산업용로봇

[기획] 리뷰-2023 제조로봇 실증사업(3)

로봇신문사 2024. 3. 4. 11:32

 

한국생산기술연구원은 2023년 지능형 로봇 보급 및 확산 사업의 일환으로 ’제조로봇 플러스 사업(로봇-장비 연계형)‘을 추진했다. 이 사업은 제조장비의 소량 다품종ㆍ고생산성 요구 등 산업의 패러다임 변화로, 제조환경이 취약하고 로봇 활용도가 낮은 주력 산업의 수작업 공정에 로봇-장비 연계형 표준공정 모델을 보급 및 확산하기 위한 것이다.

 

주요 공정 장비와 연동이 가능한 ’로봇-장비 제조시스템’ 도입을 통해 제조 현장의 디지털 전환 및 지능화를 가속화하겠다는 목표다. 로봇-장비 연계형 실증사업은 다품종 소량 주문에 대응할 수 있는 유연자동화시스템(FMS)을 구축할 수 있도록 지원한다. 또한 제조공정 로봇·장비·시스템에 내장된 모듈·패키지 단위 산업 솔루션 제공 및 신(新)사업화를 통해 고부가가치 서비스산업 창출을 가능하도록 지원할 전망이다. 한국생산기술연구원은 지난해 반도체 제조용 부품 가공업체인 동원파츠와 식품 제조업체인 장충동왕족발의 ‘로봇-장비 연계형’ 사업을 지원했다. 2개 기업의 실증 사례를 소개한다.(편집자)

 

◆ 로봇-장비 연계형 사업 실증 사례(1) 동원파츠(수요기업)-건솔루션(공급기업)

 

(과제명) 제조로봇을 활용한 반도체 부품 가공 공정의 자동화

 

◊ 참여기업 개요

반도체 제조용 기계 및 부품 가공 제조업체 동원파츠는 1997년 창립 이후 반도체 부품을 기반으로 다양한 산업군에 제품을 공급해왔다. 오랫동안 축적된 경험과 기술력을 바탕으로, 정밀하고 까다로운 부품을 제작할 수 있는 반도체 가공 회사로 자리잡았다. 동원파츠는 국내에서 유일하게 재료 수급, 기계가공, 접합(특수 접합), 후처리(Polishing, Anodizing) 등과 관련된 설비를 자체적으로 보유하고 있다. 일괄 생산이 가능한 생산라인과 시스템을 기반으로, 고객들에게 우수한 품질의 제품과 납기 준수, 가격 경쟁력을 제공하고 있다. 2022년에 대한민국 일자리 으뜸기업으로 선정되기도 했다. 주요 생산품은 반도체 설비 가운데 클린 설비에 주로 활용되고 있다.

 

공급 기업인 건솔루션은 지난 2011년 창립 이후 제조기술의 IT화와 융합기술 구현에 노력해왔으며, 로봇시스템 및 스마트공장 솔루션을 전문적으로 제작, 판매하고 있다. 정밀가공 및 금형제작 등 제조 산업 분야 고객들을 대상으로 ICT기반 시스템 구축을 적극 추진하고 있다. 그동안 다수의 제조로봇 선도보급 실증사업과 제조로봇 플러스 실증사업을 진행해왔다.

 

◊ 대상공정의 문제점

 

 

▲ 적용 대상물과 작업

 

 

 

 

동원파츠의 주요 생산품인 반도체 부품은 다품종 소량 생산 방식으로 이뤄진다. 작업 수행시 각 소재의 세팅을 달리해야 하기 때문에 생산 준비에 많은 사전 작업이 필요하다. 작업자의 사전 준비 업무가 과도해 설비 가동률이 저하되는 문제점이 발생한다. 또한 소재 이동이 빈번해 작업자가 설비 가동을 위해 이동시간을 상당히 할애해야 한다. 이에 따라 생산성 저하 현상이 발생한다. 소재 적재대가 생산 시설로부터 멀리 떨어져 있어 소재 분배시 교체 시간이 많이 필요하며, 현장 작업자가 자리를 비울 경우 연속 생산이 불가능하다. 따라서 작업자의 개입없이 소재를 가공기로 이송해 연속생산이 가능한 자동화 환경을 구축해야 할 필요성이 높다.

