반도체 및 전자제품 생산성 향상을 위한 유연하고 효율적인 제조시스템 전략은?
지속적인 혁신의 필요성은 다른 어떤 산업보다 소비자 전자 제품 및 반도체 제조분야에서 특별히 요구된다. 시장은 항상 흥미로운 기술을 원하며, 신제품이 출시될 때마다 맞춤 설정의 다양한 옵션을 제공한다. 개별 고객은 자신이 좋아하는 색상, 적절한 메모리 용량, 가장 중요하게 생각하는 기능이 포함된 항목을 원한다.
반도체 제조업체는 다양한 속도와 전력 요구사항을 갖춘 프로세서를 생산해야 할 필요성을 느끼며, 이는 태블릿, 휴대폰 및 다양한 장치 형식에 통합될 수 있다. 빠르게 혁신할 수 있는 능력을 유지하면서 시장의 요구를 충족하기 위해 반도체 및 전자 제조업체는 점점 더유연한 제조 전략에 의존하고 있는 상황이다. 이에 따라 이번 기사에서는 장치 제조업체 및 전자 제품을 위한 유연한 제조 시스템의 효율성, 처리량 및 투명성을 보장하기 위한 몇 가지 전략에 대해 알아보고자 한다.
혁신 강화를 위한 적합한 소프트웨어 선택
혁신에 대한 요구는 반도체 및 전자 제품에서 많은 유연한 제조 요구를 견인한다. 기업은 경쟁업체들이 지속적으로 혁신을 추구하기 때문에 가장 인기 있는 제품의 다음 버전을 지속적으로 개발하고 있다. 그렇게 하는 동안 이전 버전의 제품을 선호하는 고객을 만족 시키기 위해 그 제품을 유지해야 하는 중요성을 인식하고 있다. 이것은 유연한 생산 전략을 도입하는 주요 동기 중 하나이다.
Sysmac 플랫폼을 기반으로 하는 Omron의 하드웨어 솔루션은 EtherNet/IP, OPC-UA 및 SQL을 포함하는 유연한 통신 인터페이스를 통해 제조 실행 시스템(MES)과 원활하게 통합하면서 반도체 도구 및 장비를 자동화한다. Sysmac Studio 소프트웨어는 고객이 엔지니어링 시간을 크게 단축하는 단일 통합 개발 환경(IDE)에서 유연한 생산 장비를 설계, 유지 관리 및 문제 해결하도록 지원한다.
제조업체는 Sysmac Studio를 사용하여 IEC 61131-3 PLC 프로그래밍 언어를 채택하고 쉬운 시뮬레이션 기능을 활용하여 설계 작업을 더 쉽게 할 수 있다.
Sysmac Studio 소프트웨어에는 또한 새로운 기능을 훨씬 더 쉽게 혁신할수 있는 버전 제어 옵션이 있으며 기본 제품 라인에 대한 모든 업그레이드가 모든 버전에서 공유되도록 보장한다. 개발 규모와 지속적인 프로그램 수정의 작업량으로 인해 Sysmac의 GIT 기반 버전 제어 시스템은 여러 개발자 팀이 병렬로 작업하고 프로젝트를 효율적으로 관리할 수 있도록 지원한다. 버전 제어 기능은 또한 프로젝트 전체에서 반복적으로 사용할 수 있는 모듈식 소프트웨어 자산을 생성하는 데 도움이 된다.
▲ Omron의 Sysmac Studio는 정보 처리, 시각화, 네트워킹, 로직, 모션, 안전, 비전, 로봇, CNC 및 I/O를 포함하여 완전한 자동화를 감당하는 가장 완벽한 기능을 갖춘 자동화 IDE 중 하나이다.
자동화를 통한 유연한 시스템의 효율적 유지
유연한 제조 시스템의 목표는 시장 수요 변화에 신속하게 대응하면서 생산을 늘리고 가동 중지 시간을 줄이는 것이다. 생산 라인이 단일 제품 전용이고 소비자가 해당 제품 구매를 중단하면 쉽게 용도를 변경할 수 없는 한 라인은 회사에 어떤 수익도 내지 못할 것이다.
