성공적인 호그아웃 가공에 필요한 것은 무엇일까요?

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여기서 언급하는 부품은 주조 제작 리드타임의 극단적인 예이지만 지나치게 과장된 예시는 아닙니다. 애리조나주 피닉스에 위치하고 있는 R&D Manco는 항공우주 산업을 주도하는 기업들의 부품 가공 협력업체입니다. 생산하는 제품으로는 고도의 기술력으로 설계하여 인증을 받은 항공기 연료 및 제어 시스템 구성품이 있습니다. 주조로 시작되는 공정 부품의 일반적인 총 리드타임은 32주입니다. 하지만 R&D Manco가 단단한 블록이나 바에서 부품의 정확한 형태를 가공해내는 방식으로 주조 단계를 완전히 피할 수 있다면 고객이 체감하는 총 리드타임은 60% 이상 단축되고, 부품 원가는 20%까지 절감할 수 있습니다. 이를 위해 R&D Manco는 지금까지 10여 년 동안 최대한 많은 부품을 주조에서 호그아웃 방식으로 전환하겠다는 장기적인 사명을 이어오고 있습니다.

이러한 노력은 고객사들의 지지를 받고 있습니다. 한 대형 고객사는 가능한 경우 가공업체 재량으로 부품 주조 제작을 호그아웃으로 자유롭게 대체할 수 있음을 명시하는 설명서를 몇몇 작업에 정기적으로 첨부해왔습니다. 비슷한 규모의 한 고객사도 분석을 통해 호그아웃 방식으로 대체 가능한 주조 가공품을 탐색하는 호그아웃 팀을 운영하고 있습니다. 물론 모든 부품을 호그아웃 방식으로 가공할 수는 없습니다. 앞서 언급한 리드 시간이 1년에 달하는 부품에는 호그아웃 방식을 적용할 수 없는데, 현재로써는 부품의 기하학적 구조상 깊이 패여 있는 부분을 가공할 수 없기 때문입니다. 하지만 점차 시간이 지나면서 과거에는 주조 방식으로 가공했던 부품의 절반을 주조 공정을 거치지 않는 작업으로 전환할 수 있었습니다.

하지만 이 작업 방식을 받아들일 때 공장이 실현해야 하는 더 큰 가치와 관련해 성공적인 호그아웃 가공의 또 다른 중요한 측면들이 있습니다. 호그아웃 방식을 채택하는 공장이 받아들이게 되는 것은 강도 높은 밀링뿐만이 아닙니다. 주조 공정을 건너뜀으로써 해당 공장은 고객사의 공급망을 통합하고 자사 운영을 위해 활용하는 공급망의 비율을 확대해 나가게 됩니다. 또한 최종적인 부품 원가와 인도를 결정하는 데 더 큰 영향력을 행사하는 것은 물론, 향후 비용 절감과 리드타임 단축에 대한 압박을 전적으로 수용하게 됩니다. 요컨대 호그아웃 방식을 채택하면 한발 앞서 더 많은 것을 처리할 수 있습니다.

따라서 공작 기계 역량 외에 R&D Manco 비법 중 적어도 두 가지의 다른 측면이 호그아웃 가공에서 지속적인 성공에 중요하게 작용했습니다. 바로, 작업을 수행하는 인적 자원과 공정 관련 측면입니다. 호그아웃 가공의 경우, R&D Manco에서는 근본적으로 한층 향상된 금속 제거율을 목표로 하는 문화와 역량을 모두 구현하는 것이 중요했습니다.

