로봇 자동화로 제조 현장의 4대 과제 해결

생산성 향상 이것은 모든 제조업의 영원한 테마이며 제조 현장에는 생산성 향상을 위한 과제가 많이 숨겨져 있다.

과제 해결책으로 로봇 도입에 의한 공장 자동화가 주목을 받아온지 오래다. 

그러나 한마디로 제조업이라고 해도 공장에 따라 취급하는 제품이 다양하다. 작업 환경도 각각 다르고 안고 있는 과제도 천차만별이다.

로봇에 의한 작업 자동화는 만능이 아니므로 모든 과제를 해결할 수도 없다.

그렇다면 로봇은 어떤 과제를 해결할 수 있을지 로봇에 의한 공장 자동화로 해결할 수 있는 과제를 살펴본다.

품질 관리 업무 관련 과제  

식품 공장의 재료 선별이나 제조공장의 품질 체크를 사람의 손이나 눈으로 수행하고 있는 곳도 많을 것이다.

인력으로의 품질검사는 작업 효율에 한계가 있다. 대량의 부품 또는 제품을 눈과 손으로 반복적인 검사를 하는 가운데 인위적인 실수도 발생하기 마련이다.

예를 들어 식품 공장에서는 천연 과일이나 해산물 선정작업을 대량으로 하고 있다.

모양이나 크기, 색깔이 제각각이므로 이러한 조건 속에서 양품과 불량품을 판별하기 위해서는 다소의 실수가 있더라도 사람이 선별할 수밖에 없었다.

현재의 로봇은 센서의 정밀도나 이미지 인식 기술이 고도화되어, 이러한 어려운 선별 작업도 고속으로 할 수 있게 되었다.

최소한의 인원으로 로봇 조작과 세밀한 선별이 가능하여 실수를 줄이면서 생산성도 높일 수 있다. 또한 로봇을 활용하면 검사 기록의 데이터화도 가능하다.

중소기업에서는 검사 기록을 수작업으로 하고 종이 상태로 관리하는 경우가 많아 관리와 운용에 비용이 증가하고 있다.

검사 데이터가 종이에 기록되어 있으면 출하 후 불량이 발생하여 클레임 등의 문제가 제기되었을 때 제조 이력 추적과 데이터 해석에 시간이 걸린다.

서류를 찾고 검증하기 위해 아날로그적인 수단과 방법을 사용할 수밖에 없기 때문이다.

품질검사를 로봇으로 자동화할 경우, 사람이 검사할 수 없는 세세한 정보도 취득해 데이터화화 할 수 있으므로 공수 저감의 이점이 있다.

위험한 작업이나 공정 관련 과제

힘들고, 깨끗하지 못하고, 위험한 작업 환경은 무엇보다도 우선 과제가 된다.

위험한 현장에서의 작업은 안전 확인 등 신경 쓰이는 일이 너무 많아 집중력이 떨어져 생산성 향상에 어려움이 있다.

고온과 고공 등 위험한 작업환경에서는 사람의 안전을 확보하기 위해 많은 비용이 든다.

고온으로 인해 자주 휴식을 취해야 하며, 높은 곳에서의 작업 시 안전을 확보하기 위해 특수 장비와 점검이 필요하기도 하다.

이러한 안전 관련 비용은 사람의 생명이 관련되어 있으므로 비용 삭감이 매우 어렵다.

그러나 로봇이라면 가혹한 작업 현장에서도 지속적으로 가동할 수 있어 생산성 향상에 기대를 걸어볼 만하다.

또한 가혹한 환경에서의 반복적인 작업은 로봇에게 맡기고 사람은 유지 보수를 등 보다 부가가치 있는 업무로 전환 배치하면 된다.

이는 제조 현장에 큰 이점을 가져다준다. 왜냐하면 가혹한 노동 환경은 제조업의 큰 과제인 인력 부족에도 깊은 관련성이 있기 때문이다.

