스마트팩토리와 ISO 9001의 연계

1. 스마트팩토리와 ISO 9001의 연계 이유

1.1 스마트팩토리의 한계

1.1.1 스마트팩토리가 할 수 있는 것

  • 스마트팩토리는
    • 데이터 기반의 객관적이고 효율적인 방식으로 품질을 개선하고 안정화하는 데 매우 강력한 역량을 발휘

  • 불량 예측 및 예방
    • IoT 센서를 통해 설비와 공정 데이터를 실시간 수집
    • AI가 이 빅데이터를 분석하여 불량 발생 징후를 사전 감지
    • 예방 조치 수행

    (그림출처: 아이다랩(AiDALab))
    • 예시
      • 특정 설비의 미세한 진동 변화, 온도 상승 패턴 등을 AI가 학습
      • 부품 마모로 인한 품질 저하를 미리 예측, 정비 지시 (사후 관리가 아닌 사전 예방)
  • 공정 표준화 및 일관성 확보
    • 로봇, 자동화 설비, MES(제조실행시스템)는 정의된 표준 운영 절차(SOP)에 따라 작업을 오차 없이 수행
    • 인적 편차로 인한 품질 변동을 최소화
    • 예시
      • 로봇 팔이 항상 동일한 각도와 압력으로 용접을 수행하여 제품 간 품질 편차 개선
      • MES가 설정된 공정 파라미터(온도, 시간 등)를 자동으로 유지하여 일관된 생산 조건 보장
  • 실시간 품질 검사 및 모니터링
    • AI 비전 검사 시스템
      • 육안 검사의 한계를 넘어 미세한 결함까지 고속으로 정밀하게 검출
      • MES를 통해 실시간으로 품질 현황을 모니터링
      • 즉각적인 공정 개선 지원
    • 예시
      • 스마트폰 조립 라인
        • AI가 카메라로 조립 상태를 고속으로 검사
        • 나사 체결 불량, 부품 누락 등을 실시간 검출
        • 불량품 자동 분류
  • 완벽한 이력 추적 및 투명성
    • 모든 생산 데이터(자재 입고, 공정 정보, 설비 이력, 작업자 등)가 디지털로 기록
    • 문제가 발생했을 때 원인 분석을 위한 완벽한 추적성(Traceability) 제공
    • 예시
      • 특정 제품에서 하자 발견
      • MES 데이터를 통해 해당 제품이 어떤 원료의 어떤 배치로, 언제, 어떤 설비에서, 어떤 작업자에 의해 생산되었는지 정확히 파악
      • 문제 발생 구간을 최소화하고 신속하게 대응

      (그림출처: 아이다랩(AiDALab))
  • 신속한 공정 최적화 및 개선
    • 디지털 트윈 시뮬레이션, AI 기반 데이터 분석을 통해 공정 개선 효과 사전 예측
    • 최적의 공정 변수를 빠르게 찾아내 적용
    • 품질 향상에 기여

1.1.2 스마트팩토리가 할 수 없는 것

  • 스마트팩토리는
    • 기술적인 측면에서 탁월하지만,
    • 본질적으로 인간의 판단, 경영 철학, 윤리적 기준, 그리고 기술 자체의 한계를 내포함

  • 품질 목표 및 정책의 설정
    • 스마트팩토리는 데이터를 기반으로 ‘현재’와 ‘예측’을 보여줄 수 있지만,
    • 기업이 추구해야 할 ‘어떤 수준의 품질’이 고객을 만족시킬 것인가에 대한 전략적인 목표 설정은 경영진의 몫
    • 예시: 다음은 기술이 아닌 경영진의 판단과 비전에 따름
      • 불량률을 0.01%까지 낮출 것인가, 0.001%까지 낮출 것인가?
      • 고객의 감성적인 만족도를 어떻게 측정하고 반영할 것인가? 등
  • 인간적 가치와 의사결정
    • 기술적 효율성만 추구하다 보면
      ➜ 작업자의 안전, 복지, 환경 문제, 윤리적 책임 등 인간적이고 사회적인 가치가 간과될 수 있음
    • AI가 모든 의사결정을 내릴 수 없으며
    • 예기치 않은 상황이나 윤리적 딜레마에서는 결국 인간의 판단이 필요함
  • 고객의 ‘정성적’ 만족
    • 제품의 기능적 품질은 높일 수 있지만,
    • 고객의 ‘감성적 만족’이나 브랜드 충성도와 같은 정성적인 품질 요소는 기술만으로는 완벽하게 책임지기 어려움
    • 고객과의 소통 방식, 사후 서비스의 태도 등은 여전히 인간적인 영역의 영향이 큼
  • 비정형적 문제 해결 및 창의적 혁신
    • 스마트팩토리는 정형화된 데이터를 기반으로 패턴을 찾아내고 최적화
    • 예기치 않은 시스템 복합 오류나 예측 불가능한 외부 변수(자연재해, 공급망 붕괴 등)로 인한 품질 문제
      ➜ 여전히 인간의 창의적이고 유연한 사고로 해결
    • 기술 혁신 자체를 이끌어내는 근본적인 아이디어는 인간의 몫
  • 데이터의 잠재적 오류 및 편향성
    • 스마트팩토리는 데이터에 크게 의존
    • 수집된 데이터 자체에 오류가 있거나, AI 학습 데이터가 편향되어 있다면 잘못된 판단을 내릴 수 있음
    • 이로 인한 품질 문제 발생 가능

1.2 왜 연계하려고 하나?

