오늘날의 제조 생산 경제학의 현실

기계 작업장들은 특정 품질, 시간 및 비용에 맞춰 일정 수의 부품을 생산하는 방법을 찾는 데 전념하고 있다. 이 목표를 지속적으로 달성하기 위해서는 절삭 변수, 공구 비용 및 변경 횟수, 기계 공구 성능, 피삭재 관리비, 자재비, 노무비 등 다양한 요인의 정밀한 제어가 필요하다.

생산 경제학은 원하는 결과를 얻기 위해 공정 요인들의 균형점을 유지하는 과학인 동시에 하나의 예술이다. 공정 역사상 200년이 넘는 시간 동안, 생산 경제학을 구성하는 요소들은 수적으로 몇 배는 증가했다. 먼저 제조 측면에서는 수공예 방식의 단일 품목 생산에서 기계 공구를 사용한 표준화된 부품의 대량 생산으로 발전해왔다. 제조 방식 개선은 생산 라인과 동일한 부품의 생산량 증가를 특징으로 하는 대량 생산 2세대, 즉 대량 저혼합도(HVLM) 시나리오로 이어졌다. 그런 다음 CNC 기계와 로봇이 대량 생산 3세대를 효율적으로 촉진시켰다. 최근에는 프로그래밍, 기계 공구 제어, 피삭재 관리 시스템에 디지털 기술을 적용함으로써 비용 효율적인 소량 고혼합도(HMLV) 생산이 가능한 대량 생산 4세대(Industry 4.0)가 도래하였다.



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HVLM에서 HMLV 생산으로 원활히 전환하려면 제조업체에서 변화하고 커져가는 생산 경제학의 현실을 인식하면서 운영 분석 및 목표 달성에 도움이 되는 정보 기술을 활용하는 것이 중요하다. 혁신의 핵심 요소는 지나치게 단순화한 믿음과 관행을 배제하고 생산성 극대화 노력을 약화시킬 수 있는 숨겨진 비용을 찾아내야만 한다.

HVLM은 단순한 경제학인가?
표준화된 기계 가공 공정은 19세기에 교체 가능한 부품으로 동일한 제품을 생산하는 속도를 향상시키기 위해 개발되었다. 자동차 제조 분야에서 이 HVLM 접근 방식을 최대한 활용할 수 있도록 재정립하여 수 년에 걸쳐 지속적으로 엄청난 수의 동일 부품을 제작하는 이송 라인과 기타 방식을 확립했다.

HVLM 생산의 장기적 특성 덕분에 제조업체는 최대 생산량, 일관성, 낮은 비용을 위해 여러 공정 요인들을 정밀 조정할 수 있다. 공구, 팔레트 교환 장치, 로봇 등 보조 기술들은 변동성을 한층 더 최소화한다. 따라서, 완벽하게 공정을 실행할 뿐 아니라 비용을 예측하면서 예기치 않은 유휴 시간, 불량, 재작업, 보조 운영(예: 디버링) 없이 100% 생산 목표를 달성할 수 있다.

한 가지 가정은 공구 비용이 일반적으로 총 운영 비용의 3%에 가깝다는 점이다. 3%라는 수치는 편리한 벤치마크이지만 거의 실효성이 없다. 일례로 피삭재 재질 가공 특성은 탁월한 효과가 있으며, 부품 가공 시 재질을 강철에서 티타늄으로 전환하면 공구 성능을 다섯 배 높일 수 있다. 즉, 다른 요인이 동일하다면 3%가 15%로 변하는 것이다.

오로지 공구 절입 시간 결과에만 집중하면 공구 교환을 위한 유휴 시간 등 기타 요인들이 무시되기 쉽다. 현실에서 이러한 접근 방식은 사실상 숨겨져 있다. 제조업체는 가공 시간, 설정 시간, 공구 교환 시간, 장착 및 분리, 기타 요인들이 서로 간에 영향을 미치고 방해한다는 점을 알아야 한다.

공정 요인들의 예상치 못한 상호 작용의 간단한 예로 절삭 시간 2분과 피삭재 장착 및 분리 시간 총 2분이 필요한 부품의 작업장 가공을 살펴보자. 공구 인덱싱에 1분이 소요되고 공구 수명이 5개 피삭재인 경우 부품당 공구 인덱싱 시간은 0.2분이다. 모든 부품에 4.2분의 공정 시간이 필요하므로 생산량은 시간당 14개 피삭재가 조금 넘는다. 각각의 공구 비용을 15유로로 잡고 공구 수명인 5개 피삭재를 감안하면 14개 피삭재를 생산하는 데 2.8개 공구(42유로)가 필요하다. 여기에 시간당 50유로의 가공 비용을 모두 합치면 1시간에 14개 피삭재를 생산하는 데 드는 비용은 92유로가 된다.