회사 경영진은 생산 직원들에게 이러한 유형의 판단이 중요하다는 점을 강조합니다. 실제로 이러한 성격의 공정 개선을 지속적으로 추진하는 것은 매우 중요합니다. 무엇보다 지속적이고 점진적인 작업 효율 개선을 실현할 수 있는 기회 포착이 호그아웃으로의 전환을 통해 해당 일의 책임감을 가져야 하는 가장 중요한 이유 중 하나입니다. 공장에서 지속적인 공정 개선을 목표로 숙련된 직원을 고용하는 것은 금속 호그아웃 작업 속도와 효율 향상을 의미하며, 직원들간 선의의 경쟁을 하는 문화 조성에 도움이 됩니다. 사실, 기업 문화의 이러한 측면은 5축 부문이 아닌 50테이퍼 가공 부문에서 가장 확연하게 드러날 수 있습니다. 이 부문에서 고출력 대형 머시닝 센터는 알루미늄과 티타늄 호그아웃에서 금속 제거율 극대화를 목표로 적용됩니다. 가공 공장의 다른 부문과 마찬가지로, 이 부문의 기술자들에게도 프로그래머들과의 협력을 통해 공구 경로와 절삭 공구의 다양한 대안을 연구함으로써 공정 개선을 시작하도록 권장합니다. 이 부문의 특이한 점은 특히 알루미늄에서 기계의 출력이 몇 가지 지대한 발전을 가능하게 한다는 것입니다. 약식으로 "3개의 볼"(외형을 본뜬 이름)이라고 하는 알루미늄 부품 가공에서, 직원들이 이송률과 절삭 깊이를 다양하게 개선한 결과 원자재의 90% 정도를 밀링 작업으로 절삭하는 1차 작동 사이클이 8시간 이상에서 2시간 43분으로 단축되었습니다. 작업 성과를 높이려는 욕구와 더불어 동료보다 우수한 성과를 달성하고 싶어하는 (선의의) 경쟁이 이러한 개선으로 이어졌습니다.

물론 숙련된 기술자는 많은 공장에서 더 많이 보유하고 싶어하는 인적자원이지만, 그러한 기술자를 찾는 일은 점점 더 어려워지고 있습니다. R&D Manco도 같은 문제에 직면해 있습니다. 미래에 숙련된 기술자가 될 유능한 인재를 육성하기 위한 노력의 일환으로, R&D Manco는 국립공작기계협회(National Tooling & Machining Association)의 교육과정을 기반으로 한 견습 프로그램을 마련했으며, 현재 이 프로그램의 인원은 세 명이고 계속 증가할 것으로 예상됩니다. R&D Manco에서 주최하는 이 프로그램의 유의미한 세부 정보 중 하나는 직원들이 어디에서 시작하는지와 관련이 있습니다. Bloom 사장은 모든 직원이 검사 구역에서 시작한다고 설명합니다. 물론 사이클 시간과 리드타임을 단축하는 목표는 계속 이어지며 직원들이 그 목표를 추구하도록 장려하는 선의의 경쟁 문화도 조성되어 있습니다. 하지만 이 목표는 훨씬 더 중요한 목표의 진가를 인정하는 데서 출발합니다. 즉, 공장의 모든 직원은 가장 먼저 우수한 부품을 구성하는 요소들에 대해 배웁니다.

R&D Manco에서 사용하는 공작 기계는 대부분 Okuma 제품입니다. 이러한 기계는 기계 모니터링을 위한 자산이며. 제조업체의 Windows 기반 제어 방식 덕분에 기계로부터 실시간 상태 정보를 수집하기 위한 시스템을 쉽게 구현할 수 있다고 R&D Manco는 평가합니다. 이러한 개방성을 지원하지 않는 제조업체 기계나 구형 기계의 경우, R&D Manco는 공장 전체 기계 모니터링 시스템에 해당 기계들을 통합시키기 위해 Shop Floor Automations의 MTConnect 어댑터를 사용하여 컨트롤을 개장했습니다. Predator의 소프트웨어로 기계 데이터를 통합하여 디스플레이에 체계적인 정보를 제공하고 공장에 보고한 다음, 분석합니다.

