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금속 가공 작업 분석·개선 위한 10가지 단계

최첨단 데이터 저장·공정기술 제조 공정에 통합

기사입력 2017-01-09 11:34:47
[산업일보]
모든 기계 가공 공장은 원재료를 완성된 피삭재로 변환하는 동일한 작업을 수행한다. 제품은 일정 품질 수준과 요구된 수량에 맞춰 완성된 다음 원하는 납기에 전달돼야 한다. 또한 지속가능성에 대한 고려와 환경 문제도 해결돼야 한다. 경쟁력 유지와 수익성 확보를 위해, 공장은 작업 완성에 있어 가장 경제적이고 생산적인 방법을 끊임 없이 모색하고 있다.이러한 공정 개선 노력의 대표적 사례가 유럽의 'Industry 4.0'이다. 이는 최첨단 데이터 획득, 저장, 공유 기술을 제조 공정에 통합시키는 전략 및 전술이다. Industry 4.0은 현재 최고 수준의 제조 혁신으로써 집중 관리, 전문화된 인력, 상당한 투자를 필요로 한다.

금속 가공 작업 분석·개선 위한 10가지 단계

General Electric나 General Motors와 같은 글로벌 기업의 경우 광범위한 자원 부족에 시달리기 때문에 생산성 개선을 실현할 수 없다고 느낄 수 있다. 그러나 중소 규모의 작업장에서는 간단한 분석과 조치로 낮은 비용 대비 생산성이 크게 증대돼 긍정적인 효과를 낼 수 있다. 실제로 새로운 컴퓨터, 로봇 또는 인력 투자에 앞서, 공장 규모에 관계 없이 기본적인 공정 분석을 수행하고 현재 장비와 작업 방식을 체계화해야 한다. 체계화되지 않은 공장 운영을 컴퓨터화하는 것은 오히려 무질서만을 초래할 공산이 크다.

공장 작업 방식의 체계화는 생산 공정을 3가지 시기로 바라보는 데에서 시작한다. 첫째는 선택 시기로 절삭 전략, 툴, 절삭 조건을 선택하는 것이다. 다음 시기는 선택한 툴과 전략을 기계 가공 공정에 함께 그룹화하는 취합 시기이다. 세 번째 시기인 현실화는 이러한 공정을 실제로 구현하는 것이다.

많은 경우 3번째 시기의 결과가 기대치를 충족시키지 못하며, 준비와 함께 현실화를 위한 특정한 단계들이 필요하다. 이러한 단계들은 사실상 알맞은 절삭력을 위한 방법을 모색하는 등의 기술적인 측면과 비용을 줄이기 위한 조치와 같은 경제적 측면을 가진다. 공장은 다음과 같은 간단한 10가지 단계를 통해 금속 가공 작업을 분석하고 개선할 수 있다.

똑똑한 예산 관리
금속 가공 작업의 예산을 결정하는 공통적인 접근 방식은 가능한 낮은 가격으로 공정의 모든 요소를 확보하는 것이다. 그러나 가격만을 고려해 기본 툴을 선정하는 것이 최선은 아니다. 가격을 논하기 전에 공장은 바람직한 최종 공정 결과를 고려해야 한다. 낮은 공차와 최고의 품질이 목표라면 이를 가공하기 위해 더 높은 가격의 정밀한 툴링이 필요하다.

금속 가공 작업 분석·개선 위한 10가지 단계

저렴한 툴로 고품질 생산품을 제작하기 위해 씨름하고, 불합격 제품 생산에 낭비하는 비용은 더 높은 가격의 툴을 갖추는 비용보다 높다. 반대로 생산 품질 기준이 덜 엄격한 경우에는 고정밀 툴의 성능 중 일정 부분이 낭비된다. 공정의 궁극적인 목표를 인식하는 것이 경제적인 구매 의사결정의 첫 단계인 것이다.

똑똑하게 제약 조건 극복하기
금속 가공 이론의 이론적인 논의와 달리 현실 세계의 금속 가공 작업은 기계의 힘과 안정성은 물론 치수 및 표면 마감 품질과 관련된 고객 요구와 같은 실질적인 제약 조건에 구속된다. 절삭 조건은 광범위하게 다를 수 있지만 절삭력과 표면 마감에 대한 서로 다른 매개변수 조합이 미치는 영향은 여러 가지 선택을 제한할 수 있다.