 

◊ 실증 사업 추진

 

 

▲ 로봇시스템의 레이아웃

 

이번 실증 사업에는 공작기계-자율이동로봇(AMR) 표준공정모델이 적용됐다. 이 표준공정모델의 핵심은 자율이동로봇 운용시 기존 생산라인 이동 동선에 방해가 되지 않아야 하며, 제품에 손상을 주지 말아야 한다. 가공설비·자율이동로봇·협동로봇·검사기 간 상호 완료 신호를 바탕으로 호출 및 연계할 수 있는 시스템 설계가 이뤄져야 한다. MCT머신과 연동해 가공물을 ’로딩-언로딩-측정하는‘ 단순 반복적인 공정으로, 표준공정모델 공정의 핵심성과 부합한다고 참여기업들은 판단했다.

 

실증 사업을 진행하기 위해선 표준공정모델에 일부 변경이 필요했다. 이를 위해 가반하중 25kg 로봇과 AMR을 연계해 로딩/언로딩 등 작업을 수행했으며, 소재 위치의 정확한 포지셔닝을 위해 3D 비전을 활용해 소재 스캔 후 설비 로딩을 진행했다. 또한 로봇에 부착된 3D 비전시스템을 활용해 소재의 유무, 소재 크기, 설비 내부 지그에 소재 안착 포인트를 파악하고, 소재 로딩 후 제품에 부합하는 가공 데이터를 전송하도록 했다.

 

작업은 소재 적재 → 로봇 소재 로딩 → 소재 설비 투입 → 소재 세팅 및 가공 → 로봇 소재 언로딩 → 로봇 소재 반전장치에 로딩 → 반전장치 소재 반전 → 반전된 소재 로봇 활용 설비 로딩 → 소재 세팅 및 가공 → 소재 언로딩 및 배출 순으로 이뤄졌다.

 

실증 사업에 적용된 로봇자동화시스템은 두산로보틱스 협동로봇과 유진로봇의 자율이동로봇이다. 여기에 소재공급장치, 그리퍼, 3D 비전, 프로브(Probe), 제어 및 전기장치, 안전장치 등이 설치됐다.

 

 

 

▲ 로봇시스템 도입 현장

 

◊ 검증 목표 및 기대 효과

이번 실증 사업을 통해 동원파츠는 ▲소재 세팅 및 측정 자동화로 생산 효율 증대 ▲ 검사 공정 시 휴먼 에러로 인한 불량률 감소 및 생산 시간 개선 ▲ 작업자의 불필요한 동선을 줄여, 작업자 노동환경 개선 ▲노동환경 개선을 통한 작업자 피로도 감소로 안전사고 및 근골격계 질환 예방 등 효과를 기대할 수 있다.

 

참여기관들은 이번 실증 사업을 통해 핵심성과지표(KPI)의 개선을 꾀하고 있다. 먼저 협동로봇과 측정기를 활용해 수작업 세팅 시간을 줄이고, AMR을 이용해 공정 이동을 자동화해 생산량을 월 400개에서 800개로 개선할 계획이다. 또한 수작업 세팅 시 발생하던 세팅 편차를 프로브로 검증해 불량 발생을 줄이고 가공 완료 후 기상측정을 통해 장비 위에서 품질을 재검증하겠다는 목표다. 이를 통해 제품 불량률을 4.6%에서 3%까지 낮추겠다는 목표다.

