SPC 구축사례 | 설비조건 실시간 모니터링으로 정밀 공정의 품질을 잡은 첨단소재 기업

모든 SPC 구축이 ‘검사 결과’를 다루는 것은 아닙니다. 어떤 공정에서는 검사 이전의 설비 조건 자체가 품질을 결정합니다. 공정액의 농도·온도·압력 같은 조건이 조금만 흔들려도 제품의 미세한 품질이 달라지는 정밀 제조 공정이 그렇습니다. 이번 글에서는 초정밀 부품을 개발·양산하는 한 첨단소재 기업이, 설비조건 모니터링 기반 SPC 시스템을 도입해 핵심 공정의 설비 데이터를 실시간으로 수집·분석한 구축사례를 정리합니다.

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이 사례 한눈에 보기

업종

초정밀 부품 제조 (첨단소재)

도입 배경

양산 품질 확보를 위해 설비 조건의 정밀 관리 필요 · 기존엔 수기 작성·관리에 의존

이번 프로젝트

핵심 생산설비 대상 설비조건 모니터링 SPC 시스템 신규 도입

적용 범위

핵심 생산 공정 전체의 설비조건 데이터 실시간 수집·분석

추진 방식

정부 스마트공장 구축 및 고도화 지원사업 연계

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도입 배경 — 정밀 공정에 수기 관리는 한계였다

이 기업이 개발·양산하는 부품은 극히 정밀한 품질 제어가 요구되는 첨단 소재입니다. 생산 공정에서 온도·압력·농도 같은 설비 조건이 일정하게 유지되어야 제품의 균일성이 확보됩니다. 조건이 조금만 흔들려도 품질 산포가 커지고, 그만큼 불량으로 이어집니다.

 

문제는 이런 미세한 조건 관리를 수기로 작성·관리하고 있었다는 점입니다. 설비가 시시각각 만들어내는 데이터를 사람이 따라가며 기록하는 방식으로는, 양산에 필요한 고도의 품질분석 능력을 확보하기 어려웠습니다. 그래서 이 기업은 자동화 장비로부터 데이터를 직접 수집하는 설비조건 모니터링 시스템을 도입하기로 했습니다.

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무엇을 구축했나 — 설비가 스스로 상태를 보고하는 SPC

이번 구축의 핵심은 사람이 아니라 설비 자신이 자신의 상태를 실시간으로 보고하게 만드는 것이었습니다.

• 설비조건 실시간 수집 — 핵심 생산설비에서 다수의 공정 조건 항목(온도·압력·농도·속도 등)을 초 단위로 자동 수집
• 대용량 데이터 처리 구조 — 시간이 지날수록 데이터가 누적되며 처리 속도가 느려지는 문제를 막기 위해, 설비별·기간별로 데이터를 분산 저장하는 구조로 설계
• 검사 데이터 자동 연계 — 주요 검사 설비와 분석 장비의 데이터를 시스템에 자동 연동해, 현장에 가지 않고도 품질 패턴과 경향을 파악
• 이상 감지 및 트렌드 분석 — 검사 데이터를 자동으로 수집해 생산수·항목별 불량수·규격이탈을 실시간 모니터링하고, 관리도 그래프로 치우침을 즉시 확인
• 품질 이력·대응체계 확보 — 검사 데이터를 전송·축적해 검사 누락을 방지하고, 문제 발생 시 설비조건 이력을 통해 원인을 추적하는 대응체계 마련

이 모든 데이터가 쌓이면서, 공정의 ‘지금 상태’뿐 아니라 ‘무엇이 바뀌어서 문제가 생겼는지’까지 추적할 수 있는 기반이 만들어졌습니다.

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SPC 도입으로 달라진 품질관리 프로세스

품질관리 방식 자체가 ‘결과만 확인하는 검사’에서 ‘조건을 추적하는 관리’로 바뀌었습니다.

 

X-RS 관리도 그래프로 데이터의 치우침을 확인할 수 있게 되면서, 대량 불량으로 번지기 전에 이상 징후를 미리 잡아내고, 그만큼 재작업에 드는 비용과 시간을 줄일 수 있게 되었습니다. 또한 품질에 영향을 주는 설비 조건과 검사 결과가 데이터베이스로 함께 쌓이면서, 품질 이력의 추적성이 확보되고 공정능력이 낮은 공정을 찾아 지속적으로 개선하는 흐름도 자리 잡았습니다.

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도입 효과 — 기대되는 정성적 변화

이 기업은 설비조건 모니터링 SPC 도입을 통해 다음과 같은 변화를 기대하고 프로젝트를 추진했습니다.

