[논문]생산 흐름 분석을 통한 FAS라인의 최적 배치 설계에 관한 연구

가춘식; 장봉춘; 엄용균

doi:10.3795/ksme-a.2005.29.1.038

문제 정의

본 연구는 이런 문제를 해결하기 위해서 자동 차 부품 하청업체의 전체 생산 라인 중에서 일부 를 대상으로 하여 유연성 있게 부분적으로 유연 성 자동화 소조립 라인(FAS Line)의 구축을 제안 한다.
본 연구는 지역전략사업 석.박사 연구인력 양성 사업의 일부로 수행되었으며, 이에 관계자 여러 분께 감사드립니다.
하청업체의 특성상 전 공정이 FMS로 운영되지 못하므로 전용생산라인과 유연 생산라인을 적절 히 혼합하여 상황에 맞게 설계되어야 한다는 측면에서 본 연구는 실제 자동차 부품 제조업체의 생산 라인 일부를 대상으로 연구가 이루어졌으며 새로운 FAS라인의 구축 여부를 결정하기 위한 중요한 의사 결정의 토대가 되었다.

가설 설정

조건 4 : 원자재의 도착(Al, Bl, C₁)과 Cutting Press에서의 작업(A2, B2, C₂)은 연속 공정으로서 이후 공정의 흐름에 영향을 주지 않는 이산 공 정으로 가정하였다.

제안 방법

개선된 FAS라인의 경우 대기 시간을 줄이기 위한 전략으로 작업 분배의 원칙 중에 선착순(first-come-first serve)규칙과 최소처리시간(Shortest processing time)규칙을 적용하여 작업장과 작업자 를 재배치하였으며 또한, 각각의 작업장에 대해서 사이클 타임 중에 유휴시간과 작업시간 재위치 시간의 구성 요소들을 관찰하여 병목 작업장 을 결정하고 이를 반복적으로 시뮬레이션 하여 라인 밸런싱 문제를 해결하였다.
이를 위해 전용 4축 Material Handling Machine을 도입하여 FAS 라인에 적용할 경우 장비의 가 동률을 높이고 생산성도 향상될 것으로 기대된다. 그래서 다음 장에는 개선된 FAS라인을 제안 하였고 이를 기존 생산라인과 비교 고찰하였다.
그리고 자동차 부품 생산 라인을 대상으로 기존 생산 시스템에 대하여 System Modeling社의 컴퓨터 시뮬레이션 틀인 ARENA, '를 사용하여 문제점을 파악하고 최적의 대안을 찾고자 한다. 이를 통하여 기존 라인의 문제점을 해결하고 작업 효율을 극대화하면서 생산성을 향상시켰다.
제안하고자 하는 최적의 FAS라인의 경우는 원 청 업체의 납품 요구량을 반드시 적시에 충족하 여야 한다는 것을 가장 중요한 요인으로 인식하여 여러가지 배치 계획 중 단위 시간당 생산량 과 리드 타임이 가장 빠른 방법을 선택하였다. 또한 하청업체으 경우 공간이 협소함으로 적정 재고량만을 유지하도록 하였다. 적정 재고량만을 유지함으로써 불필요한 저장 공간이 제거되고 부 품의 흐름이 원활해져서 경로 이동 시간이 단축 되었다.
시뮬레이션은 제조 시스템의 특성을 효과적으로 표현할 수 있는 시뮬레이션 전용 소프트웨어 인 ARENA를 이용하여 수행하였으며 수행시간은 1 시간(3600 초)으로 10회 반복 실시하였다.
그리고 자동차 부품 생산 라인을 대상으로 기존 생산 시스템에 대하여 System Modeling社의 컴퓨터 시뮬레이션 틀인 ARENA, '를 사용하여 문제점을 파악하고 최적의 대안을 찾고자 한다. 이를 통하여 기존 라인의 문제점을 해결하고 작업 효율을 극대화하면서 생산성을 향상시켰다.
정의 자재 취급 작업을 4축 Material Handling Machine으로 대체함으로써 아크 용접 로봇의 비 가동 시간을 제거하여 공정 시간을 단축하였다. 또한 굽힘 가공 공정의 작업자를 처리 시간이 빠 른 숙련된 작업자를 앞 공정에 순서대로 배치하였다.

대상 데이터

본 연구에서 대상으로 하는 자동차 부품 생산 을 위한 프레스 및 용접 공정은 Fig. 1에서 제시 된 바와 같이 프레스기 H대, 아크 용접기 4대, 스폿용접기 1대가 작업에 배치되어 있고 각각의 기계마다 1명의 작업자와 작업장 사이의 부품 운 반을 위한 작업자 1명을 합해 총 17명의 작업자 가 있다. 생산 흐름은 부품들(Cup, Disk Plate, Cup Support ; Al, Bl, Cl)의 원자재인 롤 강판이 프레스 절단기(A2, B2, C₂)에 의해 2차원 가공되고 그 중에서 Cup과 Cup Support는 금형 프레스 기 (A3, A4, A5, C₃, C₄, C₅)에 의해 3차원 형상을 이루고 펀칭 가공(A6, C₆)에 의해 컵 형상의 중 앙에 홀을 만든다.