  • 스마트팩토리는 ‘기술적 혁신’을 통해, ISO 9001은 ‘체계적인 품질 경영’을 통해
  • ‘고객에게 최고의 품질을 일관되게 제공하여 기업의 가치를 높인다’는 공통된 목표를 지향함

  • 이 둘을 연계함으로써 얻을 수 있는 강력한 시너지가 바로 연계의 핵심 이유


    (그림출처: 아이다랩(AiDALab))
    • 스마트팩토리는 ‘어떻게’ 품질을 개선할 것인가에 대한 기술적 솔루션을 제공
    • ISO 9001은 ‘무엇을 위한 품질’이며, ‘누가 어떻게 책임을 지고’, ‘어떻게 지속적으로 개선할 것인가’에 대한 경영 시스템적 해답을 제시
    • 이 둘이 함께할 때 비로소 기업은 ‘완벽에 가까운 품질’을 향한 여정을 성공적으로 완수할 수 있음
  • 왜 ISO 9001 품질경영시스템이 선택되었는가?
    • ISO 9001 품질경영시스템은 기업의 ‘품질’을 위한 국제적인 약속이자 전 세계적으로 가장 널리 사용되는 경영 표준
    • 기업이 고객 요구사항과 법적 규제 사항을 충족하는 제품과 서비스를 일관되게 제공할 수 있음을 증명하기 위하여 사용
  • 연계의 목표
    • 고객 만족 극대화: 고객의 요구와 기대를 충족시키고 초과 달성
    • 지속적인 개선: 제품, 서비스, 프로세스의 효율성을 끊임없이 개선
    • 신뢰성 확보: 일관된 품질 관리를 통해 기업의 대외 신뢰도 향상

2. ISO 9001을 통한 품질 혁신

  • 스마트팩토리는 ‘데이터’와 ‘자동화’를 통해 ISO 9001의 품질 원칙들을 기술적으로 실현

2.1. 데이터 기반의 품질 예측 및 예방

  • 기술
    • IoT 센서, 빅데이터 분석, 인공지능(AI)
  • 활용
    • 생산 설비의 온도, 압력, 진동 등 모든 데이터를 IoT 센서로 실시간 수집
    • 이 빅데이터를 AI가 분석하여 불량 발생의 징후를 사전에 예측
    • 아예 불량이 발생하지 않도록 공정 변수를 자동 조정
  • 예시
    • 타이어 제조 공장에서 고온 상태가 특정 임계치를 넘으면 타이어의 물성 변화로 불량 가능성이 높아짐
      • 스마트팩토리에서는 AI가 이러한 데이터를 학습하여
        • 온도가 오르기 전 선제적으로 냉각 시스템을 가동하거나
        • 작업자에게 알림을 주어 불량을 예방

2.2. 정밀하고 일관된 자동화된 품질 검사

  • 기술
    • 비전 검사 시스템(머신 비전), 로봇, 딥러닝
  • 활용
    • 사람의 육안 검사는 피로도나 주관적인 판단으로 오류 발생 가능
    • 스마트팩토리에서는
      • 딥러닝 기반의 비전 검사 시스템이 고속 카메라와 AI를 이용해 제품의 미세한 결함까지 정밀하게 검출하고,
      • 로봇이 검사된 제품을 분류하여 사람의 실수를 최소화
  • 예시: LG전자 창원공장
    • 은 AI 기반의 비전 검사 기술로 생산되는 제품의 품질을 99.7%의 정확도로 검사
    • 인간의 육안 검사를 뛰어넘는 정확도와 일관성을 보장
    • 품질 신뢰도를 획기적으로 높임

2.3. 디지털 트윈 기반 공정 최적화

  • 기술
    • 디지털 트윈, 시뮬레이션
  • 활용
    • 디지털 트윈은 현실 공장과 동일한 가상 모델을 만들어, 실제 공정을 가동하기 전에
    • 다양한 조건으로 시뮬레이션하여 최적의 공정 변수를 찾아내고
    • 불량 발생 가능성을 사전에 예측 및 제거
  • 예시: 독일 지멘스 암베르크 공장
    • 디지털 트윈을 통해 생산 공정을 가상으로 실험하고 최적화하여, 불량률을 0.001%까지 낮추는 경이적인 성과를 달성
    • ISO 9001의 ‘개선’ 원칙을 기술적으로 극대화한 사례

2.4. 완벽한 생산 이력 추적(Traceability)

  • 기술
    • MES(제조실행시스템), ERP(전사적 자원 관리)
  • 활용
    • MES는 제품 생산의 모든 단계를 실시간으로 기록하고,
    • 어떤 자재가, 어떤 설비에서, 어떤 작업자에 의해, 어떤 조건에서 생산되었는지 상세한 이력을
    • ERP와 연동하여 관리
    • 이는 문제가 발생했을 때 원인 파악과 리콜 범위를 정확하게 결정하는 데 필수적
  • 예시
    • 식품 제조 공장에서 특정 제품의 위생 문제가 발생했을 때,
    • 스마트 MES 시스템에 기록된 데이터를 통해
    • 해당 제품에 사용된 원자재의 입고 시점, 생산 배치 정보, 투입된 설비, 작업자까지 즉시 추적하여
    • 문제를 해결하고 피해 확산 방지
    • ISO 9001의 프로세스 접근 방식과 증거 기반 의사결정에 완벽하게 부합