이션하고 품질에 미치는 영향을 예측할 수 있다. 그런 다음 이러한 시뮬레이션의 결과를 스마트 계측 시스템에 입력하여 실시간으로 측정 전략을 최적화할 수 있다. 이러한 통합을 통해 제조업체는 품질을 보장할 뿐만 아니라 효율성, 비용 효율성 및 지속 가능성을 위해 생산 프로세스를 최적화할 수 있다.

 

품질 관리를 위한 스마트 계측의 이점

스마트 계측을 품질 관리 프로세스에 통합하면 제조업체에 다양한 이점을 제공할 수 있다.
정확도 및 정밀도 향상: 지속적인 실시간 측정으로 제품이 엄격한 공차 내에서 일관되게 제조되어 변동성이 줄어들고 전반적인 제품 품질이 향상된다.

낭비 및 재작업 감소: 스마트 계측은 문제를 조기에 감지하고 예측 유지보수를 가능하게 함으로써 결함이 있는 제품의 양을 줄여 낭비와 비용이 많이 드는 재작업의 필요성을 최소화한다.
효율성 향상: 자동화와 실시간 모니터링으로 품질 관리 프로세스를 간소화하여 병목 현상을 줄이고 처리량을 늘릴 수 있다. 이는 생산 주기를 단축하고 시장 출시 기간을 단축하는 결과로 이어진다.
향상된 유연성: 스마트 계측 시스템은 다양한 제품, 재료 및 프로세스에 맞게 쉽게 재구성할 수 있다. 이러한 유연성은 커스터마이징과 빠른 제품 변경이 일반적인 산업에서 특히 유용하다.
데이터 기반의 지속적인 개선: 스마트 계측 시스템에서 생성되는 방대한 양의 데이터는 공정 성능에 대한 귀중한 인사이트를 제공하여 지속적인 개선과 최적화를 가능하게 한다.
규정 준수 및 추적성 향상: 향상된 추적성을 통해 제조업체는 업계 표준 및 규정 준수를 쉽게 입증하여 과징금 및 리콜의 위험을 줄일 수 있다.

제조 품질 관리의 미래

스마트 계측이 계속 발전함에 따라 모든 제조 부문의 품질 관리에서 점점 더 중심적인 역할을 하게 될 것이다. 향후 AI, 머신러닝, 양자 컴퓨팅의 발전은 스마트 계측 시스템의 기능을 더욱 향상시켜 더욱 높은 수준의 정밀도와 자동화를 가능하게 할 것이다. 스마트 계측은 단순히 기존의 품질 관리를 개선한 것이 아니라 디지털 기술의 힘을 활용하여 제조업의 품질에 대한 접근 방식 전체를 재편하는 혁신의 힘이다.

 

헬로티 김진희 기자 |