1.서 론
세계 인더스트리 4.0은 사물인터넷, 사이버물리시스템, 센서 등의 기반기술을 중심으로 생산공정, 조달․물류, 서비스까지 통합 관리하는 ‘스마트 팩토리’를 목표로 한 다. 스마트 팩토리 실현을 위해서는 센서, RFID와 같은 반도체가 필수적으로 이용되어 진다. 이에 따라 반도체 회사들은 반도체 생산량을 증대하기 위해 웨이퍼를 절단 하는 양질의 다이싱 블레이드에 대한 구매를 확대하고 있다.
그러나 다이싱 블레이드 생산회사인 I사는 증가하는 수 요에 부응하지 못하고 수익창출에도 어려움을 겪고 있다. 왜냐하면 다이싱 블레이드의 생산이 다이아몬드 등 고가 의 원료를 사용하여 매우 복잡하고 예민한 공정을 거쳐야 하기 때문이다. 따라서 I사에서는 절삭공구 시장에서 다 이싱 블레이드의 가격경쟁력 확보 및 품질수준 제고가 당 면과제이다.
이에 본 연구에서는 I사 다이싱 블레이드 제조공정의 병목공정을 찾아내어 라인밸런스 효율을 높여 생산성 향 상방안을 도출하고 개선된 공정의 기대효과를 분석하고 자 한다.
본 논문은 제 1장은 서론, 제 2장은 기존연구 고찰, 제 3장은 I사의 다이싱 블레이드 제조공정 현황과 문제점, 제 4장은 생산성 향상을 위한 공정개선방안 도출 및 경 제성분석을 통한 최적방안 선정, 제 5장은 결론 및 향후 연구방향으로 구성되었다.
2.기존연구 고찰
그동안 시뮬레이션을 이용한 제조공정의 생산성 향상 에 관한 다양한 연구가 진행되었으며 그 성과도 많았다.
Moon and Chang[11]은 Arena를 이용하여 신축공장 설 계 시 베어링 제조공정 용량설계를 중점으로 하는 시뮬 레이션 모델 연구를 하였다. Lee and Choi[9]은 C언어 기 반의 시뮬레이션을 통한 혼합흐름공정 제조시스템의 생산 율을 최대화하는 연구와 추가 장비도입 시 예산의 범위 와 최대 생산율을 예측하는 연구를 수행하였다.
Cho and Koo[2]는 Arena를 활용하여 Minimum Batch Size(MBS), Dynamic Batching Heuristic(DBH), Next Arrival Control Heuristic(NACH), Minimum Cost Rate(MCR), Dynamic Job Assignment Heuristic(DJAH)와 같은 배치생산에 서 부하량을 줄일 수 있는 방법론 연구를 수행하였다.
Chai and Park[1]은 반도체 패키지를 생산하는 K기업 의 병목공정을 개선하기 위해 시뮬레이션을 통한 생산라 인의 균형화 방안과 제품별 스케줄링 및 작업자 재배치 를 통한 납기지연율 감소에 관한 연구를 수행하였다.
Lee et al.[7]은 PCB(Printed Circuit Board)기반의 CNC (Computer Numerical Control) 드릴제품을 생산하는 S사 의 공정분석을 위해 통계분석 프로그램(SPSS)을 활용한 회귀분석을 실시하였고, 납기수준 계수를 측정하고 각 변수의 가중치를 부여한 Arena 시뮬레이션과 타부서치 (Tabu Search) 기법을 통해 최적 대안을 도출하는 연구를 수행하였다.
Kim[5]은 Arena 시뮬레이션을 통하여 국내 담배 제조 기업인 K사의 인력배치계획 연구를 수행하였다. 특히 자 동화가 어려운 수작업 라인공정의 모델링 작업과 인적자 원 재배치와 설비 재조정 및 스케줄링 변화를 통해 생산 성 향상을 달성하였다. Lee and Park[10]은 중소 작업장 의 동작 및 생산흐름을 분석 및 개선하고 이를 통한 경 제적인 효과를 평가하였다. 목걸이 체인 생산회사인 S기 업의 각 단계별 제조공정에 대한 표준시간을 측정하고 비부가가치 동작 및 생산흐름을 개선하여 생산성향상에 따른 경제성의 평가를 실시하였다.
