100개 이상의 셀 생산 라인에서 약 23,000개 품종을 생산하는 상하이 공장에서는 각 라인의 생산 품목 전환이 하루 평균 20회에 달합니다. 이러한 초다품종 소량생산 환경에 효율적으로 대응하기 위해 작업자가 자동화 설비의 지원을 받으며 사람과 기계가 각각의 강점을 살리는 협업 생산을 실현하고 있습니다. 또한 수작업이 많은 셀 생산의 생산성을 높이기 위해 CLCS(Cell Line Control System)를 도입하고, 제조 과정에서 발생하는 불량 제로를 목표로 하고 있습니다. 현장 데이터를 가시화·분석하고 산업공학(Industrial Engineering: IE)을 기반으로 개선 활동을 추진한 결과 생산성을 12% 향상시켰습니다.

상하이 공장에서는 CLCS를 활용해 생산 라인을 관리하고, 부품 공급업체의 4M(Man, Machine, Material, Method) 상태와 공정 내 로트별 검사 결과를 IoT 기술로 수집하여 품질 및 생산성 저하 위험을 가시화하고 있습니다. 또한 생산 시스템의 통계적 공정 관리(Statistical Process Control: SPC) 기능을 활용해 공정에서 발생하는 품질 이상 징후를 조기에 감지하고 문제가 발생하기 전에 대응합니다. 생산 라인에서 발생하는 다양한 4M 데이터를 수집하고 노하우를 반영한 AI 시스템을 활용하여 현장 작업자가 보다 신속하고 정확하게 품질 개선 활동을 수행할 수 있도록 지원하고 있습니다.

상하이 공장에서는 부품과 제품의 운반 작업에 AIV(Autonomous Intelligent Vehicle)라고 불리는 모바일 로봇을 활용하고 있습니다. AIV를 도입함으로써 현장 작업자는 보다 부가가치가 높은 업무에 집중할 수 있게 되었으며, 리드타임을 2시간 단축하고 중간재 보관 공간도 50% 절감했습니다. 정해진 시간에 여러 물품을 한꺼번에 운반하는 기존 방식에서 벗어나 필요한 시점에 주문별로 개별 운반할 수 있게 되어, 다품종 소량생산 셀 라인에서도 Just-In-Time 방식의 운반을 실현했습니다.

상하이 공장에서는 사람의 실수로 발생할 수 있는 생산성과 품질 문제를 개선하기 위해 조립 및 검사 공정에 스칼라 로봇을 적용하여 제품 운반과 검사를 자동화하고 있습니다. "기계가 할 수 있는 작업은 기계에 맡기고, 사람은 보다 창의적인 업무에 집중한다"는 방향 아래 FMEA(Failure Mode and Effects Analysis)를 실시하고, 자동화 설비의 가치를 최대한 활용할 수 있도록 공정을 재설계했습니다. 자동 운반뿐 아니라 무인 검사와 LED 검사 등 새로운 기술을 도입하고 오므론 제품과 기존 기술을 조합한 결과 생산성을 약 3배 향상시켰습니다. 또한 설비 투자가 필요한 영역을 최적화하여 투자 회수 기간을 1~2년 수준으로 단축했습니다.

오므론의 제어기기를 활용한 LCIA를 통해 납땜기, 나사 체결기, 삽입기, 라벨링기, 인쇄 검사기 등 다양한 장비를 비교적 낮은 비용으로 자동화하고 있습니다. 예를 들어 기존에는 작업자의 육안에 의존하던 제품 검사를 자동화하여 평가 편차를 줄이고 검사 정확도를 높였습니다. 동시에 검사 결과를 데이터로 수집하고 디지털 시스템을 통해 제품 설계 데이터와 연계해 통합·분석함으로써 품질 추적성을 확보했습니다. 또한 수집한 데이터를 기반으로 IE 개선 활동을 지속하여 생산 현장의 업무 효율을 꾸준히 높이고 있습니다.

다품종 소량생산은 품종별 생산량이 적기 때문에 한 가지 제품을 자동화 설비에서 장시간 연속 생산하기 어렵고, 기존의 대량생산형 자동화 방식을 그대로 적용하면 투자 효율이 낮아질 수 있습니다. 상하이 공장에서는 사람과 함께 작업할 수 있는 범용성 높은 협동 로봇을 도입하고, 필요에 따라 여러 생산 설비 사이를 이동시키며 공동으로 활용하고 있습니다. 이를 통해 생산 품목에 따라 라인 구성이 변경되더라도 높은 생산성을 유지할 수 있습니다. 또한 협동 로봇의 비전 시스템을 활용하여 이동 후 위치 보정과 교정을 자동으로 수행하고, 변경된 공정 조건에 맞춰 동작을 간편하게 설정할 수 있도록 했습니다.