• 양산 품질 안정화 — 설비 조건 변화를 실시간으로 감지해 대량 불량을 사전에 방지하고, 균일한 제품 품질 확보
• 생산성 향상 — 설비 이상으로 인한 재작업·폐기를 줄여 양품 생산량 증대
• 원인 추적 체계 확보 — 품질 문제 발생 시 설비조건 이력을 기반으로 원인을 추적하고, 신속·정확한 대응 가능
• 분석 시간 절감 → 연구개발 집중 — 수작업 데이터 정리에 쓰던 시간을 설비 안정화와 연구개발에 재투자

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이 사례에서 주목할 점 — “검사”가 아니라 “조건”을 관리한다는 것

이 사례가 특별한 이유는, SPC가 단순히 완제품 검사 결과를 모으는 도구가 아니라 공정이 진행되는 동안의 설비 조건 자체를 실시간으로 감시하는 도구로 쓰였다는 점입니다. 검사에서 불량을 발견하는 것과, 불량이 생기기 전 조건의 흔들림을 잡아내는 것은 완전히 다른 차원의 품질관리입니다.

 

또한 정성적 목표에서 밝혔듯, 데이터 자동 수집·분석으로 수작업 분석 시간이 줄어든 만큼, 그 시간을 생산설비 안정화와 연구개발에 재투자할 수 있게 된 점도 이 사례의 중요한 의미입니다. 신제품을 개발하는 기업일수록, 시스템이 절약해 준 시간이 곧 기술 경쟁력으로 이어집니다.

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어떤 기업에 이 방식이 적합한가

• 설비 조건(온도·압력·농도 등)이 품질을 좌우하는 정밀 제조사
• 완제품 검사만으로는 불량 원인을 추적하기 어려운 기업
• 다수의 설비에서 대량의 데이터를 실시간으로 수집·분석하고 싶은 기업
• 신제품 양산을 준비하며 품질 데이터 기반을 미리 갖추고 싶은 기업
• 정부 스마트공장 구축 및 고도화 지원사업 활용을 검토 중인 기업

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사이버테크프랜드 구축 실적

사이버테크프랜드 QMS SPC 시스템 구축 주요 고객사 로고

 

 

* 일부 구축 실적만 기재 (자동차 1~3차 협력사, 전기, 화학, 반도체, 방산, 전자, 사출, 중공업,정밀 가공, 프레스 등 다수 구축)

 

현대트랜시스, 현대위아, 평화발레오, 카펙발레오, 포스코모빌리티솔루션, 엔캠, 모트롤, 보그워너, 엔에스케이, 위아마그나, 한국원자력연구원, 코리아디펜스인더스트리, 브이엠, 미코세라믹스, 오토, 델파이, 엠알인프라오토, 천일엔지니어링, 모나미, 메가젠임플란트, 동신관유리공업, 디에스, 한국단자, 대성아이엔지, 수산세보틱스, 폴리텍, 윈팩, 플라맥스, 인팩이피엠, 풍산, 대륙, 보아, 한국마스터, 우성전자, 성신전장, 셈코, 세광전자, 한창, 지앤, 삼오텍, 신안정밀, 태성지에스티, 대성하이피오토, 광명전자, 엠피텍솔루션, 엠텍, 휴렉스, 유인, 영신기계, 윈젠, 효성기계, 대영전장, 동우전공, IMB, JH테크, 우림기어, 서진테크원, 동평테크, 영진정공, 서울에프엔디, 본하이테크, 화성정기, 청명, 정진정공, 범우정밀, IMT, 대호정밀, 영엽, 신광테크, 선우정밀, 대덕테크, 나산, 인성금속, 일성기계, 호성정공, 기남산업, 웅전공업, 와이앤씨, 제이엠기어, 대진테크, 비엠, 유성하이테크, 세명정공, 제이씨, 삼영MT, 한일산업, LT정밀 등

 

사이버테크프랜드는 대기업부터 중소·중견 제조기업까지 다양한 규모의 고객사와 함께 디지털 품질관리 체계를 구축해왔으며, 각 기업의 현장 특성과 산업별 요구사항에 맞춤화된 솔루션을 제공합니다.

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자주 묻는 질문 (FAQ)

Q. SPC가 완제품 검사가 아니라 설비 조건을 관리할 수도 있나요?
A. 네. 본 사례처럼 공정 품질이 설비의 동작 조건(온도·압력·전압·농도 등)에 크게 의존하는 경우, SPC를 설비조건 모니터링에 적용해 조건 자체의 안정성을 관리할 수 있습니다. 이 경우 검사 결과뿐 아니라 조건 데이터까지 함께 분석합니다.

 

Q. 수집 주기가 짧아 데이터가 많으면 시스템이 느려지지 않나요?
A. 데이터가 누적될수록 처리 속도가 느려질 수 있어, 설비별·기간별로 데이터를 분산 저장하는 구조를 설계해 처리 속도를 유지합니다. 대용량 데이터를 다루는 정밀 공정에서는 이런 구조 설계가 중요합니다.

 

Q. 양산 초기 단계에도 SPC 도입이 의미가 있나요?
A. 오히려 더 의미가 있습니다. 양산 초기에 품질 데이터 기반을 갖춰두면, 생산량이 늘어나는 과정에서 발생하는 공정 변화를 빠르게 감지하고 대응할 수 있어 안정적인 양산 전환에 도움이 됩니다.

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📌 (주)사이버테크프랜드

제조기업의 경쟁력 강화를 위한 QMS·SPC·AI 품질관리 솔루션 전문 기업
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