데이터처리

조건 2 : 시뮬레이션에 사용된 데이터 중 일부 는 현재 사용되고 있는 실제 기계가 가공하는 시간을 실제 스톱워치를 가지고 측정하였으며 그 데이터의 신뢰성은 적합도 검정(Fitness Test)을 통해 신뢰도를 확보하였다. 부품 A의 아크 용접 공정의 사이클 타임에 대해 500개의 데이터를 추 출하여 여러가지 함수의 모형에 적용시켜 보았 다S)본 연구에서 사용된 확률밀도함수들은 아 래의 식 (1) ~ 식 (3)에 제시하였다.

성능/효과

그 결과 normal(54, 1.4)가 Square error가 가장 적 고 유의 수준 99%안에서 신뢰할 수 있으므로 Beta 함수보다도 더 적합하다고 할 수 있으며 Gamma 함수는 부적합하다고 판정할 수 있다. 다른 샘플링 된 데이터에 대해서도 동일한 방법을 적용하였다.
그 결과는 Table 4와 같으며 개선된 FAS라인의 경우, 시간 당 생산량이 563개로 기존의 경우보다 약 10.9% 생산성이 증가하였고 이는 경제적 즉면에서 Material Handling Machine을 이용한 생산 방식이 기존의 수작업에 비해서 상대적으로 변동비가 적으므로 생산량이 많아질수록 비용이 적게 들고 이익이 증대된다. 이는 작업자와 장비 를 재배치한 결과로써 대기 행렬의 길이가 평균 3.
53%로 감소하였다. 그래서 아크 용접 로봇을 3대로 줄인 결과 시간당 생산량은 529개, 아크 용접 장비의 가동률은 82.957% 평균 대기수 0.065가 된다. 또한, 아크 용접 로봇을 2대로 줄 이고 Material Handling Machine을 한대만 사용하 면 아크 용접 공정의 평균 대기수 53.
조건 1 : 본 연구에서 설계하고자 하는 생산 시스템 모델은 24시간 가동을 목표로 하고 있다. 따라서 기계는 24시간 사용이 가능하며 작업자는 평일 8시간 토요일 4시간으로 주당 48시간의 작업이 가 능하며 그 외의 시간에는 잔업이 가능하다.
작업 분배의 원칙과 라인 밸런싱 문제 해결을 위한 사이킅 타임 요소를 분석하여 라인의 문제점을 도출하고 이를 우선순위를 정해 반복적으로 시뮬레이션 해 봄으로써 가능한 최선의 배치 계 획을 세울 수 있었으며 이를 통해 생산성의 향상을 가져올 수 있었다. 또한, 가능한 여러 대안 중에 FMS에 가장 적절한 배치 계획을 찾을 수 있었다.
065가 된다. 또한, 아크 용접 로봇을 2대로 줄 이고 Material Handling Machine을 한대만 사용하 면 아크 용접 공정의 평균 대기수 53.383개, 최대 대기수는 118개이고 가동률은 95.5%이다.
9% 생산성이 증가하였고 이는 경제적 즉면에서 Material Handling Machine을 이용한 생산 방식이 기존의 수작업에 비해서 상대적으로 변동비가 적으므로 생산량이 많아질수록 비용이 적게 들고 이익이 증대된다. 이는 작업자와 장비 를 재배치한 결과로써 대기 행렬의 길이가 평균 3.53개에서 0.9개로 390%줄었고 최대 대기수로 볼 때는 8개에서 2.2개로 364% 획기적으로 감소 함을 볼 수 있었다.
작업 분배의 원칙과 라인 밸런싱 문제 해결을 위한 사이킅 타임 요소를 분석하여 라인의 문제점을 도출하고 이를 우선순위를 정해 반복적으로 시뮬레이션 해 봄으로써 가능한 최선의 배치 계 획을 세울 수 있었으며 이를 통해 생산성의 향상을 가져올 수 있었다. 또한, 가능한 여러 대안 중에 FMS에 가장 적절한 배치 계획을 찾을 수 있었다.
제안하고자 하는 최적의 FAS라인의 경우는 원 청 업체의 납품 요구량을 반드시 적시에 충족하 여야 한다는 것을 가장 중요한 요인으로 인식하여 여러가지 배치 계획 중 단위 시간당 생산량 과 리드 타임이 가장 빠른 방법을 선택하였다. 또한 하청업체으 경우 공간이 협소함으로 적정 재고량만을 유지하도록 하였다.
조건 3 : 제품 불량, 설비 고장, 자재 품절 현 상 등으로 인한 설비 가동 시간의 지연이나 재작 업 등의 요인은 가공 시간에 포함되지 않았다.

후속연구

이를 위해 전용 4축 Material Handling Machine을 도입하여 FAS 라인에 적용할 경우 장비의 가 동률을 높이고 생산성도 향상될 것으로 기대된다. 그래서 다음 장에는 개선된 FAS라인을 제안 하였고 이를 기존 생산라인과 비교 고찰하였다.
현재는 하나의 생산 라인에 대해서만 시뮬레이 션을 수행하였지만 이를 공장 전체로 확대하여 연구를 수행해 보는 것이 앞으로의 과제이다.

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