그럼에도 불구하고 단순히 전반적인 절삭 매개변수를 줄이는 것은 공정의 제약 조건을 극복하는 똑똑한 방법이 아니다. 예를 들어, 절삭 깊이 변경은 이송 속도의 변화보다 기계 동력 소모에 더 큰 영향을 미친다. 절삭 깊이를 줄이고 이송 속도 증가시키면 제한된 기계 동력이라는 제약 조건 안에서도 생산성을 개선할 수 있다.

툴 적용 합리화
사용할 수 있는 툴 형상, 크기 및 자재의 수가 막대하다는 점을 생각해보면 사용 가능한 금속 절삭 툴 구성은 사실상 무한하다. 기계 샵은 일반적으로 한 번에 한 공정에 대한 툴 적용을 선택한다. 즉, 특정 도구를 선택해 부품의 특정 형태를 만든 다음 다른 툴로 다른 형태를 가공하는 것이다.

축을 돌리고 2개의 스퀘어 숄더가 있는 넓은 홈을 만드는 데 2개의 서로 다른 툴을 사용할 수 있다. 자세히 말하면, 한 툴이 원하는 직경으로 축을 바꾸면서 한 개 숄더를 절삭하고 홈을 낸 다음, 다른 한 툴로 다른 숄더를 절삭하는 것이다. 각 툴은 별도로 프로그래밍되고 최적화되며, 이는 프로그래밍 비용과 관리 비용이 별도로 발생한다는 것을 의미한다.

이와 반대의 툴 선택 전략은 하나의 기계 가공 경로에서 여러 형태를 만들 수 있는 고도로 전문화된 맞춤형 툴을 개발하는 것이다. 이 전략은 간편하지만 특수 툴의 설계와 제조에 많은 비용이 든다.

양극단을 절충한 접근법은 하나 이상의 작업을 수행하도록 개발된 표준 툴을 활용하는 것이다(다방향 툴링). Seco의 MDT 툴링은 이러한 접근법의 완벽한 예이다.

이 툴의 특징은 직경을 바꾸면서 툴을 밀어 넣어 한 개의 숄더를 만들고, 축을 가로질러 이동해 홈을 낸 다음 빼내어 두 번째 숄더를 만들 수 있다는 것이다. 이러한 다방향 툴은 두 개의 별도 툴이 가진 최적화된 절삭 매개변수로 작동하진 않더라도 툴링, 프로그래밍, 툴 교체 시간, 재고 비용을 절감하므로 바람직한 선택이 될 수 있다.

복합적 피삭재 접근법(그룹 기술)
2가지 이상의 공정을 조합한 툴을 적용하는 기법과 유사하게 공장은 다양한 피삭재를 아우르는 유사한 형태를 만들 수 있는 툴을 선택할 수 있다. 공장은 여러 가지 광범위한 피삭재를 가공하면서도 피삭재는 구멍, 슬롯, 기계 가공면과 같은 공통된 형태를 공유한다.

복합적인 부품의 가공을 촉진하기 위해 공장은 유사한 형태를 하나의 그룹으로 보고, 서로 다른 부품에 반복되는 천공 작업과 같이 특정 작업에 최적화된 툴을 선택할 수 있다. 최적화된 툴은 생산성을 극대화할 뿐 아니라, 별도의 각 부품을 위해 툴을 반복적으로 프로그래밍해야 하는 엔지니어링 시간을 고려하면 비용 또한 줄여준다. 그룹 기술 접근법은 툴 재고를 줄이는 데도 도움이 된다.

최소한의 기능의 피삭재 품질 달성
이 개념은 처음에는 생소할 수 있다. 그러나 공장들은 고객의 사양과 기능 요구 사항을 충족하는 최소한의 피삭재 품질만을 달성하면 된다는 점을 깨달아야 한다. 이러한 기본 요구 조건을 초과할 필요가 없다는 것이다. 부품 공차가 5미크론일 때 3미크론을 달성하는 것은 시간과 돈을 낭비하는 것이다. 좀 더 정밀한 공차를 달성하기 위해서는 더 높은 품질의 툴링과 더욱 정밀한 작업 공정이 필요하다. 그러나 고객은 이렇게 요청하지 않은 과도한 품질에 대해 돈을 지불하지 않으며, 해당 작업은 공장에서 돈을 낭비하는 부분이 될 것이다.

