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문제 정의
- 본 논문에서는 항공기 부품 기계가공을 위한 스마트공장의 구축에 대한 사례를 레이아웃 설계 중심으로 소개하였다.
제안 방법
- 먼저, 1단계 입력 데이터 분석 과정에서는 생산 제품사양 분석, 프로세스 흐름 및 로직 분석, 시나리오별 공정 분석, 반송조건 분석, 시나리오별 투입 규칙에 대한 결정 등의 순서로 진행하였다. 2단계 라인 모델링 과정에서는 생산 장비 및 물류 장비의 배치와 모델링, 반송장치의 기구학적 운동정의, 라우팅 로직(routing logic) 프로그래밍, 라인설비의 3D CAD 변환 작업 등의 순서로 진행하였다. 3단계 시뮬레이션 검증과정에서는 실험 시나리오를 바탕으로 시뮬레이션을 진행하였다.
- 3. 물류시스템으로는 5축 유연생산시스템 라인에는 RGV, 후처리 및 검사라인에는 LGV 두 개로 구분하여 모듈 단위의 유연한 분산․자율제어가 가능하도록 하였다. RGV와 LGV는 세 종류의 자동창고형 버퍼와 연결되어 스마트공장의 핵심 역할을 한다.
- 2단계 라인 모델링 과정에서는 생산 장비 및 물류 장비의 배치와 모델링, 반송장치의 기구학적 운동정의, 라우팅 로직(routing logic) 프로그래밍, 라인설비의 3D CAD 변환 작업 등의 순서로 진행하였다. 3단계 시뮬레이션 검증과정에서는 실험 시나리오를 바탕으로 시뮬레이션을 진행하였다. 5축 가공라인의 가공장비의 대수와 가공 공수, 셋업 시간 등의 입력 값을 결정하기 위한 선행 시뮬레이션을 통해 공장 운영 기준 모델을 설정하였다.
- 무거운 물체를 아래위로 핸들링 하는 경우에는 크레인을 적용하였다. 5축 가공라인에서는 높은 위치정밀도를 요구하므로 RGV(rail guided vehicle)를, 공정간 물류는 경로가 복잡하고 꺾여있어 LGV(laser guided vehicle)을 선택하였다. [Table 1]은 레이아웃 개념 설계에 필요한 공정분석 내용과 공정 목표를 보여주고 있다.
- 먼저 가공일정을 가공장비별로 작성하고, 가공장비 리소스(resource)가 비워지면(empty) 자동투입 되는 로프를 후진스케줄링(backward scheduling)으로 보호 버퍼인 원자재창고에 도착시간을 작성하여 투입일정을 확정하였다. 가공 공정 이후는 공정별 택타임(tact time)인 한 시간 간격으로 완료할 수 있도록 전진스케줄링(forward scheduling) 계획을 작성하였다.
- 본 공장은 윙립 외에도 프레임 (frame), 벌크헤드(bulkhead)와 같이 원자재가 판재인 기계가공 부품들을 혼류 생산할 수 있도록 공장의 유연성을 설계 단계에서 고려하였다. 그러나 윙립에 주력하고 여력이 있을 때만 다른 부품을 생산하게 되므로 본 논문에서는 윙립의 경우만을 다룬다.
- 시뮬레이션 모델은 항공기 호기별 납기가 있는 주문생산 방식의 특성을 반영하여 DBR 개념에 따라 가공라인의 장비별 공정별 일정을 작성하였다. 먼저 가공일정을 가공장비별로 작성하고, 가공장비 리소스(resource)가 비워지면(empty) 자동투입 되는 로프를 후진스케줄링(backward scheduling)으로 보호 버퍼인 원자재창고에 도착시간을 작성하여 투입일정을 확정하였다. 가공 공정 이후는 공정별 택타임(tact time)인 한 시간 간격으로 완료할 수 있도록 전진스케줄링(forward scheduling) 계획을 작성하였다.
- 시뮬레이션 절차는 입력 데이터(input data) 분석, 라인 모델링, 시뮬레이션, 시뮬레이션 결과의 반영 등 4단계 과정으로 이루어졌다. 먼저, 1단계 입력 데이터 분석 과정에서는 생산 제품사양 분석, 프로세스 흐름 및 로직 분석, 시나리오별 공정 분석, 반송조건 분석, 시나리오별 투입 규칙에 대한 결정 등의 순서로 진행하였다. 2단계 라인 모델링 과정에서는 생산 장비 및 물류 장비의 배치와 모델링, 반송장치의 기구학적 운동정의, 라우팅 로직(routing logic) 프로그래밍, 라인설비의 3D CAD 변환 작업 등의 순서로 진행하였다.
