1. 스마트 품질경영 프로세스 설계 개요
- 단순히 기술을 도입하는 것을 넘어, 기업의 품질 철학과 운영 시스템을 한 단계 도약시키는 중요한 설계
- 스마트 품질경영 프로세스의 목표
- 데이터 기반의 지능화된 의사결정 + 자동화된 실행
➜ ISO 9001이 요구하는 품질 목표 달성 및 지속적인 개선의 극대화
- 설계 목표
- 실시간 투명성 확보
- 모든 품질 관련 데이터와 프로세스를 실시간으로 모니터링하고 가시화
- 예측 및 예방
- AI 기반 분석을 통해 잠재적 품질 리스크를 사전에 예측, 예방
- 자동화 및 일관성
- 표준화된 프로세스를 자동화하여
- 품질 변동을 최소화하고 일관성 확보
- 지속적 개선 루프
- 데이터 기반의 개선 활동을 체계화
- 실행 결과의 자동 피드백
- ISO 9001 준수 용이성
- ISO 9001의 요구사항을 효율적이고 효과적인 방식으로 충족
2. 프로세스 기반설계 (PDCA 사이클)
- PDCA(Plan-Do-Check-Act)로 구현하는 지능형 품질 혁신
2.1 PLAN (계획 및 설계)
- 내용
- 품질 목표 설정
- 리스크 식별
- 품질경영시스템(QMS)의 범위 및 책임 정의
- 필요한 자원 및 인프라 계획 수립
- 주요 기능
- 품질 목표 및 전략 설정
- 시장, 고객 요구, 내부 역량 데이터를 종합적으로 분석
- 스마트팩토리 환경에 최적화된 품질 목표 및 품질 전략 수립
- 예: 불량률, 고객 클레임 감소율, 공정 수율 등
- 제품/공정 품질 요구사항 설계
- 디지털 트윈 및 시뮬레이션 활용
- 신제품 및 신공정 개발 단계에서부터 품질 특성과 요구사항 정의
- 잠재적 리스크를 가상으로 검증하여 설계에 반영
- 리스크 및 기회 분석
- AI 기반 예측 분석 시스템을 통해
- 잠재적 품질 리스크 식별
- 예: 설비 고장 패턴, 특정 조건에서의 불량 발생 확률 등
- 예방 계획 수립 및 개선 기회 발굴
- QMS 문서화 및 표준화
- 디지털 플랫폼 기반
- ISO 9001 QMS 문서 관리
- 예: 품질 매뉴얼, 절차서, 지침서, 양식 등
- 모든 표준 운영 절차(SOP)의 시스템화
- 자원 계획
- 스마트팩토리 기술 인프라(센서, 서버, 네트워크) 확보
- 전문 인력(데이터 분석가, AI 엔지니어, 보안 전문가) 확보
- 교육 훈련 계획 수립
- 핵심 스마트팩토리 기술
- 빅데이터, AI (예측 분석): 품질 목표/전략 수립, 리스크/기회 분석
- 디지털 트윈, 시뮬레이션: 제품/공정 설계 및 검증
- 클라우드/ERP/MES: QMS 문서 및 자원 계획 통합 관리
- ISO 9001 연계
- 조직 상황: 외부/내부 이슈, 이해관계자 니즈 파악
- 리더십: 품질 방침, 역할/책임, 권한 부여
- 기획: 리스크/기회 조치, 품질 목표, 변경 기획
- 지원: 자원(인력, 인프라), 역량, 문서화된 정보
- 데이터 보안 고려사항
- QMS 문서 및 설계 데이터 보안
- QMS 문서 및 디지털 트윈 설계 데이터의 접근 권한 최소화(RBAC)
- 암호화
- 버전 관리
- 리스크 분석 데이터 보안
- 민감한 리스크 분석 데이터의 기밀성 및 무결성 확보
2.2 DO (실행 및 생산)
- 내용
- 계획된 생산 및 품질 관리 활동 실행
- 데이터 수집 모니터링
- 주요 기능
- 자동 데이터 수집
- IoT/IIoT 센서, PLC, 로봇, 비전 시스템, 스마트 계측기 등을 통해
- 생산 설비 상태, 공정 파라미터, 환경 정보, 제품 데이터(RFID/바코드) 등 모든 제조 데이터를 실시간으로 자동 수집
- 생산 공정 제어 및 최적화
- MES가 ERP로부터 전달받은 생산 계획 실행
- AI/ML 기반으로 최적화된 공정 파라미터를 유지하도록 설비를 실시간으로 제어 및 조정
- 로봇 및 자동화 설비가 표준화된 작업 수행
- 자동 품질 검사 및 테스트
- AI 비전 검사 시스템이
- 생산 중 또는 생산 완료된 제품의
- 외관 및 조립 상태를 고속으로 정밀 검사
- 스마트 계측기가 성능 테스트 자동 수행
- 생산 이력 추적(Traceability) 및 관리
- MES가 각 제품/배치에 대한 원자재 투입, 공정 조건, 설비 사용 이력, 검사 결과, 작업자 정보 등을 자동으로 기록하고 관리