Park[12]은 대표적인 다품종소량생산의 염료생산업체 의 환경성과 경제성을 평가한 연구를 진행하였다. 대부 분 Batch 시스템으로 이루어지고 환경적인 문제점이 많 은 염료생산업체에 대하여 환경성 및 경제성 평가를 통 하여 공정상의 개선과 생산시스템의 변화에 대한 방향을 제시하였다. 그리고 순현재가치(NPV, Net Present Value) 를 이용하여 제시한 대안에 대한 투자적합성 여부를 평 가하였다.
한편 다방면의 문헌조사에도 불구하고 다이싱 블레이 드의 공정개선과 관련된 논문은 찾아볼 수 없었다. 따라 서 본 연구는 동종업계의 생산관리와 품질경영 발전에 크게 기여할 것으로 판단된다.
3.다이싱 블레이드의 제조공정 현황 및 문제점
3.1.I사의 현황
I사는 2008년에 설립된 반도체 웨이퍼 및 전자 부품 절삭용 다이아몬드 블레이드를 주로 생산하는 업체이다. 2010년에 ISO 9001, 14001 및 벤처기업 인증을 취득하고 2015년 약 20억의 매출액을 달성하였다. 2016년에는 매 출액 100억 원을 목표로 다양한 판로확보와 제품개발에 주력하고 있다.
주요제품으로는 메탈본드를 이용한 IDM(Innovation Diamond Metal), 레진본드를 이용한 IDR(Innovation Diamond Resin), 전주본드를 이용한 IDE(Innovation Diamond Electric), 메탈본드와 레진본드의 특장점만을 살린 융합제품 인 IDH(Innovation Diamond Hybrid)가 있다.
동사는 2008년 설립이후 꾸준한 연구개발과 투자로 현 재 S전자에 주로 납품하고 있으며 해외수출까지 하고 있다. 그러나 생산성이 높지 않아 증가하는 수요에 적극 대응하 지 못하고 있는 것이 큰 고민이다.
3.2.다이싱 블레이드 제조공정현황 및 문제점
3.2.1.제조공정 현황
I사의 주력제품인 다이싱 블레이드 제조공정은 <Figure 1>과 같이 크게 믹싱작업, 세팅작업, 소결작업, 래핑작업, 마킹작업, 다이싱작업 등 6가지 작업으로 나누어진다.
(1)믹싱(Mixing) 작업
작업지시에 따라 설계가 이루어지면 처음으로 믹싱작 업이 행해진다. 믹싱작업은 다이싱 블레이드 제조에 있 어 설계와 더불어 가장 중요한 역할을 하는 공정이다. 약 60분에서 240분 정도 공업용 다이아입자 및 그 외 금속 분말, 합성수지, 각종 filler, 통전용 카본 등 각기 다른 비 중을 가진 분말을 고른 분포로 섞이도록 하는 작업이다. 피삭제의 종류에 따라 약간씩 다르기는 하나 믹싱시간이 너무 길거나 짧으면 공업용 다이아입자 및 금속분말 등 의 편석이 발생할 수 있다. 보통 1회 작업 시 완제품 60 장 분량의 재료가 투입되어지며 평균작업시간은 약 2시 간 30분 정도이다.
(2)세팅(Setting) 작업
믹싱작업이 완료되면 세팅작업이 시행된다. 세팅작업은 소성 전단계로 M.A(Methyl Alcohol), P.E.G(Polyethylene Glycol), Paraffin 등을 이용하여 과립(Granule)화된 분말 을 metal 및 carbon mold에 고르게 펴서 소결 후, 제품의 두께편차를 최소화하기 위한 작업과정이다.
여기서 주의할 사항은 금형 및 세팅자 등에 정전기가 발생하거나, 세팅자의 수평 유지가 되어있지 않으면 diamond 및 metal 분말의 편석이 생겨 제품으로서의 효용가 치가 떨어진다.
현재 보유하고 있는 세팅기계는 3대이며 1회 작업 시 완제품 4장 분량이 투입된다. 4장 분량의 1회 작업시간 은 약 11~12분 정도이다.