그런 다음, 생산 속도를 높이고 생산성을 향상시키기 위한 시도로서 이 작업장은 절삭 속도를 10% 높인다. 이는 절삭 시간이 10%(1.8분) 감소할 뿐 아니라 공구 수명이 절반 정도 줄어들어 인덱싱이 필요하기 전에 모서리 절삭 1회에 2.5개 피삭재가 생산됨을 의미한다. 여전히 공구 인덱싱 시간은 1분이고 피삭재 장착/분리 시간은 2분이다. 1개 피삭재 생산 시간은 4.2분(절삭에 1.8분, 피삭재 조작에 2분, 공구 인덱싱에 0.4분)으로 유지된다. 기계 및 공구 비용은 같지만 이제 1시간 동안 가공하는 데 5.6개 공구(공구 비용 84유로)가 필요하다. 생산 속도 증대 노력에도 불구하고 14개 피삭재의 생산 시간은 동일하고 비용은 92유로에서 134유로로 상승한다.

이 사례에서 절삭 속도의 증가는 작업 생산성 향상에 기여하지 않는다. 공구 교환 시간은 기계 가공 시스템의 다른 요인(이 경우 공구 수명 및 공구 인덱싱 시간)에 영향을 미친다. 따라서, 작업장은 공정 변경에 따른 전반적인 결과를 신중하게 고려해야 한다.

다른 형태의 숨겨진 비용은 공정 단계의 실행과 관련이 있다. 예를 들어, 많은 기계 작업장에서 인서트 인덱싱에 소요되는 시간은 숨겨진 비용의 대표적인 예이다. 인서트 인덱싱에 할애된 시간은 1분 남짓이다. 그러나, 작업장에서의 실제 시간은 2분, 3분 또는 10분이 될 수 있으며 그 차이는 60초에서 600초에 달할 수 있다.



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그림 2

HMLV의 복잡한 고려 사항
최근에 갈수록 심해지는 글로벌 경쟁으로 인해 제조업체는 더 적은 수의 사용자가 원하는 바를 충족시키기 위해 다양한 버전의 제품을 제작해야만 한다. 첨단 컴퓨팅 기술은 부품 설계 및 기계 가공 프로그램을 신속하게 변경할 뿐 아니라 제품 변동과 재고를 쉽게 추적하도록 지원한다. 그 결과, 소량 고혼합도(HMLV) 생산으로의 전환이 이뤄졌다. 오늘날 이 접근 방식은 한 자릿수의 효율적인 제조나 심지어 단일 품목 생산 실행을 지원하도록 충분히 개발된 상태이다.

HVLM 생산은 연장된 계획 시간을 통해 공정 요인들의 계획 및 정밀 조정이 가능하다. HMLV 상황의 계획은 이와 다르다. 컴퓨팅 방식의 엔지니어링과 재고 기술은 생산 유형 및 생산량의 급격한 변화를 지원하지만, 결과적으로 HMLV 계획 공정은 복잡하며 사후 대응적으로 변화할 수 밖에 없다. 서로 다른 부품을 2개, 5개 또는 단일 품목 로트로 주문한 뒤에 10개 부품을 주문하는 경우가 있을 수 있다. 피삭재 재질이 강철에서 알루미늄 또는 티타늄으로 변화하고 부품 형상이 단순 방식에서 복합 방식으로 변화할 수 있다. 여러 번의 시도를 통해 공구 수명을 판별할 시간도 충분하지 않다.

HMLV 상황에서 공구 수명을 관리하기 위해 공장은 일반적으로 공구 예상 수명을 보수적으로 추측하고, 안전을 위해 공정을 실행할 때마다 새 공구를 도입하며, 완전히 생산적인 수명에 도달하기 전에 공구를 적절히 폐기한다. 절삭 시간은 전체 그림에서 하나의 요소에 불과하다. HMLV 생산에서 서로 다른 피삭재와 고정 장치를 조작하고 공구와 인덱스 인서트를 변경하는 데 필요한 시간은 주로 실제 절삭 시간보다 더 길기 마련이다. 툴링, 기계 공구, 유휴 시간, 직접 노동, 피삭재 재질 요인들에는 숨겨진 비용이 포함될 수 있다. 생산 경제학의 최신 접근 방식에서는 공구 및 피삭재 재질 비용, 장비 및 생산 비용, 다운타임 중 장비 비용, 월급, 유지보수 비용을 고려한다.



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그림 3

급변하는 HMLV 제품 요구 사항은 높은 비율의 생산량 달성을 더욱 어렵게 한다. 장기적으로 실행되는 HVLM 생산에서는 시험 및 조정 작업을 통해 생산량 비율을 90% 후반으로 높일 수 있다. 반면, HMLV 생산량은 이원화될 수 있다. 성공적인 단일 부품 가공 실행은 100% 생산량으로 이어질 수 있지만, 부품이 부적격하거나 피삭재가 쓸모 없으면 생산량은 0일 수 밖에 없다. 품질, 비용, 시간 효율성에 대한 요구는 그대로지만, 첫 생산량에 따라 요구 사항이 재정의된다. 이 경우, 공구의 파손을 방지하는 것이 가장 중요한 고려 사항일 것이다. 하나의 이점은 단기 가공 실행 상황에서 공구 마모는 최소한의 우려 사항이라는 것이며, 작업장은 타당한 이유가 있다면 보다 공격적이고 생산적인 절삭 변수를 적용할 수 있다.

