일관성 및 효율성을 극대화하는 자동화 운영

“제 임무는 간단합니다.” 제조 연구 개발 그룹 리더이자 팀켄의 22년차 베테랑인 Roman Dreussi가 말합니다. “모든 제품과 공정에서 편차를 제거하는 것입니다.”

팀켄 엔지니어는 물리 및 디지털 방식 자동화를 활용하여 점점 더 까다로워지는 고객 요구와 일정을 충족하는 동시에 재료를 절약하고 효율성을 개선하기 위해 제조 방식을 간소화하고 있습니다.

팀켄은 오랫동안 운영을 자동화하여 효율성을 제공해왔습니다. 최첨단 제조의 전통을 유지하고 신뢰성과 최고의 제품에 대한 명성을 구축했습니다. 오늘날, 루마니아의 프라호바 메트릭 테이퍼 롤러 베어링 (TRB) 공장 같은 시설과 중국 우시시 및 샹탄시의 풍력 에너지를 지원하는 대형 베어링 라인은 진화를 거듭하고 있는 최첨단 시설입니다.

감산 공정에 가치를 더하다

“엔지니어는 무엇을 설계하든 정확한 사양으로 제조해야 합니다.” Dreussi가 말합니다. “예를 들어, 베어링의 연료 효율을 높이려면 특별한 프로파일이 필요할 수 있습니다.” 이러한 목적을 달성하려면 팀켄은 “하드 스톡”이라는 공정부터 연마 및 마감 공정에 대한 100년 이상의 전문 지식을 발휘해야 합니다.

원강은 거친 베어링 링으로 만들어집니다. 그런 다음 열처리에 들어갑니다. 그 결과 ‘블랙 스톡’이 생깁니다. 강철은 검정으로 코팅될 때까지 경화되기 때문입니다.

거기서부터 연마 및 마무리 작업이 시작됩니다. 즉 최종 베어링 링을 만들기 위해 재료를 제거하는 과정입니다. “우선 당사의 제품 설계자가 추구하는 것을 만들어야 합니다.” Dreussi가 말합니다. “거기에다 최소한의 폐기물을 남기면서 품질, 일관성 및 신뢰성에 대한 표준을 충족하고 신속하게 만들어야 합니다.”

지속적으로 가치를 추가하기 위해 Dreussi와 그의 팀은 제조 프로세스의 모든 영역에서 데이터를 확보합니다. 그들은 데이터를 바탕으로 적절한 투자를 통해 문제를 해결하고 운영을 간소화하며 비용을 절감할 수 있는 부분에 대한 결정을 내립니다.

“블랙 포장” 간소화

프라호바 공장의 새로운 공작 기계 기술은 팀켄의 제조 투자가 어떻게 극적인 시간과 비용 절감을 창출하고 주주 가치를 높이는지를 보여주는 한 가지 예입니다.

“기존 공장에서는 작업자의 상호 작용을 볼 수 있습니다.” Dreussi가 말합니다. “예를 들어, 베어링의 내부 원뿔 직경을 연마하는 휠은 빠르게 마모되므로 누군가가 한 시간에 한두 번씩 연마재를 보충해야 합니다.”

새로운 공작 기계 기술을 사용하면 최소한의 인력 개입으로 완전한 부품을 생산할 수 있습니다. “블랙 스톡은 제조 라인에서 검정 주황색 팀켄 박스로 단 30~45분 만에 이동합니다.” Dreussi가 말합니다. “가공되지 않은 제품이 한순간에 완성된 베어링으로 변하는 것을 지켜보자면 정말 놀랍습니다.”

팀켄의 새로운 프라호바 공장은 컴퓨터 제어, 로봇 공학 및 자동화의 정교한 발전을 통해 현대 제조 방식을 한 차원 높은 곳으로 끌어올렸습니다.

적은 비용으로 더 많은 작업 수행

새로운 팀켄 시설에서 플랜트 설계자는 더 적은 기계를 사용하여 효율성과 일관성을 높이기도 합니다. 이제 한 대의 기계로 한 때 4시간이 소요되었던 연삭 작업을 처리할 수 있습니다.

궁극적인 목표는 생산성을 최대한 늘리는 것입니다. “숙련된 노동력이 부족하고 하이터치 시설의 이직률이 증가하고 있습니다.” Dreussi는 말합니다. “직원이 필요하지만, 자동화는 제품 일관성을 개선하고 편차를 제거하여 효율성을 높입니다.”

“우리는 최대 효율성을 목표로 하고 있습니다.” 그가 말합니다. “라인을 설정하면 모두가 자리를 비우고 손대지 않아도 몇 시간 동안 실행됩니다. 그것이 이루어진다면, 제 일은 끝난 셈입니다.”

다음 차례: 모든 데이터의 가치 실현

Dreussi는 사물 인터넷의 생산 단계이자 4차 산업혁명의 근간인 데이터 수집 자동화를 통하여 더 많은 가치가 실현되기를 기대합니다.

예를 들어, 공정 매개변수로 알려진 연삭 변수는 모든 작업 “방식”의 기초가 됩니다. 이 방식은 운영자가 매개변수를 변경할 때 팀이 사업적 영향을 이해할 수 있게 도움을 줍니다.

“저는 물리적인 데이터 수집을 위해 이곳저곳을 다니곤 했습니다.” Dreussi는 말합니다. “새 기계를 사용하면 자동으로 데이터를 수신하여 책상에서 이를 검토할 수 있습니다. 각 작업에 소요되는 시간, 라인에서 생산하는 부품 수, 생산 실행 전반에 걸친 주기적 시간 트렌드를 실시간으로 알 수 있죠.”

이제 데이터를 손쉽게 얻을 수 있으므로 팀은 데이터를 최대한 활용하는 방법을 찾고 있습니다. “아직 업계는 AI와 기계 학습을 아직 빙산의 일각만 활용하고 있습니다.” Dreussi가 말합니다. “모두가 그것을 이야기하고 있지만 진정으로 가치를 더할 솔루션은 아직 개발 중입니다.”

“팀켄은 부품의 라인 내외부 및 아래 이동을 물리적으로 자동화하는 훌륭한 작업을 해왔습니다.” 그가 말합니다. “데이터 자동화를 통해 제품의 품질과 고객 약속의 신뢰성을 향상시켜 나갈 수 있다는 점이 매우 기대됩니다.”

프라호바 공장이 어떻게 열처리 기능과 마감 기술의 정교한 발전을 사용하여 메트릭 크기의 테이퍼 롤러 베어링 기술을 발전시키는지 알아보십시오.

Published: 2021/11/26