한국항공우주산업의 항공기 부품 공장은 항공기 대형 날개 부품인 윙립(Wing Rib)을 생산하는 공장으로 기계가공 기술 기반의 전형적인 다품종 소량생산의 잡샵(Job Shop)이다. 윙립은 길이가 3~6m에 달하는 매우 크고 복잡한 형상의 부품으로 공정간 장비부하 밸런스가 맞지 않아 흐름라인을 만들기 어렵고 제품의 취급과 운반에 어려움이 있어 물류 자동화가 쉽지 않다. 잡샵은 생산제품의 품종과 수량이 증가할수록 재공품 재고가 늘고, 공정간 밸런스를 맞추기 어려워 리드타임이 길어지고, 인력 소요가 증가하는 단점이 있다. 전형적인 잡샵 방식인 항공기 부품 기계가공 공장의 스마트화는 구현하기가 어려워 항공 산업 선진사에서도 아직까지 시도된 바가 없다. 대표적인 항공사인 보잉, 에어버스, 미쓰비시의 항공기 부품가공 부분을 벤치마킹한 결과, 현재 대부분의 항공기 부품 가공공장들은 공정별 자동화가 이루어져 있는 ‘중간-1’ 레벨 정도에 머물러 있는 것으로 판단된다.

스마트공장을 구축하기 위해서는 제품 생산에 필요한 장비를 선정·배치하고, 자동화된 장비에 센싱(Sensing)과 운영규칙(Operating Rule) 같은 판단지능을 부여하는 과정이 필요하다. 특히 스마트공장에서는 물류 장치의 분산·자율제어가 핵심이므로 이를 고려한 공장 레이아웃 설계가 요구된다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 아이디어가 간결하고, 운영에 대한 구체적인 방법론을 제시하는 TOC-DBR(Theory Of Constraints-Drum Buffer Rope) 기법을 공장 레이아웃 설계에 적용하였다.

공장 구성은 물리적인 공정흐름인 레이아웃과 논리적인 운영방식으로 구분하여 설명할 수 있다. 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 형광침투검사라인, 3차원형상윤곽검사, 두께검사 공정으로 이루어졌다.

논리적인 운영방식은 TOC-DBR을 적용하여, 생산라인을 제약공정과 비제약공정, 버퍼로 구성된다. 제약공정은 단위시간당 투자비가 가장 큰 5축 가공라인으로 결정하였고, 비제약공정은 후처리 및 검사라인에 해당되는데 뒤 공정에 더 많은 보호 능력을 할당하는 오름계단형 분포 형태를 갖는다. 5축 가공라인 앞의 원자재 자동 창고가 제약버퍼에 해당한다. 보호버퍼는 5축 가공라인과 후처리 및 검사라인 사이에 두며 이 또한 별도의 자동창고이고 가공품의 육안확인 및 물류의 접근성을 고려하여 공장 중앙에 배치하였다. 출하버퍼는 맨 마지막 공정에 컨베이어 형태로 구성하였는데 이는 외부의 “표면처리 공장”의 변동으로부터 본 공장의 생산라인을 보호한다.

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. RGV와 LGV는 세 종류의 자동창고형 버퍼와 연결되어 스마트공장 구현의 중심 역할을 한다. 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. 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.

가공장비를 제외한 대부분의 장비와 소프트웨어는 국내에서 개발되었으며, 설계기간 1년, 구현 및 안정화 기간 3년으로 전체 4년에 걸쳐서 완성되었다. 공장의 운영은 가공 및 물류에 대한 모니터링 및 자동제어에 의해 이루어진다. 5축 기계가공 공정은 Multi-Thread 방식으로 리소스가 오더를 선택하여 동시 상호작용하여 프로세스를 처리하므로 한 부분에 문제가 발생되더라도 우회하는 방법으로 즉각 대응이 가능하여 라인스톱이 발생되지 않는다. 공장 내 모든 물류장치는 2개(Active-Standby 방식)로 구성되어 2대 중에 1대가 고장나거나 문제가 발생해도 나머지 1대가 수행하도록 한다. 각 공정에 투입되는 제품은 Smart Foolproof 장치로 투입 오류를 방지한다. 각 장비의 센서와 PLC를 통해서 공정 설비의 상태 정보를 실시간으로 모니터링하고 이상 상황을 감지하며, 중앙관제실에 연결된 CCTV를 통해서 각 공정의 상황과 사람이 움직이는 공간의 안전요소까지도 실시간으로 모니터링된다.

스마트 공장 수준평가 기준으로 볼 때 디바이스 레이어의 RFID/센서/머신비전, 플랫폼 레이어의 분산제어시스템(Distributed Control System)/감시 제어 데이터 수집 시스템(Supervisory Control and Data Acquisition), 사이버물리시스템(FMC/PS/HMI), 애플리케이션 레이어의 유통/조달(APS), 제조실행(MES), 설비보전(MMS), 품질분석(QCS), 공구관리(TDM)를 적용한 “스마트 공장 중간-2단계 수준”으로 평가된다. 처음 짓는 스마트 공장을 큰 시행착오 없이 효과적으로 구축하였으며, 성공적으로 운영하고 있는 것으로 자체 평가하고 있다. 기존 공장 대비 리드타임이 4주에서 1주로 약 75%의 개선 효과가 있었고, 인력소요는 70%가 절감되는 효과가 있었다.

출처

TOC-DBR 기반의 스마트공장 레이아웃 설계에 관한 연구

A Study on a Smart Factory Layout Design Based on TOC-DBR

대한산업공학회지, 2017.02

항공기 부품 스마트 공장 구축 프로세스 연구

A Study on Design and Implementation Processes of a Smart Factory for Aircraft Parts

대한산업공학회지, 2017.06

https://www.smart-factory.kr/smartFactoryIntro

A350 윙립 생산라인은 지금은 가동률 90%인데 AI기술 적용해서 95%까지 올릴 예정

개발한 시스템은 다른 고정익, 회전익 등의 공장에도 적용할 예정이고 표준 플랫폼으로 정리해서 협력업체 공장에도 구축해서 국내 항공산업에 파급시킨다는 계획임

http://blog.naver.com/jhst3103/222322252236

https://gall.dcinside.com/mgallery/board/view/?id=war&no=1799133