(3)소결(Sintering) 작업
소결작업은 분말을 metal 및 carbon mold에 setting후 이를 하나의 결정체로 만들어 내는 과정을 의미한다. 따 라서 본 공정에서는 피삭제에 따른 적절한 소결 온도 및 단위면적당 압력이 부여되는데 이는 곧 블레이드의 품질 과 수명을 결정하는 중요한 요인이 된다.
소결작업 기계는 3대를 보유하고 있으며 1회 작업 시 완제품 4장 분량의 양이 투입되어진다. 1회 작업시간은 약 15~17분 정도이다.
(4)래핑(Lapping) 작업
소결작업 후 래핑작업이 이루어진다. 래핑은 제품의 완 성작업으로 표면을 양면에서 연마하는 과정이다.
먼저 황삭작업(Rough Lapping)이 시작되는데 소결 후 두께편차가 큰 부분을 연마하고, banding된 부위를 일차 교정하기 위한 과정이다. 황삭작업은 래핑작업 중에서 블 레이드의 carrier이탈이 빈번하여 불량이 자주 발생하는 공정이므로 적절한 두께의 carrier 사용과 rpm, 적절한 압 력설정이 중요하다. 황삭작업을 위한 기계는 9B 2대가 있 으며 1회 작업 시 약 2시간 정도 시행된다. 기계 1대에 1 회 작업량은 완제품 30장 정도의 분량이다.
다음으로 좀 더 세밀한 작업인 중삭작업(Semi-finish Lapping) 이 약 2시간 동안 이루어진다. 즉, 9B 2대 기계를 이 용하여 1회 30장 정도 작업되어진다. 이때 황삭에 비해 rpm은 약 20% 빨라도 좋으며 압력은 상대적으로 낮춰 주는 것이 블레이드 표면조도 및 두께편차 작업에 유리하다.
끝으로 정삭작업(Finish Lapping)이 진행된다. 블레이 드는 외경 쪽 3.5mm정도가 사용되지만 사용되어지는 축 이 초고속 air spindle(15,000~50,000rpm)이므로 블레이 드의 360도 및 내외경 두께편차가 5미크론 이내로 작업 되어야만 진동을 최소화하여 Dicing 작업이 가능하다. 이 작업은 6B 3대 기계로 1회 약 35분 정도 소요되며 기계 1대당 최대 10장이 작업되어진다.
(5)마킹(Marking) 작업
래핑작업이 끝나면 제품에 마킹작업이 이루어진다. 마 킹작업은 다양한 제품을 구별하기 위한 작업으로 블레이 드의 모든 정보가 기록되어진다.
(6)다이싱(Dicing) 작업
다이싱 작업에서 피삭제의 성분 및 칩의 관리기준에 적합한 작업이 이루어지도록 테이프 종류 및 rpm, 작업 속도, tape in to volume 등의 최적조건을 찾으면 블레이 드 제조공정은 마무리된다.
3.2.2.제조공정의 문제점
(1)자료 수집
제조공정의 문제점을 파악하기 위해 2015년 8월 3일 부터 2016년 1월 31일까지 약 6개월간의 측정시간 데이 터 중 50개를 랜덤하게 발췌하였다. 각 공정의 작업시간 은 I사에서 다년간의 노하우를 통해 개선되어진 최적시 간을 수집한 것이다. <Table 1>은 발췌한 50개의 데이터 에 의한 1회 평균작업시간을 나타낸 것이다.
본 연구에서는 시뮬레이션을 수행하기 위해 다음과 같은 가정을 설정하였다. 첫째, 기계의 고장으로 인한 영 향은 발생하지 않는다. 둘째, 작업자가 공정 및 기계 설 정을 위해 이용되는 작업시간은 고려하지 않으나 각 공 정 이동시간은 고려한다. 셋째, 작업시간은 9시간으로 하 며 휴무시간은 고려하지 않는다. 넷째, 한 달 작업일수는 20일로 한다. 다섯째, 본 시뮬레이션을 통해 얻어진 가상 개선에서 발생되어지는 기계의 재배치 비용이나 설비추 가로 인한 비용을 고려하여 경제성 분석을 실시한다.
