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[기술기고] 재공품(WIP)을 위한 RFID

복잡한 사업적 결정을 내릴 수 있는 비결

[기술기고] 재공품(WIP)을 위한 RFID - 산업종합저널 전기
RFID 기술은 생산 현장부터 중역의 사무실에 이르기까지 다양한 수준에서 조직이 복잡한 사업적 결정을 내리는 데 도움을 주는 데이터를 제공한다. 어림짐작으로 내리는 결정과 실제 데이터를 바탕으로 한 결정의 차이에 대해서는 굳이 설명할 필요는 없을 것이다. 문제는 데이터를 수집하고 조직이 사용할 수 있도록 가공하는 것이다. 이 지점에서 RFID 기술이 자신의 역할을 한다.

재공품(WIP)은 RFID가 현장에서 전체적인 공정의 효율을 개선하는 데 도움을 줄 수 있는 여러가지 분야 중 하나다. 유연한 제조를 가능하게 하고, 업무 프로세스를 추적하며, 규제 준수를 유지하는 데 도움을 준다. 간단히 말해 RFID 기술의 역할은 데이터를 수집하는 것이고, 데이터를 활용하는 것은 인간의 몫이다.
수집, 기록되는 데이터
빌드 데이터_무엇을 구축하고자 하는가?→유연한 MFG를 위해
프로세스 데이터_얼마나 잘 구축했는가?→오류 방지와 포카요케(Poka Yoke)를 위해
계통 데이터_부품이 어디에서 온 것인가?→조립품과 부품의 출처 추적


빌드 데이터
자동차 시트를 만드는 회사를 예로 든다면, 오늘날 선택할 수 있는 시트 옵션은 놀랄 정도로 다양하다. 히터, 자동 조절, 체중 센서, 전용 폼, 전용 커버 등 옵션을 선택할 수 있다. 문제는 모든 시트가 인간의 눈에는 똑같이 보인다는 점이다. RFID 태그를 이용하면 모든 데이터를 공정이 시작될 때부터 메모리에 기록해 라인이 진행되는 동안 모든 작업대에서 데이터를 읽어 완성품 사양을 바탕으로 무엇을 해야 하는지 정확하게 파악할 수 있다. 기존에는 각 작업대의 작업자가 어떤 작업을 해야 하는지 파악하기 위해 여러 장의 문서를 읽어야 했다. 지금은 자동 데이터 전송이 작업자가 처리해야 하는 일을 알려준다.

프로세스 데이터
위와 동일한 시트 제조사에서 시트를 생산하기 위해 반드시 거쳐야 하는 작업대(공정)가 20개라고 가정한다면, 3번 작업대에서 히팅 메커니즘을 설치하는 과정에서 오류가 발생했다. 이 시트는 나머지 17개 작업대를 거치면서 여러가지 부품이 설치된다. 배송 전 최종 검수 과정에서 히터 문제가 파악됐다. 이제 완성된 시트를 폐기하거나 재작업 라인으로 보내야 한다.

기존에는 오류를 이와 같은 방식으로 처리했다. 하지만 지금은 작업대 사이에 오류 점검 장치가 설치돼 있어 라인이 끝날 때까지 기다려 시간과 노동력을 낭비할 필요 없이 문제를 즉시 파악할 수 있다. 시트가 3번 작업대에서 4번 작업대로 이동하는 동안 오류 점검이 이뤄지고, 합격 또는 불합격 여부를 태그에 기록한다. 4번 작업대의 리더에서 불합격 정보를 확인하면 작업자에게 즉각 통지하고, 문제를 해결하기 위해 시트를 해체할 필요 없이 즉각적으로 문제를 시정할 수 있다. 또한, 전체적인 생산 과정이 태그에 기록돼 라인이 끝나는 시점에서 그러한 정보가 데이터베이스에 업로드된다. 이후 태그의 정보를 삭제하고 재사용할 수 있다.

시트 제조사에서 지급(ASAP)으로 특별 주문을 받은 경우에 대해 생각해 본다면, 특별 주문을 소화하기 위해 라인에서 생산 중인 20개의 시트를 모두 제거해야 한다. 특별 주문이 완료된 이후 기존의 시트를 각각 작업 중이던 작업대로 돌려 놓아야 한다. RFID를 이용하면 이러한 과정에 어림짐작이 끼어들 여지를 없앨 수 있다. RFID 태그를 읽기만 하면 어떤 작업대로 가야 하는지 정확히 알 수 있기 때문이다.

계통 데이터
시트 사양이 매우 다양하기 때문에 많은 수의 부품이 다양한 공급업체에서 납품될 수 있다. RFID를 이용하면 리콜 또는 반복적인 부품 결함 발생 시 부품의 원천을 찾아 추적할 수 있다. 어셈블리 전체를 회수해 폐기하는 대신 결함이 있는 부품이 사용된 시트를 식별해 부품을 교체하고 품질 준수 위반에 대해 공급업체에게 책임을 물을 수 있다.

RFID는 현장부터 경영진에 이르기까지 제조업체가 양질의 제품을 만들고, 예상하지 못한 가동 중단을 방지하고, 전체적인 효율을 개선할 수 있도록 한다. RFID는 작업자와 경영진이 실제 데이터를 바탕으로 의사결정을 내릴 수 있도록 함으로써 제조업체의 성과를 한 차원 높이는 데 기여한다. [기고=강철민(발루프코리아)]

기고자:발루프코리아(강철민 대표)


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