- 수율은 투입 대비 양품 비율이며, 여러 공정을 거칠수록 공정별 수율이 곱해져 전체 수율은 더 낮아집니다.
- 최종 검사는 이미 만들어진 불량을 걸러낼 뿐, 공정 이상이 이어지는 동안 생기는 불량을 막지는 못합니다.
- 제품 1개(사이클) 단위로 공정 신호를 측정해 정상 기준과 비교하면, 불량이 쌓이기 전에 이상을 찾을 수 있습니다.
같은 설비, 같은 조건으로 생산해도 불량은 생깁니다. 공구가 조금씩 닳거나, 금형 표면 상태가 바뀌거나, 소재 로트가 달라지는 것처럼 눈에 띄지 않는 변화가 쌓이기 때문입니다. 수율을 높이려면 불량을 골라내는 것보다 불량을 만드는 공정 변화를 먼저 찾아야 합니다. 이 글에서는 수율 지표를 읽는 법, 기존 품질 관리 방식의 한계, 공정 신호로 품질을 관리하는 방법을 정리합니다.
수율은 어떻게 계산하나요?
수율은 투입한 수량 중 양품으로 나온 비율입니다. 현장에서는 목적에 따라 몇 가지 지표를 나눠 씁니다.
| 지표 | 계산 | 의미 |
|---|---|---|
| 최종 수율 | 최종 양품 수 ÷ 투입 수 | 재작업을 거친 제품까지 포함한 결과 |
| 직행률(FPY) | 재작업 없이 한 번에 통과한 수 ÷ 투입 수 | 해당 공정이 처음부터 제대로 만든 비율 |
| 누적 직행률(RTY) | 공정별 직행률의 곱 | 라인 전체를 재작업 없이 통과할 비율 |
누적 직행률을 보면 공정 수가 많을수록 작은 손실이 크게 쌓인다는 것을 알 수 있습니다. 공정 4개의 직행률이 각각 98%라면 전체는 약 92.2%로, 100개를 투입할 때 8개 가까이가 어느 공정에선가 불량이나 재작업이 됩니다. 최종 수율이 높게 나와도 직행률이 낮다면, 재작업에 드는 시간과 비용이 숨어 있다는 뜻입니다.
최종 검사만으로는 왜 부족한가요?
최종 검사는 불량품이 고객에게 나가는 것을 막지만, 불량이 생긴 원인을 바로 알려주지는 못합니다. 공구 마모처럼 공정 상태가 서서히 나빠지는 경우, 검사에서 불량이 확인될 때쯤에는 이미 같은 원인으로 여러 개가 만들어진 뒤입니다. 샘플링 검사라면 그 사이의 불량이 빠져나갈 수도 있습니다.
| 방식 | 무엇을 보나 | 한계 |
|---|---|---|
| 최종·출하 검사 | 완성된 제품의 치수·외관·성능 | 불량이 이미 만들어진 뒤에 확인 |
| SPC(통계적 공정 관리) | 주기적으로 측정한 값의 추세와 관리 한계 | 측정 주기 사이의 변화는 놓칠 수 있음 |
| 공정 실시간 모니터링 | 가공·성형 중 발생하는 신호 | 신호와 품질의 관계를 먼저 검증해야 함 |
공정 신호로 품질을 본다는 것
가공이나 성형 중에는 공구와 소재의 마찰, 미세 균열, 충격 같은 현상이 그대로 신호로 나타납니다. 이 신호를 제품 1개가 만들어지는 구간(사이클) 단위로 잘라 특징값을 계산하면, 각 제품이 어떤 공정 상태에서 만들어졌는지를 수치로 남길 수 있습니다. 측정 주기에 기대는 샘플링과 달리 모든 제품에 대한 기록이 생긴다는 점이 가장 큰 차이입니다.
정상 범위는 데이터로 정합니다
양품이 만들어지는 동안의 특징값으로 평균과 표준편차를 구하고, 평균 ±3σ를 관리 한계로 두는 것이 통계적 공정 관리의 기본입니다. 정규분포라면 정상 데이터의 약 99.73%가 이 범위 안에 들어가므로, 한계를 벗어나거나 한쪽으로 계속 치우치는 추세가 보이면 공정에 변화가 생겼다고 판단할 수 있습니다. 신호에서 뽑는 특징값은 AE 신호 파라미터 정리에서 확인할 수 있습니다.
AE 센서로 볼 수 있는 공정
AE(음향방출) 센서는 재료 내부와 접촉면에서 생기는 고주파 탄성파를 감지하므로, 진동이나 온도로는 드러나기 어려운 가공·성형 중의 미세한 변화를 보는 데 적합합니다.
| 공정 | 품질에 영향을 주는 변화 | AE로 보는 것 | 사례 |
|---|---|---|---|
| 절삭 가공 | 공구 마모·파손 | 절삭 구간 신호 에너지의 증가와 급격한 변화 | 공작기계 공구 마모 |
| 딥드로잉·프레스 | 금형 마모, 소재 균열, 마찰 증가 | 성형 구간에서 생기는 돌발 신호 | 드로잉 공정 이상 |
| 소재·부품 | 내부 균열, 미세 손상 | 균열이 진전할 때 생기는 버스트 신호 | 설비 내부 손상 |
균열과 마찰이 만드는 신호의 특징은 AE로 설비 균열·파손을 감지하는 원리에 자세히 정리했습니다.
도입은 어떤 순서로 진행하나요?
줄이려는 불량 유형과 발생 공정을 정합니다.
설비 신호에 맞춰 제품 1개 단위로 데이터를 나눕니다.
양품 생산 구간의 특징값으로 관리 한계를 정합니다.
검사 결과와 대조해 신호와 불량의 관계를 검증합니다.
기준을 벗어나면 알림을 보내고 해당 제품을 선별합니다.
이 중 4단계가 가장 중요합니다. 신호가 달라졌다고 해서 반드시 불량인 것은 아니므로, 실제 검사 결과와 맞춰 보며 어떤 변화가 불량으로 이어지는지 확인해야 오경보 없이 쓸 수 있습니다.
예지보전과는 무엇이 다른가요?
같은 센서 데이터라도 보는 대상이 다릅니다. 예지보전은 설비가 언제 고장 날지를 보고, 공정 품질 관리는 지금 만드는 제품이 정상 조건에서 만들어지고 있는지를 봅니다. 공구 마모처럼 두 가지가 겹치는 경우가 많아, 한 번 설치한 센서로 설비 상태와 제품 품질을 함께 관리할 수 있습니다. 설비 관점의 내용은 설비 예지보전 가이드를 참고하세요.
리나솔루션의 공정 모니터링
리나솔루션은 유연 AE 센서 FlexMate, 실시간 모니터링 플랫폼 FlexReal, AI 이상 진단 FlexAI로 공정 신호 수집부터 사이클별 판정과 알림까지 구성합니다. 공작기계, 프레스·드로잉, 2차전지 제조 현장에 적용하고 있으며, 현장 테스트로 신호와 불량의 관계를 먼저 확인한 뒤 상시 모니터링을 도입합니다.