- 보호버퍼는 시뮬레이션 결과와 정책적 판단을 고려하여 제약공정인 5축 가공라인의 심야조업시간대에 생산되는 최대수량인 9개와 비제약공정의 문제 발생 시에 대응이 가능하도록 여유버퍼 5개를 포함하여 총 14개의 보관능력을 가지도록 결정하였다. 시뮬레이션 결과 보호버퍼 9개 이상이면 운영 성과에 영향이 없었다.
- 윙립은 판재(plate) 소재로부터 가공 및 검사공정을 통해 생산된다. 본 공장은 윙립 외에도 프레임 (frame), 벌크헤드(bulkhead)와 같이 원자재가 판재인 기계가공 부품들을 혼류 생산할 수 있도록 공장의 유연성을 설계 단계에서 고려하였다. 그러나 윙립에 주력하고 여력이 있을 때만 다른 부품을 생산하게 되므로 본 논문에서는 윙립의 경우만을 다룬다.
- 본 논문에서는 생산성에 영향을 미치는 요소를 고려하여 장비 가동시간, 공정 순서, 작업자 근무시간, 제품 투입순서, 버퍼 크기를 입력요소로 갖는 시뮬레이션 실험환경 적용하였다. 시뮬레이션 모델은 항공기 호기별 납기가 있는 주문생산 방식의 특성을 반영하여 DBR 개념에 따라 가공라인의 장비별 공정별 일정을 작성하였다.
- 0”에 따르면 스마트공장을 구현하기 위한 기능모델을 디바이스/네트워크, 플랫폼, 애플리케이션 레이어로 나눌 수 있다(Yim, 2015). 본 연구에서 설계하고 구축한 공장은 디바이스 레이어에는 RFID/센서/머신비전, 플랫폼 레이어에는 분산제어시스템(distributed control system)/ 감시 제어 데이터 수집 시스템(supervisory control and data acquisition), 사이버물리시스템(FMC/PS/HMI), 애플리케이션 레이어에는 유통/조달(APS), 제조실행(MES), 설비보전(MMS), 품질분석(QCS), 공구관리(TDM) 등이 구축되어 적용하고 있다. 하였다.
- 생산계획 시스템은 제품 생산 일정계획에 맞춰 TOC-DBR에 따라 드럼 공정인 5축 가공라인을 중심으로 후진스케줄링과 후처리 공정에 대한 전진스케줄링을 하고, 5축 가공라인에 로프를 걸어 가공이 완료된 만큼 자동창고에 투입되도록 APS(advanced planning system)를 개발하였다. 운영개념과 레이아웃이 통합되어 있으므로 5축 가공장비의 가동률과 3가지 버퍼의 재고수준을 모니터링하면 공장의 성능(performance)을 쉽게 관리할 수 있다.
- 시뮬레이션 진행과정은 환경변수 설정으로 생산품목, 공정, 투입 조건, 팔레트, 물류 흐름, 제품별 공정시간, 조업시간, 물류 시스템과 공정별 버퍼에 대해서 정의하였다. 시뮬레이션 time 분포를 정의하고 제약공정인 5축 기계가공은 3 shift(24시간), 비제약공정은 2 shift(16시간) 운영하도록 하였다. 시뮬레이션 실험은 3회 반복하였고, 시뮬레이션 기간은 총 40일로, warm-up 15일, 정상 가동 25일(1개월, 주 6일)이다.
- 본 논문에서는 생산성에 영향을 미치는 요소를 고려하여 장비 가동시간, 공정 순서, 작업자 근무시간, 제품 투입순서, 버퍼 크기를 입력요소로 갖는 시뮬레이션 실험환경 적용하였다. 시뮬레이션 모델은 항공기 호기별 납기가 있는 주문생산 방식의 특성을 반영하여 DBR 개념에 따라 가공라인의 장비별 공정별 일정을 작성하였다. 먼저 가공일정을 가공장비별로 작성하고, 가공장비 리소스(resource)가 비워지면(empty) 자동투입 되는 로프를 후진스케줄링(backward scheduling)으로 보호 버퍼인 원자재창고에 도착시간을 작성하여 투입일정을 확정하였다.