유연한 생산 라인의 주요 요구 사항 중 하나는 주어진 시간에 어떤 제품이 실행되고 있는지 식별하는 프로세스를 자동화하는 것이다. MES는 추적 가능성 정보를 활용하여 진행 중인 작업이 적절한 단계 순서를 거치도록 보장할 수 있다. 생산 라인 최적화에 도움이 되는 주요 추적 기술에는 공간 제약이 있는 PCB, 부품 또는 인클로저에 작은 바코드를 배치하기 위한 고해상도 레이저 마커, 이 작은 코드에서 데이터를 캡처하는 데 최적화된 바코드 판독기 및 검증기를 쉽게 업데이트할 수 있는 방식으로 추적 정보를 유연하게 저장할 수 있는 RFID 솔루션이 포함된다.
데이터 흐름과 관련된 모든 요소는 특히 중요하며, 추적성은 방대한 양의 데이터를 생성하기 때문에 적절하게 관리하지 않으면 생산 주기를 늦출 수 있다.
Omron의 NJ-SQL 컨트롤러는 반도체 및 소비자 가전 산업의 제조업체가 추적 데이터 및 측정 및 타임스탬프와 같은 기타 주요 정보를 관리하는 데 도움이 된다. 이 컨트롤러는 하위 수준의 기계가 작업 중인 위치 및 상태 정보를 상위 수준의 컴퓨터와 통신할 수 있도록 하여 유연성을 높인다. 컨트롤러에는 SQL 데이터 베이스용 클라이언트 소프트웨어가 있으므로 일반 프로그래머는 SQL 연결도 IEC 61131-3 언어를 사용하여 프로그래밍이 되므로 소프트웨어를 쉽게 이해할 수 있다.
NJ-SQL은 내장된 SQL 클라이언트 덕분에 기계 제어 성능을 방해하지 않고 나사 토크 및 공차 측정과 같은 품질 관련 생산 데이터뿐만 아니라 추적 정보를 SQL 데이터베이스로 직접 전송하도록 설계되었다. 컨트롤러는 기계 수준에서 안전한 데이터 전송을 쉽게 가능하게 함으로써 제조업체가 생산 라인의 생산성을 크게 개선하는 데 필요한 정보를 얻을 수 있도록 도와준다. NJ-SQL 외에도 Omron은 OPC-UA 및 이더넷/IP를 포함하여 추적성 데이터를 MES에 전달하는 여러 가지 다른 방법을 제공한다.
▲ Sysmac NJ501 머신 자동화 컨트롤러(MAC). 열악한 환경에서 입증된 강력한 인텔 아톰 프로세서로 완전히 재설계된 하드웨어 플랫폼이다.
▲ Omron의 NJ101 SQL 클라이언트 CPU는 자동차, 반도체, 인프라, 식음료 패키징을 비롯한 다양한 산업의 기본 산업용 컨트롤러 응용 제품을 처리하도록 설계되었다.
로봇과 결합된 비전으로더 많은 가변성 추가
생산 라인에 유연성을 내재화하는 것은 한때 단일 목적 라인만큼 자동화할 수 없다는 것을 의미했다. 오늘날의 기술은 제조업체가 자동화 수준을 높이면서 보다 다양한 제품을 더 많이 생산할 수있도록 발전했다. 특히 머신 비전과 로봇 공학의 결합은 다양한 제품을 처리하는 프로세스를 완전히 자동화함으로써 처리량을 크게 향상시키고 품질을 향상시킬 수 있다.
로봇은 재사용 및 재배치 가능한 자산으로 프로그램을 빠르고 효율적으로 변경하여 라인 및 제품 변경이 가능하다. 비전과 결합 하면 유연한 제조를 위한 완벽한 솔루션이 된다. 로봇 장비는 소비자 전자 제품 제조의 FATP(최종 조립, 테스트 및 패키징) 단계에 특히 유용하다.
협동 로봇은 새로운 작업에 대해 쉽게 재교육을 받을 수 있고 특별한 안전 예방 조치없이 인간과 함께 작업할 수 있기 때문에 특히 강력하고 유연한 제조 솔루션이다. Omron의 새로운 TM 시리즈 로봇과 같은 협업 로봇의 수동 교육 기능은 머신 비전 기술과 결합하여 부품을 찾아 식별하고 진행 중인 각 작업 범주에 대한 올바른 단계를 따를 수 있다. 비전 가이드 협업 로봇은 변화하는 환경과 새로운 요구 사항에 빠르게 적응할 수 있으므로 적응형 라인을 최대 생산성으로 유지하는 데 도움이 된다.