- 핵심 스마트팩토리 기술
- IoT/IIoT, PLC, 센서: 실시간 데이터 자동 수집
- MES, 로봇 및 자동화: 생산 공정 제어 및 최적화
- AI 비전 검사: 자동 품질 검사
- ISO 9001 연계
- 운영 기획 및 관리: 생산 프로세스 실행 및 통제
- 생산 및 서비스 제공: 통제된 조건에서의 생산
- 제품 및 서비스의 불출: 검증된 제품 불출
- 부적합 출력물 관리: 부적합품 자동 식별
- 데이터 보안 고려사항
- 수집 데이터 무결성: 센서 및 통신 채널 보안, 데이터 암호화(전송 및 저장)
- 공정 제어 시스템 보안: OT망 분리, 강력한 접근 제어, 무단 제어 방지
- 생산 이력 데이터 보호: 위변조 방지, 백업 및 복구 시스템
2.3 CHECK (점검 및 평가)
- 내용
- 실행된 활동의 결과와 QMS 성과를 모니터링, 측정, 분석, 평가하고 부적합을 식별
- 주요 기능
- 실시간 품질 성과 모니터링
- 통합 관제 시스템(CIM) 및 대시보드를 통해
- 생산량, 수율, 불량률, 설비 가동률 등 핵심 품질 지표(KPI)를 실시간으로 시각화, 모니터링
- 데이터 분석 및 평가
- 빅데이터 및 AI 분석 시스템이 수집된 데이터를 분석하여
- 품질 트렌드, 문제의 근본 원인, 잠재적 리스크 등을 파악
- 정량적 데이터를 기반으로 QMS의 효과성을 평가
- 내부 심사 및 경영 검토 지원
- QMS 디지털 플랫폼이 심사 관련 기록, 절차서, 성과 데이터 등을 즉시 제공
- 내부 심사 및 경영 검토 프로세스의 효율성 증대
- 부적합 관리 및 분석
- AI가 식별한 불량 데이터와 MES에 기록된 이력 데이터를 연동하여
- 부적합품 발생 원인을 자동 분석
- 부적합품 격리 및 처리 절차 지원
- 핵심 스마트팩토리 기술
- 빅데이터, AI (진단 분석): 품질 성과 분석 및 평가
- MES, ERP (통합 대시보드): 실시간 모니터링 및 보고
- QMS 디지털 플랫폼: 심사 및 검토 문서 관리
- ISO 9001 연계
- 성과 평가: 모니터링, 측정, 분석 및 평가
- 내부 심사: 심사 활동 계획 및 수행
- 경영 검토: QMS의 적절성, 적합성, 효과성 검토
- 부적합 출력물 관리: 부적합품 특성 파악 및 처리
- 데이터 보안 고려사항
- 분석 데이터 기밀성: 분석 시스템 및 리포트 접근 제어, 데이터 익명화/비식별화
- 심사 데이터 무결성: 심사 기록 및 증거 자료 위변조 방지
- 부적합 데이터 보호: 민감한 품질 문제 관련 데이터 유출 방지
2.4 ACT (개선 및 조치)
- 내용
- 평가 결과에 따라 시정 및 예방 조치를 취하고 QMS를 지속적으로 개선
- 주요 기능
- 시정 및 예방 조치 실행
- AI가 분석한 근본 원인과 예측 결과를 바탕으로
- 최적의 시정 및 예방 조치를 MES를 통해 현장에 지시
- 예: 설비 재조정, 공정 파라미터 변경, 작업 표준 업데이트
- 지속적 개선 활동 (Kaizen) 지원
- 디지털 트윈 시뮬레이션을 통해 새로운 개선 아이디어의 효과를 미리 검증
- AI가 과거의 개선 사례와 데이터를 학습하여 최적의 개선 방안을 제안
- 학습 및 피드백 루프
- 모든 개선 활동의 결과와 효과를 데이터로 기록
- 이 데이터를 AI가 다시 학습
- QMS의 지능화 수준을 지속적으로 향상시키는 피드백 루프 구축
- 지식 공유 및 역량 강화
- 개선 사례, 신규 SOP 등을 QMS 디지털 플랫폼을 통해 공유
- AR/VR 기반 교육 콘텐츠로 활용하여 전 직원의 품질 역량 강화
- 핵심 스마트팩토리 기술
- AI (처방적 분석): 시정/예방 조치 제안, 개선 방안 도출
- 디지털 트윈, 시뮬레이션: 개선 방안 검증
- MES, ERP (워크플로우): 조치 지시 및 실행
- AR/VR/메타버스: 지식 공유, 교육 및 훈련
- ISO 9001 연계
- 일반사항: 지속적인 개선 활동
- 부적합 및 시정 조치: 부적합 제거 및 재발 방지
- 지속적 개선: QMS의 적절성, 적합성, 효과성 향상
- 데이터 보안 고려사항
- 개선 활동 데이터 보안: 개선 아이디어, 결과 데이터의 기밀성, 무결성
- 지식 공유 플랫폼 보안: 민감한 정보 유출 방지, 접근 권한 관리
