품질 검사는 제조 공정에서 꼭 필요한 과정으로 고객에게 제공되는 제품에 대한 신뢰성을 높이기 위해 품질 검사 구조를 잘 구축해야 합니다. 또한 각 제품의 설계 및 개발, 제조공정과 물류 과정에서 추적 능력을 확보해야 합니다. 추적 능력을 확보해야 불량이 발생했을 때 로트에 대한 분리 관리 및 회수 등에 활용할 수 있습니다.
품질 검사의 종류와 AI의 활용
매일 품질 관리에 최선을 다한다는 생각으로 공들여 품질을 확인하는 작업이 ‘검사 업무’입니다.
검사는 크게 ‘방식별’, ‘목적별’, ‘특성별’ 검사의 3종류가 있고 각 종류는 더 세분화됩니다.
특성 검사로 분류되는 ‘오감 검사’는 목시 검사와 같이 인간의 오감을 사용하는 검사로 냄새나 맛, 색조나 섬세한 벗겨짐, 왜곡 등 기계 판별이 어려운 항목을 체크합니다. 과거에는 인간의 체크가 필요한 부분이었지만, 최근에는 AI를 활용한 자동화가 진행되고 있습니다. AI나 이미지 분석 기술이 급속히 발전해 개와 고양이의 품종을 즉시 판별하고 여권의 본인 확인도 가능해졌습니다. 즉, 검사 영역에서도 이러한 기술로 목시 검사의 자동화가 가능해진 것 입니다.
인간의 경우에는 숙련자와 초심자의 검사 정밀도가 차이가 있으며, 장시간의 작업은 눈에 부담이 되는 등 과제가 있었습니다. 이러한 과제를 AI를 이용함으로써 해결한다고 알려져 있는데, 실제로는 어떨까요? 초기 불량의 경우, 빅데이터는 커녕 불량 샘플조차 없기 때문에 머신러닝이 그 위력을 발휘할 수 없습니다. 이런 점에서 인간에게는 ‘위화감’이라는 특기가 있어 처음에 인지되는 불량에 대해서도 ‘뭔가 이상하다’고 깨닫는 능력이 있습니다. 이렇게 인간과 AI의 콜라보레이션이 중요하다고 할 수 있습니다.
품질 검사의 종류
품질 검사는 다음과 같이 3가지 종류로 구분됩니다.
- 방식별 : 신규 부품이나 새로운 설비의 도입 시에는 전수 검사를 실시해 서서히 발취 검사, 무시험 검사로 이행해 갑니다. 무시험 검사품이라고 해도 정기적으로 발취 검사를 하고 품질의 안정성을 확인합니다.
- 목적별 : ‘수입’, ‘중간’, ‘최종’과 공정의 각 단계에서 각각 ‘구입 부품’, ‘구입품’, ‘최종 제품’을 검사합니다. 작업 내용이나 대상 품목에 맞게 검사 방식이나 특성별 검사가 진행됩니다.
- 특성별 : 검사의 목적이나 품목의 특성에 따라 필요한 검사로, 비파괴 검사로 끝낼 수 있으면 상품 가치가 내려가지 않고 출하할 수 있습니다.
추적성으로 불량품의 원인을 특정
대형 슈퍼나 고깃집에 가면 이 소고기는 ‘어느 지역의 xx씨가 기른 소고기 입니다.’ 라는 표시를 붙일 수 있습니다. 어떤 경로로 이 가게에 왔는지 물품의 출처를 밝혀 소비자를 안심시키려는 시도입니다.
이런 물류의 이력 관리 기법을 제조업에 응용해 원재료의 조달부터 부품의 가공과 조립, 최종 제품의 납품과 같은 일련의 흐름을 주로 품질의 관점에서 체계적으로 관리하는 구조가 추적성(traceability) 입니다. 불량품이 발생할 경우, 재빨리 그 원인이 된 부품이나 프로세스를 확인할 수 있기 때문에 영향 범위를 세부 포인트로 특정해 고객의 피해를 최소한으로 막을 수 있습니다.