기계 모니터링 구현의 첫 번째 단계는 실망스러울 정도로 낮은 기계 활용도 수치를 직시하는 것이라고 회사 임원은 설명합니다. 대부분의 가공 업체들은 공작 기계가 생산적인 절삭 작업 수행에 실제보다 훨씬 더 많은 시간을 사용하고 있다고 생각합니다. 하지만 실망스럽더라도 실제 활용도를 파악하는 것은 아주 중요하다고 Beach 총괄 책임자는 지적합니다. 첫째, 이 수치를 근거로 공장의 실제 생산량을 확인할 수 있습니다. 계획 수립에 사용되는 전사적 자원관리(ERP) 소프트웨어가 이를 반드시 알고 있는 것은 아니며, 이 때문에 작업이 ERP에 예약되어 있더라도 늦게 내보내질 수 있습니다. 실제 생산량이 파악되면 공장에서 생산량을 늘리기 위해 외주가 필요한 시점을 알 수 있습니다. 둘째, 실제 활용도 수치를 알면 공장에서 개선이 가능한 부분이 확연히 드러나므로 가능한 개선을 실현하기 위한 작업에 착수할 수 있습니다.

그 작업이 쉽지 않을 수도 있지만 반드시 복잡한 것도 아닙니다. Beach 총괄 책임자는 "기계 모니터링 초기에는 가동 중단 이유를 파악하는 데 각기 다른 코드를 사용해야 했다"고 설명합니다. 기계가 절삭을 멈출 수 있는 다양한 이유가 모두 나열된(또는 빠짐없이 확인했다고 주장하는) 그래픽 디스플레이에는 다채로운 정보가 뒤섞여 있었습니다. “정보가 너무 많았다”고 그는 회고합니다. 가공 중단에 대한 Beach의 정의가 기계에서 실제 발생했던 상황에 꼭 들어 맞지는 않았습니다. 대신에 Beach는 기본적으로 "가공 중단 시간 동안에는 가공이 진행되지 않는다는 것"을 깨달았습니다. 그 정도가 너무 심한 상황에서는 이유를 찾아서 해결해야만 합니다. 오늘날 R&D Manco의 기계 모니터링 시스템은 가공 상태 및 가공 중단 상태뿐만이 아니라 세 가지 상태를 이용하여 모든 기계의 모든 활동을 설명합니다. 정의된 지연 원인 중 한 가지는 영향력이 매우 커 보존 및 감시 대상이 되기에 충분했습니다.

원인은 1차 검사에 있습니다. 1차 검사를 대기하는 시간이 공장에서 생산 중단을 일으키는 가장 중요한 원인임이 판명되었습니다. 이는 아마도 기계 모니터링 구현으로 맨 처음 확인된 주요 문제 요인일 것입니다. 문제의 범위를 파악한 후 R&D Manco는 문제를 해결하기 위해 다양한 시도를 했습니다. 순전히 1차 검사 목적으로 검사실에 CMM과 기술자를 추가로 배치했습니다. 또한 기계에서 부품을 꺼내지 않은 채 이 검사를 수행하는 방법을 모색하고 있습니다. Renishaw “Productivity+” 소프트웨어를 사용하면 공작 기계 자체가 프로빙을 통해 부품을 측정한 후 측정치를 원래 CAD 파일과 비교할 수 있습니다. 이미 몇몇 부품은 검사 부서로 이동하는 데 따른 지연 없이 이러한 방식으로 실행되는 1차 검사로의 이전을 성공적으로 마쳤습니다.

1. 수평성은 특정 부품뿐만 아니라 특정 작업에 유리합니다. 2017년, R&D Manco에 6-팔레트 수평 머시닝 센터를 설비했지만 초기 활용도 수치를 보면 기계의 생산성이 높지 않았습니다. Bloom 사장은 주로 기계 가공 역량 측면에서 기계 생산성을 평가한 것이 문제였다고 지적합니다. 4축 가공이 유리한 HMC로 작업들을 이전했습니다. 이 방식은 어느정도 괜찮았지만 단순히 가공 가능성만 고려했기 때문에 작업자가 일과를 마치기 전에 셋업할 수 있는 작업 수에 따라 기계의 실제 생산량이 결정된다는 사실을 깨닫지 못했습니다. HMC에 가장 적합한 작업은 반복되기 때문에 셋업을 그대로 유지할 수 있는 작업들입니다. 그래서 초기에 수평 머시닝 센터에 작업을 할당할 때 고려했던 사항은 가공 가능성이었지만 이제는 가공 가능성과 주문량, 그리고 계약의 일환으로 지속될 작업인지 여부를 모두 고려하여 작업을 선별합니다.
   