 

◆ 로봇-장비 연계형 사업 실증 사례(2) 장충동왕족발(수요기업)-디시스(공급기업)

 

(과제명) 델타로봇을 활용한 블록 식재료 분류조합 소포장(밀키트) 로봇 자동화

 

◊ 참여 기업 소개

육류 가공 및 저장처리업체인 장충동왕족발은 1986년 창업이후 100개의 체인점과 4만여 곳의 편의점 및 대형 마트에 밀키트를 납품하고 있다. 최첨단 설비를 갖추고 청결한 환경에서 최고의 품질과 맛을 지닌 제품을 생산하기 위해 HACCP(식품위해요소 중점관리기준) 인증을 획득했으며, 우수한 원료 엄선과 신선한 국내산 무ㆍ배추와 국내산 천일염을 사용함으로써 좋은 제품을 생산하기 위해 노력하고 있다. 주요 생산품은 장충동찰순대, 쫄깃한 편육 등이다.

 

공급기업인 ㈜디시스는 2020년 9월 회사 창립 이후 4년동안 델타로봇 및 물류자동화 장비를 제조 및 공급해왔다. 식·음료 물류자동화 라인에 다양한 형태의 장비를 공급한 실적을 갖고 있다. 그동안 축적한 개발 능력을 바탕으로, 물류자동화 및 로봇 사업 진출을 모색하고 있다. 스마트팩토리 자동화설비, 로봇자동화 시스템, 정밀측정설비 제작기술, 유지보수, 소프트웨어개발, 산업지능화 전문솔루션 등 분야에서 기술력을 갖추고 있으며 고객 서비스 역량 강화에 힘쓰고 있다. 로봇을 자체적으로 개발 및 제조하면서 동시에 SI 엔지니어링 능력을 갖춰 다양한 분야의 고객 니즈를 충족할 수 있다는 점을 강점으로 내세우고 있다.

 

◊ 대상 공정의 문제점

 

 

▲ 적용 대상물

 

 

 

 

장충동왕족발의 밀키트 제조공정은 노동집약적 특성을 지니고 있다. 한정된 작업자가 밀키트 블록 식재료 투입, 정렬, 슬리브 포장, 슬리브 박스 제작 및 슬리브 박스 적재 등을 수작업으로 진행하고 있다. 대부분 작업을 수작업에 의존하고, 작업 속도가 빠르기 때문에 근로자의 작업 피로도가 높다. 특히 외포장과 적재 공정에서 위험성을 유발할 우려가 있다. 작업 공간이 협소하고 동선이 불규칙해 다수의 작업자를 투입하기 힘들다는 문제점도 안고 있다. 수작업에 따라 이전 공정과의 생산 수율이 맞지 않아 생산 지연이 발생하여 작업 효율이 떨어진다. 밀키트 품목별로 포장 방식이 상이해 작업 간 연속성도 떨어진다. 작업 현장이 도심 외곽 지역에 위치해 인력 유출시 인력 확보에 어려움이 있다.

 

◊ 실증 사업 추진

 

 

▲ 로봇시스템 레이아웃

 

이번 실증사업에는 표준공정모델인 ’(식음료) 블록 식재료 분류조합 소포장 공정‘이 적용됐다. 여러개의 조리(소스와 고기) 상태 포장을 한 박스안에 넣는 형태로, 블록 식재료를 완제품 형태로 만들기 위해선 인력에 의한 직접 투입 공정을 델타로봇 중심 공정으로 대체하고, 픽 앤 플레이스(PICK & PLACE), 비전 형상서치 등 AI 영상판단 기술을 융합해 자동배치가 가능한 '로봇+장비 통합자동화공정'을 구축하는 것이다.

 

작업 공정은 호퍼피더 공급기를 이용한 블록 식재료 공급→ 식재료 투입 A/B 라인 벨트 컨베이어 비전 설치 → 식재료 A/B 라인 이송 → 용기 투입기를 통한 용기 공급 → AI 비전을 통해 식재료 A/B 인식 후 분류 → 델타로봇을 이용한 블록 식재료 합포장 → 어태치 컨베이어(ATTACH CONVEYOR) 이송 → 트레이 슬리브(TRAY SLEEVE) 포장기 투입 → 트레이 슬리브(TRAY SLEEVE)를 통한 1차 소포장 완료 → 델타로봇을 이용한 외포장 완료 → 팔렛타이징(외포장 적재 및 배출) 등 순으로 이뤄진다.