Omron은 오늘날 머신 비전 기술의 상당한 발전을 반영하는 여러 가지 강력하면서도 컴팩트한 스마트 카메라와 비전 시스템을 제공한다. 이 카메라는 패턴 인식을 통해 물체 찾기, 물체 수 세기, 색상 감지, 항목에서 기계 판독 가능 데이터와 사람 판독 가능 데이터가 일치하는지 확인하는 등 다양한 작업을 수행할 수 있다.
Omron의 광범위한 비전 포트폴리오에는 컴팩트하고 쉽게 프로그래밍할 수 있는 시스템 내에서 고속, 고정밀 검사 및 측정 기능을 제공하는 다목적 FH 시리즈가 포함된다. 다른 비전 옵션으로는 내장형 소형 MicroHAWK 스마트 카메라와 거의 PC 처리 속도에 도달할 수 있는 견고하고 강력한 HAWK MV-4000이 있다.
▲ Omron HAWK MV-4000 카메라는 많은 산업 응용 분야에서 PC 기반 시스템과 경쟁하도록 설계되었다.
복잡한 프로세스 최적화
생산 라인이 단일 제품 전용인 경우 기본 추적 데이터는 병목 현상의 원인과 기계 고장의 잠재적 징후를 명확하게 가리킬 수 있다. 반면 유연한 생산 라인에서는 일반적으로 시스템의 복잡성이 사람들이 수동 계산 및 추적 정보를 사용하여 병목 현상을 추적하고 기계 가동 시간을 최적화할 수 있는 지점을 초과한다. 유연한 라인을 최적화하고 장비가 고장 날 가능성이 있는 시기를 결정할때 고려해야 할 매개변수가 매우 많다.
기계 구성 요소는 일반적으로 예측 가능한 수명을 가지고 있으며, 제조업체는 가동 중지 시간과 더 중요한 것은 위험한 상황을 피하기 위해 언제 고장 날 수 있는지 잘 알고 있어야 한다. 예를 들어 안전 회로의 경우 제조업체는 고장이 발생할 시기를 예측하기 위해 고장 간 평균 시간 계산을 수행한다. 유연한 제조 시스템에서 자주 발생하는 것처럼 장비의 구성이 변경되면 계산을 업데이트해야 한다. 이는 시간 소모적이며 기껏해야 기초적인 예측 유지보수 정보만 제공한다.
대부분의 경우 유연한 라인을 최적화하는 것은 증가하는 데이터 양과 기계 기능을 지속적으로 모니터링하고 숫자를 자동으로 처리할 수 있는 특수 기계 학습 솔루션을 통해서만 가능하다. Omron의 AI 컨트롤러는 정상적으로 작동하는 동안 제조 장비를 ‘수신’하고 정상적인 기계 동작을 구성하는 요소를 결정한다.
기계 학습 알고리즘에 의해 감지된 수백 개의 매개 변수 중 하나라도 비정상적인 동작을 나타낼 수 있는 경우 시스템은 문제를 알리고 가능한 원인을 지적하기 위해 경보를 울린다. 실제로 이것은 예측 유지보수를 위한 전략일 뿐만 아니라 본격적인 예방 유지보 수를 위한 전략이다.
머신 러닝 알고리즘이 모니터링하는 수백 가지 변환 변수의 특정 조합으로 이상 현상이 표시되면 컨트롤러는 비용이 많이 드는 장비 손상이나 제품 품질 문제를 방지하는 대체 실행 모드로 작업을 프로그래밍 방식으로 변경할 수 있다. 인공 지능은 무엇이 옳지 않은 지 판단할 책임이 있기 때문에 덜 유연한 생산 라인에서 가장 경험이 많은 작업자도 놓칠 수 있는 미묘한 신호를 포착할수 있다.
이를 통해 유연한 시스템이 아무리 복잡하더라도 문제가 발생하기 전에 문제가 있음을 파악할 수 있으며 제조업체는 예측 유지 관리를 수행하는 능력을 방해하지 않으면서 시스템에 복잡성을 추가하는 것을 편안하게 느낄 수 있다.
요약
소프트웨어를 통한 신제품 반복 관리와 자동화를 통해 제조업체는 소비자 만족도를 유지할 수 있다. 제품의 다양성도 비전 가이드 로봇, 특히 머신 비전 스마트 카메라와 결합된 협업 로봇을 통한 관리가 더욱 용이해지며, 자동화된 데이터 처리를 위한 AI 기반 솔루션을 통해 효율성을 높일 수 있다.
자료제공: Omron(www.automation.omron.com)
