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생산관리 디지털 기반 공정 품질 안정화, 변동을 줄이는 것이 품질의 시작이다
품질 문제의 대부분은 공정의 변동(Variation) 에서 시작된다. 작업자마다 작업 방식이 다르거나, 설비 조건이 일정하지 않거나, 재료 특성이 조금씩 달라지면 품질은 쉽게 흔들린다. 디지털 기반 공정 품질 안정화 전략은 이러한 변동을 최소화하고, 공정을 일정하게 유지해 품질의 일관성을 확보하는 접근법이다. 첫 번째 전략은 실시간 데이터 모니터링이다. IoT 센서, MES, 자동 검사장비가 생산 중 발생하는 데이터를 실시간으로 수집하면 온도, 압력, 속도, 진동 등 공정을 좌우하는 조건을 즉시 확인할 수 있다. 기준에서 벗어난 변화가 감지되면 시스템이 즉시 경고해 불량 발생을 사전에 차단할 수 있다. 두 번째는 공정 표준화와 디지털 SOP(Standard Operating Procedure) 구축이다. 작업자가 따라야 할 기준과 절차를 디지털 매뉴얼로 제공하고, 작업 이력과 공정 조건을 자동으로 기록하면 사람에 의한 변동을 크게 줄일 수 있다. 디지털 SOP는 변경 사항도 즉시 반영되므로 실시간 관리가 가능하다. 세 번째는 공정능력(Cp, Cpk) 기반의 품질 안정성 평가이다. 디지털 시스템은 공정 데이터를 분석해 공정이 목표 기준에 얼마나 안정적으로 맞춰
- 주택규 기자
- 2025-12-04 08:55
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생산관리 AI가 바꾸는 품질관리의 미래, 불량 이전에 품질을 예측하다
품질관리는 과거 오랜 시간 동안 “문제가 생긴 뒤에 고치는 활동”이었다. 그러나 이제는 AI가 품질을 미리 예측하고, 불량이 발생하기 전에 조치를 취하는 시대가 열리고 있다. 이는 단순한 기술 변화가 아니라, 품질관리의 패러다임이 ‘사후대응’에서 ‘사전예방’으로 완전히 바뀌고 있음을 의미한다. AI 기반 품질관리는 방대한 데이터를 실시간으로 분석해 제품의 상태와 공정 조건을 예측한다. 예를 들어, 생산라인의 센서가 온도나 압력 변화를 감지하면, AI는 과거 데이터를 학습하여 “이 조건에서는 불량 가능성이 높다”는 경고를 내린다. 이렇게 하면 관리자는 문제를 발생 전에 수정할 수 있다. 이는 품질관리를 완전히 새로운 차원으로 끌어올리는 기술적 진화이다. AI는 또한 이미지 인식 기술을 통해 품질 검사를 자동화한다. 사람이 눈으로 판별하던 결함이나 오염, 미세한 손상까지 고해상도 카메라와 머신러닝 알고리즘이 즉시 식별한다. 이 기술은 검사 속도를 높이고, 인간의 피로나 판단 오차로 인한 불량 누락을 최소화한다. 품질 데이터를 장기간 축적하면, AI는 단순한 불량 감지기를 넘어 품질 예측 모델로 발전한다. 불량이 자주 발생하는 시점, 설비의 이상 징후, 작업자 교
- 주택규 기자
- 2025-11-10 09:09
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UPDATE: 2026년 01월 06일 12시 17분