[Biz Focus] 공장자동화뒤 늘어난 불량…빅데이터 활용하니 쉽게 해결(2017.08.25)-매일경제
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작성자 관리자 작성일17-08-25 17:35 조회6,791회 댓글0건관련링크
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그가 공장장이 된 이후 하 상무와 직원들은 피스톤의 특정 유형에서 생긴 불량 문제로 골치를 앓고 있었다. 자동차 엔진의 핵심 부품인 피스톤은 20개가 넘는 복잡한 공정을 거쳐 만든다. 특히 주조공장 작업은 5년 전 신규 모델을 개발하면서 생산 공정을 완전 자동화했다. 생산량은 안정적으로 늘었지만 수동 작업할 때는 없었던 불량품이 자동화되면서 오히려 생겼다. 복잡한 생산 공정 중 어디서 문제가 생긴 것인지 찾아내기란 쉽지 않았다. 직원들이 오랜 경험과 기술로 원인의 범위를 압축해 갔지만 명확하게 밝혀지지 않고 있던 무렵이었다.
하 상무가 다니던 대학원에 실무 경험이 많은 교수가 참여하는 ABL(실제 과업 기반 학습·Actual-task Based Learning)이라는 3학점짜리 교과목이 있었다. 현장문제 해결이 곧 학습이 되는 이 수업 방식에 따라 선입견을 다 버리고 관련 공정 변수(Parameter)들을 하나씩 검증해가는 개별반응 실험을 했다. 그 결과 드디어 불량 키(key) 인자가 밝혀졌다. 원인은 알루미늄합금 용탕(주물에 주입하기 위해 용해된 금속. 일종의 쇳물·molten metal)의 공정 조건 변화, 온도, 시간이 문제였다. 원인을 파악하자 해결은 쉬웠다. 주조공장 불량률은 62.5%나 줄었다. 자동화 이후 고질적인 문제가 해결된 것이다. 이로써 이 공장은 자동화로 인한 대량생산과 수동 작업할 때의 높은 품질 등 두 마리 토끼를 모두 잡게 됐다.
이 성공 사례는 미래창조과학부(현 과학기술정보통신부) 산하 빅데이터센터가 수행하는 중소기업 빅데이터 활용 지원 사업의 우수 사례로 선정됐다. 하 상무는 지난 6월 9일 판교에서 열린 '전국 기술경영 MOT(Management of Technology) 콘퍼런스'에서 이를 발표했다. 하 상무가 기술경영전문대학원에 다닌 지 불과 1년 만에 이뤄진 일이었다.
임문영 인터넷저널리스트
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