디지털화, 자동화, 인더스트리 4.0은 제조 산업에서 광범위한 변화를 주도하고 있습니다. 하지만 자동차 산업과 같은 산업에서의 대량 생산 작업은 대부분 여전히 수동으로 이루어지고 있습니다. 

제조업에서는 자연스럽게 인더스트리 4.0에 관한 많은 논의가 이루어지고 있습니다. 아시다시피 IIoT(Industrial Internet of Things)는 자동화, AI(Artificial Intelligence), 머신 러닝, AR 및 VR(Augmented and Virtual Reality)과 더불어 자주 오르내리는 유행어입니다.

여기에는 그럴만한 이유가 있습니다. 이러한 것들은 이미 제조업을 혁신하고 있는 잠재적인 도구이며, 개발에 속도를 늦출 기미를 전혀 보이지 않고 있습니다. Axis에서 인더스트리 4.0 솔루션을 견인하는 사람으로서 확실히 저에게 와 닿는 부분이었습니다. 그리고 여러 흥미로운 혁신이 이루어지고 있습니다.

하지만 최근에 저는 사람이 하는 일과 준거 틀에 따라 무언가를 당연하게 받아들이는 것이 얼마나 쉬운지 알게 되었습니다. 그렇기 때문에 대량 생산에서 조립의 72%가 수동 작업으로 처리된다는 점을 알게 되었을 때 적잖이 놀랐습니다.

이 수치는 새로운 파트너와 얘기하면서 알게 되었습니다. Drishti라는 이 파트너는 아직도 수동 조립이 빈번하고 절약형 생산이 일반적인 다양한 산업에서 생산성, 품질, 교육을 개선하려 하고 있습니다. Drishti는 자동차 산업뿐 아니라 의료기기와 전자제품, 눈에 잘 띄지 않는 롱테일 제조 산업에서도 탄탄한 입지를 갖추었습니다. 또한 Drishti는 Axis ADP(Application Development Partner) 프로그램의 귀중한 회원이기도 합니다.

수동 작업과 AI 연결

인더스트리 4.0에 관해 이야기할 때 주로 스마트 구성 요소를 연결하여 기계가 통신할 수 있도록 함으로써 이점을 누리는 데 초점을 맞춥니다. 이러한 관점에서 Drishti는 일종의 하이브리드 솔루션을 제공합니다. Drishti는 비디오를 사용하여 조립 라인에서의 수동 작업과 AI를 연결합니다. 이러한 방법을 통해 프로세스에서 대량의 데이터를 수집하고 이를 분석하여 향후 개선을 위한 토대를 마련합니다.

대부분의 대량 생산 유닛은 아직도 스톱워치를 사용하고 결과를 적는 전통적인 생산성 측정 방식을 사용하고 있기 때문에 이러한 방식도 장족의 발전입니다. 하지만 이 방식을 사용하면 작업을 개선하는 데 사용할 수 있는 가치 있는 데이터를 놓치게 되기 때문에 매우 제한적인 모델이라고 할 수 있습니다.

한편 Drishti는 각 워크스테이션 위에 카메라를 배치하여 프로세스를 빠르고 지속적으로 측정합니다. 카메라와 AI에서 이루어지는 분석은 비디오 스트림을 활용 가능한 데이터로 변환합니다. 예를 들어 개별 작업이 얼마나 걸리는지, 변칙 및 병목 현상 또는 반복되는 작업으로 인해 작업이 지연되거나 품질이나 안전성이 저하될 위험에 처해 있는지에 관한 정보를 구할 수 있습니다.

각 워크스테이션에 소요된 시간을 측정하고 프로세스 단계에서 작업을 모두 수행했는지 확인할 수 있습니다. 단계가 누락되면 시스템에서 알람을 표시합니다.

