	한국생산기술연구원 보 도 자 료
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생기원, AI기술 적용으로 제조 중소기업 불량률 개선 지원

- 생기원, 동양다이캐스팅㈜에 기술 지원으로 불량률 3%에서 1%로 감소

- 대기업에 납품하는 ECU부품 생산비용 연간 약 7,200만원 절감효과

□ 한국생산기술연구원(원장 이낙규, 이하 생기원)이 중소기업 동양다이캐스팅㈜에 기술 지원해 다이캐스팅 부품의 불량률을 3%이상에서 1%대로 감소시켰다. 연간 생산비용 약 7,200만원을 절감하는 성과다.

□ 다이캐스팅(Die-Casting)은 주조의 특수 공법 중 하나로 용융된 금속을 금형에 고압·고속으로 주입하여 복잡한 형상의 제품을 대량 생산하는 뿌리기술이다.

ㅇ 다이캐스팅 생산 과정 중에 발생하는 불량은 크게 3가지로 나뉘는데, △금속을 녹이거나 주형에 용탕이 주입되는 과정에서 가스가 혼입되어 나타나는 ‘기포 불량’, △금속이 수축하면서 빈공간이 발생하는 ‘수축 불량’, △마지막으로 성형 자체가 온전하게 되지 않은 ‘미성형 불량’이 있다.

ㅇ 미성형 불량의 경우 육안으로도 불량이 확인되지만, 기포·수축 불량의 경우 최종 QC(품질관리, Quality Control)과정에서 CT(컴퓨터단층촬영, Computed Tomography)로만 내부 불량을 찾을 수 있어 공정 시간, 비용 및 인력낭비 문제가 있다.

ㅇ 아울러 불량품은 완제품 품질과 직결되어 기업의 신뢰도에 영향을 주는 만큼 불량률 개선이 중요하다.

□ 주로 대기업에 알루미늄 주조부품을 납품하는 다이캐스팅 제조 전문기업인 동양다이캐스팅㈜은 지난 2018년 ‘ECU 케이스’의 불량률 개선을 위해 생기원의 문을 두드렸다.

ㅇ ‘ECU 케이스’는 자동차 전장의 브레인에 해당하는 ECU(전자제어장치, Electronic Control Unit)에 들어가는 부품이다. 단일 품목 중 생산량이 가장 많아 하루 3,600개를 생산하는데 공정상 불량률이 3%이상에 달했다.

ㅇ 대다수의 뿌리기업이 그렇듯 MES(제조실행시스템, Manufacturing Execution System)를 통해 DB에 제조공정 데이터를 저장하고는 있었지만, 데이터 활용 체계가 없어 공정 조건에서 불량품을 찾아내는 데 난항을 겪었다.

□ 생기원 공정지능연구부문 황호영 박사 연구팀은 AI(인공지능)기술 적용으로 공정 조건 최적화를 통해 불량률을 낮추고, 예측 및 통제 가능한 스마트 공정 체계 구축에 성공했다.

ㅇ 연구팀은 공정 조건별 △군집분석, △일별 불량률 집계와 △공정 조건간의 상관관계 분석, △컴퓨터 시뮬레이션을 통한 공정 최적화를 병행했다.

ㅇ 이를 위해 먼저 관련 데이터를 실시간으로 수집하는 환경을 구축했다. 계절별 불량 발생 변동 원인 분석을 위해 장비의 진동, 현장의 온도․습도․기압 등의 변수 측정을 위한 센서를 추가로 부착해 생산 공정상의 약 20개의 변수를 도출했다.

ㅇ 이렇게 수집된 데이터를 바탕으로 약 20개의 공정변수 중 불량률과의 상관관계 분석을 실시해 관련 있는 3개의 변수를 찾아냈다. 도출된 공정변수들은 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 최적 값을 산출했다. 해당 최적 값으로 금형 방안 개선과 공정조건 설정 값을 개선해 불량률을 낮췄다.

ㅇ 아울러 군집분류 알고리즘을 적용해 특정 공정 조건이 주어질 때 생산부품이 양품인지 불량인지를 판정하는 기능도 개발했다. 이를 통해 99% 정확도로 양품 판정이 가능해 졌다.

□ 이 같은 기술지원을 토대로, 동양다이캐스팅㈜는 기존 불량률 3% 이상에서 1%대로 감소시킬 수 있었다. 이는 연간 약 7,200만원의 생산비용 절감효과로 이어질 것으로 기대된다.

ㅇ 이와 함께 최종 QC에서 불량을 찾아내던 것과 달리 생산과정에서 불량 판정이 가능해짐으로써 시간, 비용 및 인력 낭비까지 줄일 수 있었다.

ㅇ 불량률 개선은 기업의 이미지 제고에도 긍정적인 영향을 미칠 것으로 예상된다.

□ 동양다이캐스팅 오경택 대표는 “기술적 난제를 극복하는 데 생기원이 큰 힘이 됐다면서, 많은 중소기업들이 생기원을 부설 연구소처럼 활용했으면 좋겠다.”라고 말했다. 생기원 황호영 박사는 “앞으로도 동양다이캐스팅을 비롯한 중소기업들과의 협업을 통해 생기원의 역할과 임무를 다할 수 있도록 노력하겠다.”고 밝혔다.

ㅇ 한편 생기원은 중소․중견기업의 제조혁신을 지원하기 위해 지난 2018년부터 ‘P-ICT RAID 전략*’을 수립해 시범사업을 추진하고 있다. 생산현장에서 수집․분석된 제조 데이터를 기반으로 공정 지능화 기술을 개발하고 우수 적용사례를 기업에 보급․확산하는 것에 방점을 두고 있다. 이번 기술 지원 역시 본 시범사업의 일환으로 진행됐다.

*P-ICT RAID : 뿌리(PPURI) 산업의 대표적 업종에 로봇(Robot), 인공지능(Artificial Intelligence), 데이터마이닝 (Data Mining), IoT