(2)시뮬레이션 모델링
현 공정은 하나의 흐름공정으로 이루어지며, 6공정중 주요한 믹싱, 세팅, 소결, 래핑 공정을 이용해 모델링하였다.
먼저 믹싱, 세팅, 소결, 래핑(황삭, 중삭, 정삭)의 작업 시간 데이터를 Arena의 Input Analyzer를 이용하여 각 공 정시간별 분포를 추정하고 이렇게 추정된 각 공정별 시 간분포에 대한 분포의 적합도와 유의성을 검정한 결과, <Table 2>와 같이 나타났다. 모든 공정에서 카이제곱 검 정에서의 P-value가 유의수준 0.05보다 크므로 각 공정별 로 추정한 공정시간에 대한 확률분포는 시뮬레이션에 적 용 가능한 것으로 확인되었다.
(3)현 공정에 대한 시뮬레이션 결과
현재 상황에 대해 시뮬레이션 한 결과, 작업시간은 <Table 3>과 같다. <Table 4>와 같이 실제 작업시간과 시 뮬레이션 시간의 차이가 거의 없는 것으로 확인되었다.
(4)다이싱 블레이드 제조공정의 문제점
현 공정의 문제점을 파악하고자 시뮬레이션 결과로 나타난 entity당 waiting time(<Table 5>), 공정별 waiting time(<Table 6>), 공정별 하루 평균 in-out 작업량(<Table 7>), 월간누적 waiting time(<Table 8>)을 살펴보면 각 공 정에 있어 작업에 따른 대기가 발생하여 작업시간이 늦 어지는 것을 확인할 수 있었다. 이와 관련한 문제점으로 는 다음과 같이 파악되었다.
첫째, 세팅에서 대기시간이 발생하였다. 이는 앞선 믹 싱에서 기계 당 60장의 블레이드 작업이 이루어지지만 3 대의 세팅기계에서 대당 4장씩 작업이 이루어져 대기가 발생되고 있다.
둘째, 소결에서 대기시간이 발생하였다. 세팅에서 작 업되어지는 블레이드의 수와 소결에서 작업되어지는 블 레이드의 수가 기계 당 4장씩으로 동일하나, 소결의 작 업시간이 세팅의 작업시간에 비해 평균적으로 길기 때문 인 것으로 나타났다.
셋째, 래핑작업 중 황삭에서 블레이드 장당 대기시간 이 약 17분 발생했다. 이는 소결에서 병목공정이 발생한 이후 추가적으로 발생한 것이다.
넷째, 일간 작업량으로 보아 정삭작업에는 크게 문제 가 없지만 한 달 간의 누적대기시간을 확인한 결과, 한 달간 약 1,570분 정도의 대기시간이 발생하는 것으로 나 타났다.
이러한 문제를 해결하기 위해서는 본 공정에서 기계의 추가배치를 통한 공정개선이 필요한 것으로 파악되었다.
4.다이싱 블레이드 제조공정의 생산성향상 방안
4.1.공정개선 대안
본 장에서는 도출된 문제점을 개선하기 위해 기계 추 가를 기본으로 다음과 같은 방안을 검토하였다. 여기서 는 공정이 흐름생산(Flow-shop)으로 설계되어 있는데다 오랜 시간 경험에 의해 정착되어졌기 때문에 설비배치문 제는 예외로 하였다.
첫 번째 대안은 세팅작업 하루 전에 믹싱작업을 하는 것이다. 이럴 경우 항온 항습기의 설치가 필요하다. 두 번째 대안은 세팅기계 추가, 세 번째 대안은 소결기계 추 가, 네 번째 대안은 정삭기계 추가하는 것이다. 다섯 번 째 대안은 상기 4가지 대안을 복합한 것이다.
4.1.1.믹싱공정 개선
첫 공정인 믹싱작업은 평균적으로 150분이 걸리는 것 으로 실제 공정과 시뮬레이션을 통해 확인되었다. 작업 이 시작된 후, 150분간의 작업이 이루어지고 있어 이로 인해 세팅작업이 늦게 시작되고 있었다. 이에 따라 믹싱 작업을 전날 수행한다고 가정하여 시뮬레이션을 실시하 였다. 그러나 믹싱작업을 전날 수행하기 위해서는 반제 품의 보관에 필요한 항온 항습기 설치가 필요하다.