- 시뮬레이션 실험은 3회 반복하였고, 시뮬레이션 기간은 총 40일로, warm-up 15일, 정상 가동 25일(1개월, 주 6일)이다. 시뮬레이션 시나리오 계획 및 실험조건(공정 운영)은 시나리오로 기준모델(기본)을 설정하고, 변형모델(환경 변수 조절)을 비교하도록 하여, 교대근무에 따른 버퍼의 크기결정, 각 공정별 부하율, 물류 장치의 작업할당 규칙, 돌발고장, 셋업 시간의 분포(정규분포 5~10분 변동 반영), 물류장치의 2대 운영 vs 1대 운영 시의 재공/재고 변화에 대해서 시뮬레이션을 각각 실시하였다.
- 레이아웃 설계에 대한 검증을 위하여 이산이벤트 시뮬레이션 도구인 Quest를 사용하였다. 시뮬레이션 절차는 입력 데이터(input data) 분석, 라인 모델링, 시뮬레이션, 시뮬레이션 결과의 반영 등 4단계 과정으로 이루어졌다. 먼저, 1단계 입력 데이터 분석 과정에서는 생산 제품사양 분석, 프로세스 흐름 및 로직 분석, 시나리오별 공정 분석, 반송조건 분석, 시나리오별 투입 규칙에 대한 결정 등의 순서로 진행하였다.
- 시뮬레이션 진행과정은 환경변수 설정으로 생산품목, 공정, 투입 조건, 팔레트, 물류 흐름, 제품별 공정시간, 조업시간, 물류 시스템과 공정별 버퍼에 대해서 정의하였다. 시뮬레이션 time 분포를 정의하고 제약공정인 5축 기계가공은 3 shift(24시간), 비제약공정은 2 shift(16시간) 운영하도록 하였다.
- [Figure 5]에서는 공장 레이아웃에 대한 시뮬레이션 과정을 나타내고 있다. 시뮬레이션을 통하여 공정 및 물류에 있어서 몇 가지 문제점을 발견하였고, 개선사항의 영향성 검토와 변경조건에 대한 반복 실험과정을 통해서 레이아웃에 대한 조정이 이루어졌다.
- 시뮬레이션의 의사결정 변수로 생산량, 리드타임, 장비가 동률의 3가지 평가척도를 선정하여 공장의 능력을 검증하였다(Altiok, 1983, Park, 2002). [Figure 5]에서는 공장 레이아웃에 대한 시뮬레이션 과정을 나타내고 있다.
- 레이아웃 설계 사전 작업으로 모든 리소스에 대한 설정과 운영개념을 확정하여야한다. 신규 공장의 운영개념은 TOC-DBR을 적용하는 것이 적합한 것으로 판단하였고, 생산 규모에 따른 장비대수와 가동 형태를 운영목표로 설정하였다. 구체적 절차는 다음과 같다.
- [Figure 4]에서는 [Figure 3]의 개념을 실제로 구현한 레이아웃을 나타내고 있다. 원자재 입고와 완성품 출고를 같은 곳에 배치하여 외부 물류의 효율을 높였다. 내부 물류로 5축 가공라인에는 RGV, 후처리 및 검사라인에는 LGV를 각각 설치하였으며, 모듈단위의 유연한 분산·자율제어가 용이하도록 구성하였다.
- 5축 가공라인의 가공장비의 대수와 가공 공수, 셋업 시간 등의 입력 값을 결정하기 위한 선행 시뮬레이션을 통해 공장 운영 기준 모델을 설정하였다. 이후 기준 모델에 대한 시뮬레이션을 통하여 보호버퍼의 적재 수량과 각 공정의 가동률의 변동을 검증하였다.
- 세 종류의 버퍼 중 제약버퍼와 출하버퍼는 정책적으로 결정할 문제로 판단되어 시뮬레이션에서 제외하였다. 제약버퍼인 원자재 보관 자동창고는 2일치의 생산량인 32개의 원자재 보관능력을 가지도록 하여 눈으로 보는 관리가 용이하게 구성하였고, 출하버퍼인 출하 컨베이어는 2시간 간격으로 운행되는 물류차량의 운행조건에 맞추어 최대 5개의 완성품을 보관할 수 있도록 결정하였다.