제조업의 근로환경에 대한 선입견으로 공장에서 일하고 싶어하는 젊은이들이 많지 않은 것도 현실이다.

로봇을 도입해 가혹한 작업 환경을 개선할 수 있다면 노동력 부족 문제를 해결할 수 있는 하나의 전략이다.

경험과 고기능 숙련공이 필요

제조업에서 특히 부족한 인력은 고기능 숙련 베테랑 작업자이다.

현장 경험이 많고 고품질 제품 생산에 필수적인 숙련공의 수가 점차 감소하고 있는 것이 제조업계의 전반적인 현실이다.

기능과 경험이 풍부한 베테랑 현장 직원의 퇴직, 그리고 신입사원에의 교육과 기술 계승이 원활히 이루어지고 있지 못하는 것이 원인이다.

숙련공이 오랜 세월에 걸쳐 갈고 닦은 기술은 가르치면 바로 습득하는 것이 아니다. 만약 그 기술을 매뉴얼화해도 젊은 신입 직원들이 베테랑 직원 수준으로 작업할 수 있게 되려면 오랜 시간이 걸린다.

다행인 것은 현재 로봇의 성능이 비약적으로 향상되어 가고 있다.

이전에는 단조로운 작업밖에 할 수 없었던 로봇이었지만 이제는 치밀하고 정교한 작업을 할 수 있게 되었다.

예를 들어, 지금까지 사람의 손으로 작업하는 것이 일반적이었던 「버제거」 작업에 로봇이 도입되어 자동화하고 있다.

버의 크기나 형상은 하나 하나 미묘하게 다르다. 제품 본체를 손상시키지 않고 정확하게 버부분을 제거하는 작업은 지금까지 자동화되어 있지 않았다.

제조 현장에 버제거 로봇이 공장에 도입된 사례도 적지 않다.

숙련작업자가 15분 걸리던 버제거 작업을 로봇으로 자동화하여 35초로 단축한 사례가 있다.

또한 전통 공예품을 제작하는 '장인 기술'을 데이터화하여 로봇에게 학습시키는 시도도 이루어지고 있다. 

불가 항력적인 장시간 노동

로봇으로 공장을 자동화하면 장시간 노동 과제도 해결할 수 있다.

사람과 로봇 각각이 가장 생산성 높은 작업에 집중하거나 협력하며 작업을 수행할 수 있게 된다.

사람은 장기간 단조로운 작업을 하면 집중력이 저하되기 마련이다.

집중력 저하로 인한 인적 오류와 위험이 높아진다.

성수기와 비수기의 수요가 심한 업종일수록 발주량에 따라 작업자 부담이 가중된다.

성수기는 장시간 노동을 피할 수 없어 집중력 저하로 인해 제조 운영상의 오류가 빈발한다.

따라서, 장시간 노동 해결이 급선무다. 로봇으로 자동화하여 운영하면 작업부담이 감소하고 생산성도 향상된다.

또한 경력이 오래됨에 따라 경력자들의 담당 업무가 늘어나는 경향이 있다.

책임자가 되면, 생산 업무나 스케줄 관리, 젊은 사원의 육성 등 관리업무도 증가하여 장시간 노동은 피할 수 없다.

로봇에 의해 생산 업무가 자동화되면 책임자는 다른 업무에 주력할 수 있게 된다.

관리업무에 주력할 수 있다면 작업 자동화에 의한 생산성 향상에 그치지 않고 공장의 근로환경 개선에 임할 수 있게 된다.

로봇 도입에는 큰 비용이 발생한다.

무작정 도입해 작업을 자동화해도 제대로 운용하지 못하면 생산성이 오르지 않는다.

어떤 공정에 문제가 있는지 원인을 정확히 파악한 후 자동화하면 효과가 있는지 로봇 도입 후 기대효과를 명확히 해야 한다.

참조 | https://solutions.ostechnology.co.jp/blog/robot-autmation/