<Table 9>와 같이 믹싱공정 개선방안은 현재 공정보다 블레이드 장당 대기시간이 크게 개선되지 않았지만 <Table 10>과 같이 하루 작업량이 60장에서 120장으로 증가되었 고 한 달에 약 400장 정도 증가되는 것으로 나타났다. 따 라서 본 개선방안은 현 공정에 추가비용 없이 프로세스의 순서개선을 통해 바로 적용 가능한 것으로 판단된다.
4.1.2.세팅공정 개선
효과적인 믹싱공정 개선방안이 현 공정에 바로 적용 가능한 것으로 확인됨에 따라 세팅작업 대기시간 감소를 위한 세팅기계를 추가, 시뮬레이션을 실시하였다. 적절 한 기계수의 설정을 위하여 1대씩 증설하여 시뮬레이션 을 실시하였다.
시뮬레이션 결과, 기계의 증설에 따른 Blade 장당 대 기시간은 <Table 11>과 같이 나타났다. 세팅공정 개선을 위해 3대의 세팅기계를 추가했을 경우 현 공정에서 평균 23분의 대기시간이 약 9분으로 감소됨을 알 수 있었다. 즉, 세팅기계 증설에 따라서 세팅대기시간이 줄어들었으 나 그 감소폭은 작아졌으며 세팅작업이 빨라짐에 따른 소결작업의 대기시간 증가가 확인되었다. 이러한 이유로 한 달 생산량에는 크게 변화가 없는 것으로 나타났다 (<Table 12> 참조).
4.1.3소결공정 개선
소결작업의 문제점을 해결하기 위해 현 공정과 동일한 소결기계를 한 대씩 추가하면서 시뮬레이션을 실시하였다.
시뮬레이션 결과, <Table 13>과 같이 소결기계의 증설 에 따른 Blade 장당 대기시간은 감소되며 특히 2대 증설 할 경우 평균 7분의 대기시간이 0.1분으로 감소되는 것 을 확인하였다.
소결기계의 증가는 래핑작업에도 영향을 주는 것으로 나타났다. 믹싱공정 개선만 했을 경우 약 17분이던 래핑 대기시간이 소결기계가 5대(2대 증설)가 설치되면 약 13 분으로 줄어드는 것으로 나타났다.
한편 <Table 14>는 소결기계 증설에 따른 한 달간 누적 생산량과 누적대기시간을 나타낸 것이다.
4.1.4.정삭공정 개선
정삭기계 증설에 따른 시뮬레이션 결과, <Table 15>와 같이 정삭작업에서의 Blade당 대기시간은 전체적으로 큰 차이가 없지만 3대 추가설치 시 대기시간이 2분에서 1분 으로 줄어든 것을 확인하였다.
또한 <Table 16>에서 보는 바와 같이 한 달 간 누적 생산량에는 크게 변화가 없으나 정삭기계의 대기시간은 급격히 감소하는 것으로 확인되었다. 믹싱공정만 개선할 경우 대기시간이 1,733분인데 반해 3대의 정삭기계를 추 가 증설할 경우(6대 설치)에는 0분으로 줄어들어 연간 생산량이 크게 증대될 것으로 판단된다.
4.1.5.복합적 개선
여기서는 믹싱작업을 하루 전에 실시하는 대안 1을 기본 으로 하여 각각 세팅, 소결, 정삭 기계를 추가하는 대안 2, 3, 4를 포함한 복합대안 5에 대해 시뮬레이션을 실시하였다.
시뮬레이션 결과 나타난 대안별 1일 평균 대기시간 및 생산량(<Table 17>)과 대안별 누적생산량(<Table 18>)을 보면 세팅공정, 소결공정, 정삭공정의 개별개선보다 복 합적 개선대안들이 효과적인 것으로 나타났다. 특히 가 장 효과적인 복합대안 3의 경우 현 생산 공정 보다 연간 4,500장 정도의 증산효과를 거두는 것으로 나타났다.