- 레이아웃은 크게 가공라인과 후처리 및 검사라인으로 구분되는데 가공라인은 전체가 하나의 유연생산시스템(flexible manufacturing system)으로, 이는 원자재 자동창고와, 5축 고속 가공기(machining center), 셋업 스테이션, RGV, 팔레트 스토리지로 구성된다. 후처리 및 검사 라인은 사상공정, 가공품의 표면 균열을 검사하는 형광침투검 사라인, 3차원형상윤곽검사, 두께검사 공정으로 이루어졌다.
대상 데이터
- 본 논문의 연구 대상인 K사는 대형 항공기 날개 부품인 윙립(wing rib)을 수주하였으며 새로운 공장을 짓기로 하였다. 윙립은 항공기 주익의 하중을 지탱하는 구조물로서 크기가 크고 형상이 복잡하며 고난위도의 가공 및 품질관리 기술을 요구한다.
- 본 논문의 연구대상인 K사의 항공기 부품 생산은 잡샵 형태의 가공·검사장비로 이루어지므로 공정간 장비부하 밸런스가 맞지 않아 흐름라인을 만들기 어렵고 물류자동화가 용이하지 않다.
- 시뮬레이션 time 분포를 정의하고 제약공정인 5축 기계가공은 3 shift(24시간), 비제약공정은 2 shift(16시간) 운영하도록 하였다. 시뮬레이션 실험은 3회 반복하였고, 시뮬레이션 기간은 총 40일로, warm-up 15일, 정상 가동 25일(1개월, 주 6일)이다. 시뮬레이션 시나리오 계획 및 실험조건(공정 운영)은 시나리오로 기준모델(기본)을 설정하고, 변형모델(환경 변수 조절)을 비교하도록 하여, 교대근무에 따른 버퍼의 크기결정, 각 공정별 부하율, 물류 장치의 작업할당 규칙, 돌발고장, 셋업 시간의 분포(정규분포 5~10분 변동 반영), 물류장치의 2대 운영 vs 1대 운영 시의 재공/재고 변화에 대해서 시뮬레이션을 각각 실시하였다.
- 윙립은 항공기 주익의 하중을 지탱하는 구조물로서 크기가 크고 형상이 복잡하며 고난위도의 가공 및 품질관리 기술을 요구한다. 총 32종의 윙립을 생산하는데 최대 크기는 가로 5,600mm, 세로 1,600mm, 높이 170mm이며, 무게는 약 120kg이다. 특이한 점은 원 자재의 무게가 4.
이론/모형
- TOC-DBR을 기반으로 공장운영 개념을 수립하고 레이아웃의 개념 설계를 하였는데 TOC-DBR는 아이디어가 간결하고, 구체적인 방법론을 제시하여 주므로 처음 만드는 새로운 형태의 공장의 개념 설계에 매우 효과적인 도구로 쓰였다. 레이아웃 설계에 대한 검증과 조정을 위해서는 이산이 벤트 시뮬레이션 도구인 Quest를 사용하였다.
- 레이아웃 설계에 대한 검증을 위하여 이산이벤트 시뮬레이션 도구인 Quest를 사용하였다. 시뮬레이션 절차는 입력 데이터(input data) 분석, 라인 모델링, 시뮬레이션, 시뮬레이션 결과의 반영 등 4단계 과정으로 이루어졌다.
- 본 논문의 연구대상인 K사의 항공기 부품 생산은 잡샵 형태의 가공·검사장비로 이루어지므로 공정간 장비부하 밸런스가 맞지 않아 흐름라인을 만들기 어렵고 물류자동화가 용이하지 않다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 본 연구에서는 아이디어가 간결하고, 운영에 대한 구체적인 방법론을 제시하는 TOC-DBR(theory of constraints-drum buffer rope) 기법을 공장 레이아웃 설계에 적용하였다.
성능/효과
- 1. TOC-DBR을 기반으로 공장운영 개념을 수립하고 레이아웃의 개념 설계를 하였는데 TOC-DBR는 아이디어가 간결하고, 구체적인 방법론을 제시하여 주므로 처음 만드는 새로운 형태의 공장의 개념 설계에 매우 효과적인 도구로 쓰였다. 레이아웃 설계에 대한 검증과 조정을 위해서는 이산이 벤트 시뮬레이션 도구인 Quest를 사용하였다.