근본 원인을 쉽게 찾기

기본적으로 Drishti 환경에서 가장 중요한 것은 데이터입니다. 간단하고 접근할 수 있는 데이터 말입니다. 결함이 있는 제품을 감지하거나 고객 클레임을 받은 경우, 근본 원인을 파악하기가 더 쉬워집니다. 예를 들어 작업자가 같은 나사를 두 번 조이는, 다시 말해 한 바퀴 더 조이는 비디오를 보았다고 하겠습니다. 심각한 문제처럼 느껴지지 않을 수 있지만 결론적으로 나사를 고정하는 토크를 두 배 사용하게 되었을 수 있습니다. 이는 향후 프로세스나 사용 단계에서 오류 발생의 원인이 될 수 있습니다.

모든 단계가 올바르게 진행되어도 앞서 언급한 문제와 같이 일반적이지 않은 상황이 있다면, 분석 소프트웨어는 이를 생산 오류로 분류합니다. 그러면 여러분은 오류의 원인이 무엇인지 다시 인할 수 있습니다.

결국 모든 것의 본질은 고객에게 비즈니스 가치를 제공하는 것입니다. Drishti는 이러한 환경을 통해 생산에 대한 깊이 있는 가시성을 제공하고, 실수를 양적으로 줄이고, 직원들이 가치를 더하도록 지원하고, 생산 개선의 속도를 높이는 네 가지 가치 요소를 명시하고 있습니다. 그리고 항상 그렇듯 모든 것은 결과가 증명합니다. 예를 들어 한 고객은 처리량을 21% 개선했고, 어떤 고객은 생산 라인의 인건비를 34% 절감했으며, 다른 고객은 결함률을 48% 낮추는 쾌거를 이루었습니다.

홍보 대사가 된 작업자

지금 이 자리에서 Axis 포트폴리오를 여러분께 일일이 소개하려 하지는 않겠지만 에지 (분석) 기능을 갖춘 Axis 카메라는 Drishti 애플리케이션에 적합한 센서이며 Drishti의 독점 카메라 제공업체입니다. 다음 기사에서는 구체적인 솔루션을 자세히 알아보고 더 많은 고객 경험 및 분야에서 비즈니스 인사이트를 바탕으로 이를 뒷받침할 것입니다.

그런데, 작업자가 감시와 제어를 받는 상황을 싫어하지는 않을까요?

사실 그렇지 않다는 점이 밝혀졌습니다. Drishti의 설문조사에 따르면 오히려 작업자가 이 모델의 홍보 대사가 되는 경우가 많은데, 생각해 보면 놀라울 일이 아닙니다. 이러한 모델은 객관적인 요소를 도입할 뿐 아니라 점점 더 디지털화되고 자동화되는 세계에서 가치를 입증할 방법이기 때문입니다. 또한 수집한 데이터는 교육 및 향후 역량을 향상하는 견고한 기반을 형성하여 작업자와 기업 모두에 이익이 될 수 있습니다.

하지만 물론 Drishti의 서비스를 사용하여 비디오 스트림에서 GDPR 준수 및 운영자의 개인 정보 보호를 보장하는 것이 중요합니다. 이러한 점이 주된 고객 관심사입니다. 예상하셨다시피 Drishti는 프라이버시 마스크 소프트웨어가 내장된 카메라를 제공하는 파트너(네, 바로 Axis입니다)의 도움을 받았습니다. 이 솔루션은 비디오 영상의 품질이나 기능에 영향을 주지 않고 실시간으로 작동합니다.

대량의 데이터

짐작하셨겠지만 Drishti의 서비스는 대량의 바이트를 축적합니다. 수십만 시간 분량의 비디오와 데이터를 스트리밍, 분석, 저장해야 합니다. 다음 기사에서는 Axis 압축 기술을 통해 이와 같은 대량의 데이터 볼륨을 어떻게 관리할 수 있는지 설명할 것입니다.

이러한 솔루션의 작동 방식과 Axis 솔루션이 Drishti의 서비스를 통해 수동 조립 생산에서 생산성과 품질을 향상하는 방법에 대해 더 자세히 설명하고자 합니다. 아주 흥미로운 설명이 될 테니 잘 읽어 주시기 바랍니다. 특히 제조 산업에서 절약형 프로세스로 작업하는 경우 수동 조립이 작업의 중요한 부분을 차지합니다.

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