관련 변수는 공구 인덱싱의 적절한 시기 판별이다. 기간이 너무 길면 공구가 파손되고 생산 중단이 발생할 수 있으며, 그렇지 않더라도 피삭재가 손상될 가능성이 높아진다. 반면, 공구를 너무 자주 교환하면 공구 비용 자체만으로도 비용이 증가할 뿐 아니라 기계 가공 중지와 공구 인덱싱으로 인해 시간이 허비된다. 공구 교환 시기를 판별하려면 전체 기계 가공 시스템과 관련하여 교환의 영향 시험, 공구 교환 프로토콜 생성, 후속 작업 원칙 수립이 필요하다.

결론
금속 절삭 시스템에서 요인들의 관계는 일대일 관계가 아니다. 절삭 조건, 피삭재 재질 또는 제품 생산량의 변경은 공구 수명은 물론 기계 가공 시스템의 다른 측면에 영향을 미치게 된다. 제조 시설의 생산 경제학에 주어진 과제는 이러한 관계를 인지하고 실용적인 방식으로 작동하는 전략을 개발하는 것이다. 안타깝게도 모든 작업장 인력은 수학 교수가 아니며 관계를 깊이 살펴볼 수 있는 시간도 부족하다. 결과적으로, 공급업체는 특정 작업에 대한 포괄적인 밑그림을 제조업체에 제시하고 노력에 비례하는 생산성 및 경제적 강점을 극대화하는 방법을 알려주는 공정 분석과 관리 서비스(사이드바 참조)를 제공한다.

작업장 소유주들은 엄청난 수의 작업과 매출을 올려주는 고객을 보유하고 있지만 돈이 계속 빠져나간다는 고충을 주로 토로한다. 이런 문제에 대한 해결책은 오늘날의 생산 경제학에서 작업장에 존재하는 많은 요소들의 현실을 인식하는 동시에 제조 작업에서 최대한의 성과를 낼 수 있도록
무시되고 숨겨진 비용을 찾아 없애는 것이다.

사이드바



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그림 4

자동화된 분석
대량 생산 초기부터 제조 생산성과 비용에 영향을 미치는 요인들의 수는 시간이 지나면서 몇 배 이상 증가했다. 기계 가공 작업과 장비가 갈수록 복잡해짐에 따라 제조 시스템 요소들 간의 관계 또한 마찬가지로 복잡해졌다. 그 자체만으로 존재하는 요소는 없다. 예를 들면, 변화하는 생산량 요구 사항은 툴링, 장비, 유지보수, 노무, 기타 비용에 영향을 미친다.

관련된 요소의 개수와 그들 간의 관계를 파악하는 일은 그 자체만으로 주요 과제이다. 복잡성을 해결하기 위해서는 제조 공정의 측정, 제어, 관리를 위한 시스템적 접근 방식이 필요하다.

Seco의 생산성 비용 분석(PCA) 시스템은 전체 제조 공정을 검사하여 비용 절감 및 생산성 증대 방법을 파악하도록 지원한다. 이 시스템의 토대를 이루는 것은 수십 년에 걸쳐 전 세계적으로 쌓아온 Seco의 제조 경험과 지식이다. Seco는 이 방대한 지식과 함께 비용 모델링 자동화를 구현하는 몬테카를로 시뮬레이션 기법 등 정교한 컴퓨터 분석 및 알고리즘을 적용한다.

자격을 갖춘 Seco 담당자가 PCA 수행을 통해 공정에 사용된 모든 공구와 기술을 평가하여 공정 정보(툴링 및 절삭 데이터)와 비용 정보(부품당 전체 비용, 시간당 생산량, 투자 비용)가 포함된 종합 보고서를 생성한다. PCA는 단일 기계 공구 작업부터 제조 라인을 통해 피삭재가 이동하는 전체 경로까지 모든 공정을 평가할 수 있다.

중점을 두는 부분은 비용에 가장 큰 영향을 미치는 생산성 개선이다. 병목 현상이나 운영적 제약을 고려하는 PCA 시스템은 보다 심층적인 분석이 필요한 부분을 파악할 수 있다.

해당 작업 또는 시설의 시간 및 비용 벤치마크 연구를 진행하는 1단계에서 PCA 소프트웨어는 공정 변수, 싸이클 타임, 처리량 요구 사항 등 툴링 요인들을 검토한다. 2단계에서는 동일한 공정이 포함되지만 적용되는 절삭 조건과 공구를 조정한다. 3단계에서는 공정 변경, 작업 결합, 대규모 변경(예: 기계 공구 업그레이드) 탐색이 포함될 수 있다.

Seco의 PCA 시스템을 이용하는 제조업체는 산업 분야에 상관없이 일반적으로 최대 30%의 총 비용 절감 효과와 최대 40%의 생산성 향상 이점을 얻을 수 있다.

저자:
Patrick de Vos, Seco Tools 기업 기술 교육 매니저

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