첨단 제조업의 역동적인 환경에서는 품질 관리가 항상 가장 중요하다. 제품의 무결성은 고객 만족도, 브랜드 평판, 궁극적으로 수익에 직접적인 영향을 미친다. 전통적으로 품질 관리 조치는 사람의 검사에 의존해 왔는데, 이는 효과적이기는 하지만 인적 오류가 발생하기 쉽고 시간이 많이 소요될 수 있다. 하지만 인공지능(AI)과 머신러닝(ML)의 발전으로 제조업체들은 이제 품질 관리 프로세스를 개선하기 위해 혁신적인 솔루션을 도입하고 있다. AI는 제조업의 품질 관리에 혁신을 일으키며 효율성, 정확성 및 전반적인 제품 품질을 개선하고 있다. 품질 관리에서 AI의 역할 AI 기반 품질 관리 시스템은 정교한 알고리즘을 활용하여 방대한 양의 데이터를 빠르고 정확하게 분석한다. 이러한 시스템은 결함, 이상 징후, 지정된 표준과의 편차를 정밀하게 감지할 수 있으며, 종종 사람의 능력을 능가한다. 제조업체는 AI를 활용하여 검사 프로세스를 간소화하고 생산 비용을 절감하며 결함이 있는 제품이 시장에 출시될 위험을 최소화할 수 있다. 자동화된 품질 검사: 육안 검사는 자동차, 전자, 제약 등 다양한 제조 산업에서 품질 관리에 중요한 역할을 해왔다. AI 기반 비전 시스템은 제품의
2023년에는 제조 결함과 관련된 여러 건의 유명한 리콜이 있었다. 품질 검사 분야의 기술 발전에도 불구하고 안전을 중요시하는 많은 산업에서 결함 및 리콜 건수가 증가했다. 자동차 산업 역사상 최대 규모의 리콜이 발생한 지 10년이 넘었다. 2013년에 여러 자동차 제조업체가 타카타 에어백 결함으로 인해 대규모 리콜을 시작했다. 2017년, 일본의 한 부품 제조업체는 보상해야 할 금액이 생존에 필요한 금액보다 많아지자 파산 신청을 할 수밖에 없었다. 리콜 비용과 품질 관리자를 비롯한 생산 전문가들의 피나는 노력에도 불구하고 제조 결함은 10년이 지난 지금도 여전히 큰 피해를 주고 있다. 예를 들어, 2023년 5월 미국 도로교통안전국이 발표한 에어백 리콜 대상에 3천만 대 이상의 자동차가 포함되었다. 결함으로 인한 비용과 이를 감지하기 위한 제조업체의 노력을 고려할 때, 어떻게 이렇게 많은 결함이 발견되지 않을 수 있을까? 수동 검사의 한계 결함은 다양한 요인으로 인해 제조 공정의 모든 단계에서 발생할 수 있다. 일반적으로 결함이 원천에서 발견되는 경우는 드물고, 결함이 있는 부품은 생산 라인의 마지막 단계에서 발견되는 경우가 많으며, 이 경우 발견하기가 매
“국방품질 혁신활동 지속해 K-방위산업 수출 증대에 기여할 것” 항공우주 통신 업체 제노코가 이달 28일 개최한 ‘2023 국방품질경영상’에서 국무총리상을 수상했다고 알렸다. 국방품질경영상은 방산산업 품질경영을 도모하고, 우수 품질경영 제품을 확산하기 위한 시상식이다. 지난 2004년부터 3년 주기로 개최해 국방기술품질원이 심사를 통해 우수 기관 및 기업을 선정한다. 국방품질경영상 심사항목은 전략적 리더십, 프로세스 관리, 자원관리, 공급망 관리, 국방품질경영 성과 등으로 구성됐고, 이와 함께 문서심사·현지실사·위원회 심의 등을 거쳐 최종 우수 기관 및 기업이 선정된다. 올해는 국방품질 4.0 시대에 발맞춘 품질경영 문화 확산 도모를 위해 품질 4.0 추진 평가모델이 새 심사항목으로 추가됐다. 이번에 국방품질경영상 국무총리상을 받은 제노코 관계자는 “국방품질 혁신활동과 경쟁력 있는 제품 개발을 지속해, K-방위산업의 수출 증대에 기여할 것”이라고 수상 소감을 전했다. 헬로티 최재규 기자 |