효과적인 품질검사 도구 ‘육안 검사’를 위한 5가지 팁
제조업체나 제품에 따라 사람의 육안 검사는 여전히 생산 공정에 서 중요한 단계이다. 예를 들어, 단기 또는 맞춤형 제조에서는 전 체 규모의 AOI 자동화를 사용하기에는 비용이 너무 많이 들거나 복잡할 수 있다. 또한 AOI에서 일반적으로 누락되는 구성 요소 방 향 또는 레이블 지정과 같은 오류가 있을 수 있다.
육안 검사를 통해 제조업체와 품질 관리자는 제조 공정의 특정 교차점에서 여전히 생성되거나 검사를 통과하는 소수의 오류가 있음을 인정한다. 종종 이러한 오류는 작업자 피로와 같은 인간 본성의 결과이지만 다른 경우에는 머신 비전이 실제로 존재하지 않는 품질 문제를 감지하는 잘못된 긍정일 수 있다. 두 시나리오 모두 결함이 없는 제품을 생산하려면 추가 품질 검사가 필요하다.
전자 제품 제조의 예에서 생산 공정에는 오프라인 육안 검사에 추가로 자동화된 의사 결정 지원을 추가할 수 있는 5가지 주요 영 역이 있다. 의사 결정 지원 도구는 인간 운영자를 대체하지 않지 만, 대신 제품의 차이점과 편차를 시각적으로 강조하여 선택이 일 관되고 주관적이며 신뢰할 수 있도록 한다.
성공적으로 완료되면 고객은 브랜드 옹호자가 될 정도로 충성 도가 높아지고 추천을 통한 고객 획득 비용 절감과 같은 다른 이 점을 얻을 수 있다. 그러나 단 하나의 결함이 있는 제품으로 이러 한 이점은 모두 사라질 수 있으며, 귀사의 고객은 곧 브랜드 옹호 자가 아닌 비평가가 될 가능성이 높다.
1. 입고 검사 품질 확인
제조 공정의 이 첫 번째 단계에서 작업자는 공급업체로부터 올바 른 구성 요소 유형, 수량 및 품질을 육안으로 확인하여 모든 구성 요소를 올바르게 수령했는지 확인한다.
이 단계에서 자동화된 의사 결정 지원은 생산이 시작되기 전에 타사 구성 요소의 올바른 품질과 수량을 받았는지 식별하여 제조 비용을 줄이는 데 도움이 될 수 있다.
2. 초도품 검사(FAI)
이것은 작업자가 시각적으로 결함을 확인하는 생산 라인의 또 다 른 영역이다. 특히 이 프로세스에는 전체 생산을 진행하기 전에 초도 장치를 검사하고 테스트하는 과정이 포함된다. 여기에서 품 질 관리자가 직면하는 문제는 종종 작업자 오류로 인해 감지된 오 탐지 또는 프로그래밍 오류로 인한 구성 요소 방향 및 배치의 양 이다.
품질 관리자는 최초 실행 제품의 이미지를 황금 참조 이미 지와 비교하고 작업자가 추가로 검사하고 확인할 차이점이나 결 함을 강조 표시하여 FAI에 대한 의사 결정 지원 자동화를 고려할 수 있다.
3. 자동화 생산 및 자동화 조립
자동화된 생산은 프로세스의 이 시점에서 FAI 및 최초 실행 제품이 승인된 후 모든 것이 원활하고 오류 없이 실행되고 있다는 인상을 줄 수 있다. 모든 품질 관리자는 이것이 생각만큼 매끄럽 지 않다고 말할 것이다. 픽 앤 플레이스 적용 및 자동 광학 검사 (AOI)와 함께 이 단계에서 종종 문제가 발생한다. 자동화된 프로 세스는 너무 비싸거나 복잡할 수 있으며 단기 및 맞춤형 제품에 는 적합하지 않을 수 있다.
또한 방향 및 납땜 오류는 여전히 AOI 에서 놓칠 수 있으므로 수동 검사 샘플링이 덜 문서화되지만 검사 프로세스에서 필요한 단계가 계속된다. 작업자를 위한 의사 결정 지원 및 자동 샘플링 프로세스를 자동화 생산 및 조립 단계에 추 가하면 최종 검사 품질 검사에서 품질 검사의 위험과 시간을 크게 줄일 수 있다.
4. 기계 조립
스루홀 부품의 납땜을 포함한 제조 및 조립 단계는 또 다른 위험 영역이 될 수 있다. 공정 중에 구성 요소가 손상되거나 잘못 배치 되거나 잘못된 극성으로 적용될 수 있다. 이때 오프라인 품질 점 검은 품질 관리를 개선할 수 있는 또 다른 기회가 될 수 있다. 공 정 내 생산을 황금 참조 이미지와 비교하여 오류가 발생하기 쉬운 제조 단계에서 품질 문제를 감지하여 작업자나 검사자에게 손상 과 오류를 분명하게 보여준다.
5. 최종 품질 검사
최종 품질 검사에서는 포장 및 배송 전에 가장자리가 매끄럽고 깨 끗한지 확인하기 위해 골드 핑거 검사를 포함하여 보드를 육안으 로 검사한다. 운영자는 또한 커넥터, 핀홀, 구리 노출 및 기타 서 비스 문제로 결함을 찾을 것이다. 이것이 최종 체크포인트인 경우 부품 손상 검토, 솔더 결함 및 전체 부품 방향 확인을 포함하여 이 전 단계에서 수행된 작업도 확인된다. 레이블 배치 및 기타 잠재 적 브랜딩도 이 단계에서 품질에 대해 검토된다.
이것은 시설을 떠나기 전에 제품 품질을 보장할 수 있는 마지막 기회이다. 모든 편차를 포착하는 것은 브랜드 무결성과 고객 충성 도를 위해 가장 중요하며 의사 결정 지원 도구는 작업자의 스트레 스가 많고 주관적인 선택을 줄이는 데 도움이 된다. 제품이 고객 에게 전달된 후에도 여전히 오류 탈출이 발생하는 경우, 효율적이 고 자동화된 추적 프로세스는 취약한 부분에 대한 데이터를 수집 하고 생산 품질을 더욱 향상시킬 수 있는 좋은 기회이다.
작업자는 최종 검사 단계에서 동일한 자동 품질 검사 도구를 사용하여 추적 관리를 위해 각 배치의 이미지를 저장할 수 있다. 현 장 문제가 보고되면 이 시스템을 사용하여 근본 원인 분석을 수행 하여 빠른 식별 및 해결을 수행하고 클레임을 수정하는 데 드는 시간과 비용을 절약할 수 있다.
기존 고객 기반에 미치는 영향을 고려하여 오류 탈출의 각 기회 를 개선함으로써 브랜드는 내부 프로세스를 활용하여 브랜드 충 성도를 개선하고 결과적으로 수익을 늘리고 획득 비용을 절감하 도록 도와줄 수 있다.
자료제공: Pleora Technologies(www.pleora.com)