2. 대형 부품 이송은 생산성을 크게 저하시키는 요인입니다. 너무 커서 수동으로 리프팅이 불가능한 선삭 부품 가공에 2-기계 셀을 사용하는 경우, 가공 성능의 디지털 분석 결과를 토대로 저급 하드웨어에 대한 투자를 단행했습니다. 셀의 한 기계에서 다른 기계로 부품을 이송하는 데 예상 시간보다 훨씬 많은 시간이 소요되는 것을 확인한 후, 기계 2대만 전담하는 크레인용 갠트리 레일을 설치함으로써 효율 저하 문제를 해결했습니다.
   
3. 7축 선삭 셀의 활용도 문제에서 한 가지 의견은 맞았습니다. 가장 정교한 선삭 작업을 위해 7축 선삭 센터 3기로 구성된 선삭 셀을 구축하였습니다. 이러한 기계가 한 번의 조작으로 전체 부품 선삭을 완벽하게 마치는 것을 목표로 하는 고도로 자동화된 기계임을 감안할 때, 한 명의 작업자가 모든 기계 작동을 담당하기에 충분할 것으로 생각되었습니다. 하지만 일부는 동의하지 않았습니다. 경영진 중 한 사람이 2인조로 셀을 작동해야 한다는 이견을 제기했습니다. 기계 모니터링 데이터로 문제가 해결되지 않았다면 합의 과정이 무한히 반복되었을 것입니다. 2인조 작업이 맞았습니다. 셀 구성 기계들의 활용도 수치는 최고치여야 했을 때 공장의 모든 장비 중 가장 낮았습니다. 작업자 충원으로 셀의 가공 작업량이 대폭 증가했습니다.

이제는 공장에서 한 명의 직원이 이러한 사례를 탐색하는 일을 전담하고 있습니다. 회사의 개선 지속팀 팀장으로 생산 담당 Luis Hernandez 엔지니어가 선임되었습니다. 위에 제시된 통찰력과 같은 정보를 근거로 역량 활용도를 개선했을 때 얻을 수 있는 잠재적 수익으로 미루어볼 때 팀을 만들어 투입할 만한 가치가 충분합니다. 그리고 팀장 역할이 필요하다는 것이 회사의 판단입니다. 왜냐하면 생산성이 떨어지는 특정 기간의 원인이 언제나 명확한 것은 아니며 여러 가지 요인이 동시에 영향을 준 결과일 수 있기 때문입니다. 사실 Hernandez 팀장 혼자서 모든 것을 밝힐 수는 없습니다. 문제의 원인과 해결책을 찾기 위해 다른 사람들의 의견을 모으고 팀원들에게 가공 중단 기간에 대해 질문하는 일이 팀장의 직무에 포함됩니다. "엔지니어링 팀과 많은 대화를 나눴고, 이제는 공장 감독자와 논의하려고 합니다. 다음 단계에서는 기술자 개개인과 데이터에 관해 논의하여 작업을 방해하는 지연의 원인을 파악할 것입니다"라고 팀장은 밝혔습니다.

