쿠사츠 공장에서는 초다품종 소량생산에 대응하기 위해 혼류 셀 라인을 운영하고 있습니다. 하지만 모든 공정을 단순히 자동화한다고 해서 투자 대비 높은 생산성과 품질 향상을 얻을 수 있는 것은 아닙니다. 이에 생산 현장의 공정 가동 상황과 작업 내용을 IE 기법을 활용해 과학적으로 분석하고 평가하여, 작업을 통합할 부분과 자동화가 효과적인 부분을 선별했습니다. 이를 바탕으로 사람과 기계가 각각의 강점을 살릴 수 있는 반자동화 혼류 셀 라인을 구축했으며, 그 결과 혼류 셀 라인의 생산성을 200% 이상 향상시켰습니다.

초다품종 소량생산의 생산성과 품질을 효과적으로 높이기 위해서는 생산 현장 전체의 가동 상황을 한눈에 파악하고, 문제가 발생하는 공정을 정확하게 찾아 개선하는 것이 중요합니다. 쿠사츠 공장에서는 프린트 기판 실장 라인의 각 설비에서 가동 데이터를 수집하고, 이를 통합하여 빅데이터로 분석함으로써 라인 전체의 가동 상황을 가시화하고 있습니다. 기존에는 개선점을 찾기 위해 라인과 생산 제품에 대한 숙련자의 경험과 노하우에 크게 의존했지만, 데이터 가시화를 통해 숙련자가 아니더라도 기존 대비 1/6의 시간으로 개선점을 도출할 수 있게 되었습니다. 이를 바탕으로 생산성을 30% 향상시키고 불량률을 ppb 수준으로 낮추기 위한 개선 활동을 추진하고 있습니다.

프린트 기판 실장 라인에는 현장 데이터 활용 서비스 'i-BELT'를 도입하고 있습니다. 기판이 납땜 인쇄, 고속 실장기, 다기능 실장기, 리플로 공정을 거치는 동안 발생하는 데이터를 PLC에서 수집하고, 가시화 툴을 이용해 기판 한 장 한 장의 이동과 공정별 소요 시간을 시간축에 따라 확인할 수 있도록 했습니다. 이렇게 수집한 데이터를 분석하여 라인의 가동률을 떨어뜨리는 요인을 파악하고, 라인 밸런스를 조정해 개선할 수 있는 부분을 보다 정확하게 찾아낼 수 있게 되었습니다.

혼류 셀 라인은 초다품종 소량생산에 대응하기 때문에 모든 공정을 자동화하기는 어렵지만, 자동화 효과가 높은 작업에는 적극적으로 자동화를 적용하고 있습니다. 쿠사츠 공장에서는 LED 점등 검사, 로터리 스위치 검사, 개별 부품의 피킹 및 정위치 공급, 조립품 외관 검사 등을 자동화했습니다. 또한 완제품의 공장 내 운반에도 모바일 로봇을 적용하여 자동화 영역을 지속적으로 확대하고 있습니다.

제품의 외관 검사는 기존에 경험이 풍부한 숙련자가 육안으로 수행해 왔습니다. 이러한 관능 검사는 많은 시간과 노력이 필요할 뿐만 아니라 검사자의 숙련도나 컨디션에 따라 검사 결과에 편차가 발생할 수 있었습니다. 쿠사츠 공장에서는 검사 위치와 항목, 양품 판정 기준을 정량화하고 이를 이미지 처리 기술에 학습시켜 외관 검사를 자동화했습니다. 이를 통해 작업자의 경험에 의존하지 않고도 높은 정밀도로 안정적인 검사를 수행할 수 있는 생산 체제를 구축했습니다.