- 2. 스마트공장의 지향점인 모듈단위의 유연한 분산·자율제어가 용이하도록 레이아웃을 구성하였으며, 제약공정인 5축 가공장비의 가동률과 함께 세 가지 버퍼의 재고수준 모니터링으로 공장의 성능 관리가 가능하도록 되었다.
- 4. 생산라인의 근무형태는 제약공정인 5축 유연생산시스템 라인은 3교대 근무(8시간×3교대)로 운영하고, 비제약공정은 2교대 근무(8시간×2교대)로 운영함으로써 비제약공정은 문제가 발생하면 3교대로 전환시켜 그 여파가 제약공정으로 전이되지 않도록 운영의 안정성을 높였다.
- 5. 초기 1년간의 양산 운영 실적 가동률은 85.8%로 설계 단계의 목표 가동률 90% 대비 5% 이내의 차이를 보였으며, 이는 양산 첫해에 발생 가능한 초기 고장, 생산 환경의 변동 및 개선 등을 고려할 때 양호한 것으로 판단된다.
- 시뮬레이션을 통하여 산출된 결과는 다음과 같다. 생산되는 제품의 호기별 평균 리드타임은 4.2일이 소요되었으며, 보호버퍼에 적재되는 가공품의 순간 최대 적재수량은 9개로 나타났다. 이는 하루 16시간 2교대 형태로 운영되는 비제약공정의 근무시간과 24시간 3교대 형태로 운영되는 제약공정의 근무시간과의 차이가 발생하는 구간인 새벽 근무 8시간 동안 제약공정에서 생산되는 가공품이 보호버퍼에 쌓이기 때문이다.
- 이는 하루 16시간 2교대 형태로 운영되는 비제약공정의 근무시간과 24시간 3교대 형태로 운영되는 제약공정의 근무시간과의 차이가 발생하는 구간인 새벽 근무 8시간 동안 제약공정에서 생산되는 가공품이 보호버퍼에 쌓이기 때문이다. 시뮬레이션 결과를 생산 공정 별로 구분하여 살펴보면, 제약공정인 5축 가공라인의 경우 24시간 기준 가동률은 94.6%로 매우 바람직함을 확인할 수 있었다. 후처리 및 검사공정의 경우 16시간 기준 가동률은 50~66%로 목표 가동률 80%보다 낮아 제약공정을 보호하기 위한 여유능력이 확보되었음을 알 수 있었다.
- 8%의 차이를 보였다. 제약공정인 5축 유연생산시스템 라인에서 가동률과 생산실적이 가장 많은 차이가 나타났는데, 이는 5축 가공 장비의 고장과 물류장치 운영 로직의 변경 등에 기인한 것으로 판단된다. 앞서 [Table 1]에서 정의된 개념설계 단계의 공장 목표 가동률 90% 대비 양산 운영 실적 가동률은 85.
- 6%로 매우 바람직함을 확인할 수 있었다. 후처리 및 검사공정의 경우 16시간 기준 가동률은 50~66%로 목표 가동률 80%보다 낮아 제약공정을 보호하기 위한 여유능력이 확보되었음을 알 수 있었다. [Table 2]에서는 공정별 장비 가동률에 대한 시뮬레이션 결과를 나타내었다.
후속연구
- 부품 가공공장은 기본적으로 제품의 형상을 결정하고 확인 하는 가공공정과 검사공정으로 이루어져 있으며, 본 논문에서 제시하는 생산라인은 매우 일반적인 형태라고 볼 수 있다. 그러므로 본 논문에서 제시된 레이아웃 개념과 절차는 잡샵형공장을 부품 가공 스마트공장으로 구축하고자할 때 유용한 아이디어를 제공할 것으로 기대한다.
- 부품 가공분야의 스마트공장은 가공기술, 장비기술, 소프트웨어기술, 운영기술 등 각 요소기술의 고도화와 요소기술 간의 통합이 이루어져야 하는데, 실제로 구현을 하는데 있어서는 관련 연구 및 적용사례의 부족과 전문 인력의 부족으로 많은 어려움이 있다. 본 논문에서는 항공기 부품 스마트공장 구축 사례를 소개함으로써 스마트공장의 확산과 관련 연구에 도움이 되었으면 한다.
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