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[Biz Focus] 공장자동화뒤 늘어난 불량…빅데이터 활용하니 쉽게 해결(2017.08.25)-매일경제

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작성자 관리자 작성일17-08-25 17:35 조회6,135회 댓글0건

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임문영의 4차산업혁명 현장

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사진설명 중견기업 동서페더럴모굴에서 일하다 5년 전 공장장으로 승진한 하문영 상무는 피스톤 불량 문제로 골치를 앓았다. 명확한 원인을 찾지 못하던 그는 기술경영전문대학원 실제 과업 기반 학습 과목을 듣고 아이디어를 얻어 문제의 원인을 파악할 수 있었다.
하문영 상무는 다른 회사를 다녀 본 적이 없다. 지금 근무하는 이 공장에 사원으로 입사해 28년 동안 일했다. 경기도 안산에 공장이 세워질 때부터 지금까지다. 금속공학을 전공한 그의 일은 자동차 엔진에 들어가는 피스톤을 만드는 것. 그는 지금 330여 명의 종업원과 함께 자동차 엔진에 들어가는 피스톤을 연간 1700만개씩 만드는 중견기업 (주)동서페더럴모굴의 5년 차 공장장이다.

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

기사전문바로가기>> http://news.mk.co.kr/newsRead.php?year=2017&no=569435 

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