버와 같은 일부 품질 문제는 반드시 해결해야만 한다. 그리고 사소한 비용을 고려하는 것이 타당하지 않은 상황들이 있다. 몇 푼 안되는 툴 비용의 차이는 툴이 가공하는 대형 티타늄 우주선 부품의 가치와 비교해 아무 의미가 없는 것이다. 비용 효율성을 최대화하기 위해 공장은 생산 품질을 피삭재의 기능 및 품질 요구 사항에 맞춰야 한다.

예측 가능한 툴 유지보수
전통적인 툴 유지보수는 수동적으로, 툴이 마모되거나 파손되면 교체한다. 이러한 접근법은 제조 공정 가동 중단 및 피삭재 파손 등 툴 자체의 비용보다 더 많은 비용을 발생시킨다. 예방적 툴 유지보수가 수동적 유지보수보다 좋은 방법이다.

같은 툴일지라도 사용 수명은 평균 수명을 넘나들며 서로 차이가 난다. 예방적 툴 유지보수는 가장 짧은 기대 작업 수명에 도달하기 전에 툴을 교체하는 방식으로, 툴이 과도하게 마모되거나 파손되기 전에 교체할 수 있도록 한다. 그러나 이러한 접근 방식은 평균 또는 그 이상의 수명을 가진 툴을 낭비하게 된다.

툴 수명 모델링에 기반한 비교적 새로운 접근법은 컴퓨터 계산과 시뮬레이션을 활용해 툴 열화에 대한 데이터를 제공하고 교체해야 할 시점을 알려준다. 다소 비용이 들더라도 센서를 활용하면 툴 마모를 실시간으로 추적해 결과를 더욱 미세하게 조정할 수 있다. 예측에 기반한 툴 유지보수는 툴 비용을 15%, 20% 또는 그 이상 절감시켜준다.

툴 재고 관리
금속 가공의 두 번째 시기인 취합을 처리할 때 중요한 점은 툴 재고 관리와 툴 관리가 서로 다르다는 점이다. 툴 관리는 기존 툴 재고를 체계화해 생산에 이용할 수 있도록 하는 것이다. 이러한 작업을 위해 다양한 자동 툴 관리 시스템을 이용할 수 있다. 반면 툴 재고 관리는 실제로 필요한 것에만 집중할 수 있도록 공장에서 소유한 여러 툴을 합리화하고 통합하는 노력을 말한다. 툴을 자동 툴 디스펜서에 적재하기 전에 합리화하지 않으면 그 결과는 단지 무질서를 자동화하는 것일 뿐이다.

금속 가공 작업 분석·개선 위한 10가지 단계

실제 작업 분석
미국의 엔지니어이자 작업 분석의 선구자인 Fredrick Winslow Taylor는 1907년 저서 'On the Art of Cutting Metals'에서 작업장에서 이루어지는 표면 가공과 같은 일부 활동은 명백히 피삭재에 가치를 더한다고 말했다. 반면 완성된 피삭재의 생산에 필요한 많은 활동들이 직접적으로 가치를 더하지 않는다고도 했다. 이러한 활동에는 기계에 피삭재를 고정하거나 기계 가공 프로그램을 쓰는 활동 등이 있다.

Taylor는 부가가치를 발생시키지 않는 작업을, 전체 생산 비용에 대한 영향을 최소화하는 방식으로 가능한 빨리 완료해야 한다고 말했다. 자동화는 부품 적재 및 고정과 같은 작업을 수행해 시간과 돈을 절약해준다.

제조업체는 일반적으로 처리 시간을 단축하는 것이 기계 가공 매개변수를 증가시키는 최고의 방법이라 믿는다. 대부분의 공장들은 엔지니어링과 같은 활동에 소비되는 시간을 완전히 인식하지 못한다. 한 작업이 부품의 도면을 작성하고 인도할 때까지 걸리는 총 시간의 40%를 차지할 수도 있다. 툴 고장으로 인한 불시의 가동 중지나 품질 문제, 칩 관리 문제도 간과될 수 있다. 작업 활동과 비용을 분석할 때는 부품 생산 시간에 기여하는 모든 요인을 고려하는 것이 필수적이다.