마지막으로 Bloom 사장은 데이터를 분석하여 비효율성에 대응한다는 전략은 공장 작업 현장이 아닌 분야에도 적용된다고 결론지으며, 사무 영역에도 적용된다고 덧붙였습니다. 예를 들어 견적 산출에도 적용됩니다. 기계 모니터링 이전에도 R&D Manco는 "견적 산출 방법 대비 작업 수행 방식" 관점에서 완료된 작업에 대한 정례적 분석의 가치를 깨닫고 있었습니다. 최근에 이러한 방식에서 습득한 교훈이 한 가지 있습니다. 바로, 철강 견적 산출에서 지나치게 공격적이었다는 것입니다. 기본적으로 공장에서는 스틸 가공 시간을 실제 작업 시간보다 짧게 보고 있습니다. 공정 개선의 기회가 있을 수도 있지만, 현재는 가공 속도가 느릴 것이라 예상하고 견적을 산출하기 때문에 철강 작업에 대한 견적 산출 정확도가 높아지고 있습니다.

사실 필요한 정보를 수집하는 작업 자체가 효율 저하의 요인이자 상당한 시간 손실 유발원이 될 수 있습니다. Bloom 사장은 7년 전쯤에 처음으로 이 사실을 인지했다고 합니다. 고객이 미결 주문 현황에 대해 문의할 경우, 질의에 답변하기 위해 필요한 모든 정보를 수집하면 답변을 하기에 너무 늦어버리는 일이 자주 발생했습니다. 그리고 정보 단편들이 너무 많은 위치에 분산되어 있었습니다.

당시에 Bloom 사장은 소프트웨어 개발자와 협력하여 고객 질의에 답변하는 데 필요한 모든 정보를 한눈에 확인할 수 있는, 소위 "통합 정보망"을 구축하기 시작했습니다. 필요한 데이터 중 일부는 R&D Manco의 ERP 시스템에 있었고, 다른 일부는 로컬 스프레드시트에 있었습니다. 따라서 맞춤형 유틸리티를 서로 다른 시스템에서 도출했습니다. 이러한 작업을 진행하면서 고객의 질의에 응답하기 위해서 뿐만이 아니라 작업 현황을 정확히 파악하고, 점점 더 정교해지고 시간 제약이 심해지는 작업 공정을 감독함에 있어서도 이 통합 정보망이 얼마나 중요한지 깨닫게 되었다고 Bloom 사장은 설명합니다.

과거에는 공정 제어의 필요성이 훨씬 낮은 주조 가공 방식이 지배적이었습니다. 주조 가공을 기다리는 시간 때문에 공장의 작업 역량과 상관없이 리드타임이 길어졌으며, 공장에서는 주조물이 도착해야만 가공이 시작될 것임을 알 수 있었습니다. 오늘날에는 많이 다릅니다. 이제는 훨씬 많은 경우에 이러한 작업이 R&D Manco에서 시작되고 끝나며, 엄격한 인도 날짜를 예정하고 지키는 책임이 전적으로 R&D Manco에 있습니다. 이러한 책임 증가로 인해 더 많은 정보에 근거한 감독이 필요하기 때문에 Bloom 사장은 이에 맞춰 통합 정보 유틸리티를 조정했습니다. 이 맞춤형 유틸리티는 이제 ERP 시스템의 데이터베이스를 조회하여 부품의 사이클 시간을 도출하는 방식으로 예정 기한을 지키기 위해 작업을 시작해야 하는 날짜를 자동으로 산출하여 경영진에 제시할 수 있습니다. 공장의 디지털 재고 기록을 조회하여 재고량이 충분한지 또는 주문이 필요한지에 대한 정보도 제공할 수 있습니다.

이러한 정보는 매우 중요한데 간과하기 쉽습니다. 고객 공급망의 작업을 더 많이 통합하는 공장의 경우, 상위 단계의 작업을 진행하는 공장에서도 공정 진행 상황을 단순하고 확실하게 인식할 수 있도록 정보의 체계적인 구성 및 확인이 가능하고, 점점 더 정교해지는 시스템이 필요합니다.

Renishaw 공작 기계 프로브 시스템과 소프트웨어에 대한 자세한 내용은 www.renishaw.com/machinetool에서 확인할 수 있습니다.