 

 

 

▲ 로봇시스템 도입 현장

 

 

▲ 로봇시스템 도입 현장

 

로봇 시스템은 ㈜디시스의 델타로봇을 비롯해 그리퍼, 호퍼 피더(자동투입시스템), 용기투입기, 이송장치, 배출장치, 머신비전시스템, 트레이 슬리브 포장기, 전장 제어 등으로 구성돼 있다. 로봇시스템 도입을 통해 블록 식재료 분류조합 소포장(밀키트) 로봇 자동화 중 원료 전처리 및 고형물 충진, 구성품 합포장 등의 작업에서 블록 식재료 소포장(합포장) 작업을 자동화했다.

 

◊ 검증 결과 및 기대효과

 

장충동왕족발은 제조 로봇 도입으로 공정 균등화, 스마트 팩토리 구현에 따른 대량 시스템 구축, 위험 요소 경감에 따른 안전 사고 예방, 실시간 현장 파악 및 수율 관리, 원가 경쟁력 확보 등 효과를 거둘 수 있을 것으로 기대하고 있다.

 

올해 초 현장 성능 검증 결과 델타로봇 및 툴, 용기 투입기, 호퍼 피더 등 각 장비가 적정하게 설치 및 동작되고 있다는 것을 확인했다.

 

구체적인 검증 성과는 다음과 같다. ▶(원료 전처리 공정) 작업자가 세절된 원료를 픽업 후 가열처리 투입 공급장치에 적재하는 작업 관련 장치 및 공정이 적정하게 설비됨을 확인함 ▶ (가열처리 공정) 1차 세절된 원료를 가열처리하는 작업이 적정하게 운전됨을 확인함 ▶(고형물 충진 공정) 세절 및 가열처리 된 원료를 다수 작업자들이 고형물 충진하는 작업이 적정하게 운전됨을 확인함 ▶(금속 검출 공정) 자동 충진된 파우치 금속검출하는 작업이 적정하게 운전됨을 확인함 ▶ (구성품 합포장 공정) 냉장식품 구성품 수동 파우치 합포장하는 작업 관련 장치 및 공정이 적정하게 설비됨을 확인함 ▶(구성품 실링 공정) 합포장된 파우치 수동 실링하는 작업 관련 장치 및 공정이 적정하게 운전됨을 확인함 ▶(소스&고기 이송 공정) 소스&고기 소포장(합포장) 물류 이송하는 작업 관련 장치 및 공정이 적정하게 운전됨을 확인함 ▶(호퍼 피더(합포장투입) 공정) 소스&고기 소포장(합포장) 공정 투입하는 작업 관련 장치 및 공정이 적정하게 운전됨을 확인함 ▶(합포장 투입 공정) 소스&고기 소포장(합포장) 공정 투입하는 작업 관련 장치 및 공정이 적정하게 설비됨을 확인함 ▶(합포장 공정) 델타로봇으로 비전 인식 및 픽 앤 플레이스 작업 관련 장치 및 공정이 적정하게 운전됨을 확인함 ▶(슬리브 포장 공정) 합포장 용기 슬리브 포장하는 작업 관련 장치 및 공정이 적정하게 설비됨을 확인함 ▶ (배출 공정) 슬리브 포장 이송 및 인케이싱 완료 박스 팔레타이징하는 작업 관련 장치 및 공정이 적정하게 설비됨을 확인함.

 

로봇시스템 도입에 따라 생산성 향상, 불량률 감소, 원가 절감 등 효과를 거둘 수 있을 것으로 기대된다. KPI 근거 자료를 확인한 결과 생산량은 시간당 1500개로 25% 개선되었으며 불량률은 0.09%로 70.0% 개선됐다. 로봇 도입 이전과 이후, 원가 자료 확인 결과 초기 원가 절감 목표를 달성한 것으로 나타났다.

 

장길수 ksjang@irobotnews.com

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