최적화의 실제 적용
금속 가공 부품 생산의 세 번째 시기인 현실화 시기는 첫 번째 시기에서 선택하고 두 번째 시기에서 취합한 툴과 전략을 실제로 적용하는 것이다. 드물지만 공정 작업이 계획대로 정확히 이루어진다 하더라도 이 시점에서는 속도, 신뢰성 및 기타 요인의 측면에서 작업의 최적화가 필수적이다. 또한 대부분의 공장들이 지속적인 공정 개선을 모색한다. 첫 번째와 두 번째 시기의 체계화 및 합리화 단계를 수행한 후에는 실제 최적화를 통해 원하는 결과를 산출하는 이송, 속도, 절삭 깊이의 조합으로 기술적, 경제적 편익을 얻을 수 있다.

새로운 기술의 지능적 도입
오늘날의 제조업체들은 지속가능성과 환경 보호에 대한 요구와 같이 비교적 새로운 여러 가지 과제에 직면해 있다. 새로운 기술과 공정의 지능적 도입을 통해 공장은 이러한 과제를 이행할 수 있다. 예를 들어, 건조 가공을 활용하면 시설에서 사용되는 냉각제가 줄어들어 환경에 대한 잠재적 효과를 줄일 뿐더러 이를 안전하게 폐기하는 비용이 줄어든다. 납성분이 없는 피삭재의 사용이 증가하는 것은 환경에 유해한 금속을 없애기 위한 것이다. 공정 매개변수와 생산 툴링 성능을 개선하면 에너지 소비면에서 측정 가능한 절감 효과를 얻을 수 있다.

규모에 관계없이 모든 제조업체가 10가지 간단한 단계를 활용해 작업을 개선할 경우, 생산 공정의 4번째 시기에는 지속적인 내부 교육이 수반된다. 이러한 교육의 목표는 생산성 문제에 대한 해결책이 항상 막대한 투자와 하이테크 기술, 인력 확충을 요하는 것이 아니라는 점을 공장 직원들이 깨닫게 하는 것이다.

하나의 작업이나 일련의 작업을 개선해 갈 때 학습한 지식은 전체 작업 전반의 유사한 상황에 다시 적용하거나 확대할 수 있다. 이러한 지식은 Seco 기술 교육 프로그램(STEP)과 같은 체계화된 교육을 통해 보완할 수 있다. STEP은 최신 툴링 시스템과 기법에 사용자가 익숙해질 수 있도록 적절히 설계 및 개발된 실무적 프로그램이다. 공정 분석 및 개선의 실무 경험을 결합한 교육은 지속적인 성과로 이어지는 문제 해결 및 공정 개선의 문화를 확립하는 열쇠다.

실제 작업 분석을 수행할 때 비용은 정확할 수도, 숨어 있을 수도, 간과될 수도 있다. 원자재를 완성품으로 만들기 위해 드는 총 비용에 영향을 미치는 요인은 일반적으로 8가지로 그룹화할 수 있다. 이러한 범주에는 툴링 시스템, 피삭재, 공정 데이터, 인력 및 조직, 유지보수, 특수 요인, 주변 장치, 그리고 다양함 무작위 요소들이 포함된다.

가공 시간은 가장 명백하게 비용에 영향을 미치는 요인이며, 기계 가공 시간과 함께 기계 및 툴링 준비, 작업 관리 및 품질 검사에 걸리는 시간이 포함된다. 분명 계획적인 가동 중지 시간은 조업 준비와 작업 관리를 위해 필수적이다. 그러나 덜 분명하지만 처리 시간의 일부를 차지하는 부분에는 예상치 못한 툴 열화, 칩 문제 및 일관성 없는 품질로 인한 불시의 작업 중단이 있다.

불량 또는 불합격 부품, 툴 파손, 피삭재 손상 및 시스템 문제를 야기하는 안정적이지 못한 기계 가공 공정은 공정 시간과 지출을 불필요하게 증가시킨다. 기계 가공 시간 및 예정된 툴링 교체와 같이 가장 중요한 요인들은 작업자의 실수나 시스템 이상의 영향보다 전체 가공 시간에 기여하는 부분이 더 적을 수 있다.

일반, 지오메트릭 프로그래밍과 기술적 활동(툴링 및 기계 가공 매개변수 선택)으로 구성된 엔지니어링은 종종 전체 생산 시간에 기여하는 요인으로서 간과되곤 한다. 부품 프로그래밍은 엔지니어링 시간에서 큰 부분을 차지하지만 툴 선택 및 기계 가공 매개변수와 같은 기술적 문제에 있어서도 대량의 엔지니어링 활동이 소비된다.  

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