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제조 공정의 RFID : 지속적 개선을 위한 필수요소

Posted by Balluff on Sep 6, 2021 2:41:17 PM

전세계적으로 제조 공정에 적용되는 지속적 개선 방법론들이 다양하게 존재합니다. (Lean), 식스 시그마(Six Sigma), 카이젠(Kaizen) 이러한 방법론이 공통적으로 요구하고 있는 가지는 개선을 위한 행동으로 이어질 있는 데이터입니다. 그렇다면, 행동으로 이어질 있는 데이터를 어떻게 손에 넣을 있을까요?

모든 데이터의 시작은 원본 데이터(raw data)이며, 행동으로 이어질 있는 데이터를 생산하기 위해서는 원본 데이터를 가공해야 합니다. 다행스럽게도 이러한 과정을 자동화하는 도움을 주는 기기들이 존재합니다. 바코드와 RFID 기술이 포함된 자동 데이터 수집(ADC) 장비는 공정에 대한 가시성을 제공해 줍니다. RFID 진화를 거듭해 보다 진보된 데이터 수집 방법으로 자리잡았습니다. RFID에는 바코드 기술과 같이 데이터를 저장할 중앙화된 데이터베이스가 필요하지 않기 때문입니다. RFID 데이터를 공정상의 제품 또는 팔레트에 직접 저장함으로써 훨씬 깊이 있는 데이터 수집을 가능하게 해줍니다.

rfid

RFID 공정에 미치는 가장 효과는 전반적인 품질 효율 개선과 관련이 있습니다. 예를 들어, 위젯을 만드는 X라는 기업이 있고, 위젯 하나를 만드는 35개의 워크셀(work cell) 필요하다고 가정해 보겠습니다. 각각의 워크셀 사이에서는 비전 시스템이 이전 스테이션에 발생한 결함을 찾아내는 품질 점검을 실시합니다. 품질 문제가 확인되면 태그에 자동으로 기록됩니다. 다음 워크셀에 들어가면 RFID 태그를 읽어 들입니다. 바로 지점에서 원본 데이터가 행동으로 이어질 있는 데이터로 바뀌는 것입니다. 품질 문제가 식별되면 누군가가 행동을 취해야 합니다. 지점에서 데이터에 상세한 정보가 담겨 있기 때문에 행동으로 이어질 있습니다. 태그에 기록된 에러 코드는 “10” 같이 간단한 것일 수도 있지만, 실제로는 워크셀 5 6 사이에서 시스템이 부적합 위젯을 찾아냈음 같은 의미이고, 이를 통해 훨씬 집중적인 조치를 취할 있습니다. , 생산 배치 전체에 품질 문제가 생길 때까지 기다릴 필요 없이 워크셀 5 공정을 조사해 즉각적으로 수정할 있는 것입니다.

궁극적으로 무결점 생산은 조직에 성공을 가져다 줍니다. 그러나 생산의 효율과 정밀성을 확보하기 위해서는 반드시 데이터, 중에서도 행동으로 이어질 있는 데이터에 접근할 있어야 합니다. 행동으로 이어질 있는 데이터는 RFID 시스템이 자동으로 수집하는 원본 데이터로부터 만들어집니다.

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Topics: rfid

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