4.2.경제성 분석
4.2.1.경제성분석을 위한 가정
지금까지 검토된 대기시간 감소방안에 대한 경제성 분 석을 실시하기 위하여 다음과 같은 가정을 설정하였다. 첫 째, 하루 9시간, 월간 20일을 기준으로 하여 계산되어진 생산량을 통해 연간 누적생산량을 예측하며 생산된 제품 은 전량 판매된다. 둘째, 기계 한 대당 비용은 항온항습기 7,000만 원, 세팅기계 500만 원, 소결기계 6,000만 원, 래핑 정삭기계 5,000만 원, 장당 Blade 가격은 5만 원으로 산정 한다. 셋째, 기계의 추가로 인해 발생될 수도 있는 작업자 의 증가는 무시한다. 넷째, 추가된 기계설비의 내용연수는 5년, 연간 이자율은 5%(평상시 대출이자)로 한다.
4.2.2.경제성분석 결과
<Table 19>는 상기의 4가지 가정에 따라 현 방법(대안 0), 믹싱공정개선(대안 1), 세팅공정개선(대안 2~4), 소결공 정개선(대안 5~6), 정삭공정개선(대안 7), 복합개선(대안 8~15) 등 총 16개 대안에 대한 연간기대효과를 분석한 결과 이다. 여기서 투자비용(연가)은 항온항습기 및 추가설비 비 용을 연가로 환산한 것이고 연간매출액은 대기시간 감소로 증가된 생산량에 단가를 곱해 계산하였다. 그 결과, 16개의 방안 중 대안 2가 최적인 것으로 나타났다. 즉, I사에서는 항온항습기 및 세팅기계 1대 추가 도입하고 믹싱작업을 하루 전날 실시하게 된다면 향후 5년간 매년 20,648만 원의 이익증대 효과를 거둘 수 있을 것으로 판단된다. 그러나 수요처의 물량확대 요청이 있을 경우에는 대안 12(복합대 안 5)도 신중히 검토할 필요가 있다고 본다.
상기와 같은 경제성분석 결과, 한 가지 간과해서는 안 될 사항은 비록 단순한 개선방안일지라도 상당한 효과를 가져 올 수 있다는 점이다. 예컨대, 믹싱공정 개선은 단 순한 아이디어이지만 월 평균 약 400장의 생산량 증가와 투자비용을 제외하고도 매년 약 20,403만 원 매출증가 효과를 거둘 수 있는 것으로 나타났기 때문이다.
5.결론 및 향후연구
본 연구에서는 다이싱 블레이드 제조공정 개선을 통한 생산성향상 방안을 강구하였다. 시뮬레이션 기법을 이용 하여 현 공정의 문제점을 파악하고 여러 대안을 경제적으 로 검토, 최적방안을 선정하였다. 지금까지 연구결과를 요 약하면 다음과 같다.
첫째, 약 2시간 30분 정도 소요되는 믹싱공정을 사전 에 할 경우 대기시간의 차이는 크게 없는 것으로 나타났 으나 전체 산출량에서 60개에서 120개로 증가하였다. 둘 째, 세팅공정 개선에 비해 소결공정 개선이 효과적인 것 으로 판단된다. 셋째, 복합적인 개선은 생산성향상과 리 드타임 감소에 효과적인 것으로 판단된다. 세팅공정은 약 23분에서 16분으로, 소결공정은 약 7분에서 약 1.7분 으로, 황삭 공정은 17분에서 11분으로 대기시간이 줄어 들었으며 산출량도 60개에서 120개로 증가하였다. 넷째, 투자비용 대비 연간매출액 증가를 비교해 본 결과, 16개 의 방안 중 믹싱공정은 사전에 실시하고 세팅기계를 1대 추가 설치하는 방안이 최적이며 향후 5년간 매년 20,648 만원의 매출증가효과를 거둘 수 있을 것으로 나타났다. 이와 같은 결과는 공정 대기시간 감소를 위한 기계의 추 가설치가 꼭 만능이 아니라는 것을 확인하였다.
향후 연구에서는 더욱 다양한 생산 공정에 적용하고, 작업자의 인건비 등 다양한 요인들을 고려하여 보다 정 확한 결과를 도출할 필요가 있다.
