아노다이징 공정 자동화와 검사 시스템, 파일럿에서 양산 넘어갈 때 정말 고민해야 할 것들

아노다이징 자체는 수십 년 된 공정인데, 막상 파일럿에서 양산으로 넘어가려 하면 자동화와 검사 이야기가 갑자기 복잡해집니다. 파일럿에서는 사람이 탱크 온도 보고 “조금 더 돌려요”라고 하던 걸, 양산에서는 숫자와 설비로 책임져야 하고요.

 

이 글은 “무조건 풀자동화가 정답” 같은 얘기보다는, 실제로 파일럿·소량 생산을 굴려본 뒤 양산을 준비할 때 어느 지점에서 자동화와 검사 시스템을 고민해야 덜 후회하는지, 현장 쪽 질문과 사례 중심으로 정리해 보겠습니다.

 

파일럿과 양산이 같은 조건인데 결과가 다른 이유부터 짚어 보기

회의에서 이런 말 자주 나옵니다.
“샘플 때랑 조건 똑같이 했다고 하는데, 왜 양산품은 색이 다르죠?”

 

실제로 보면 조건이 완전히 같았던 적이 거의 없습니다. 파일럿과 양산이 다르게 만드는 요인은 생각보다 단순한데, 대부분 문서화가 안 되어 있을 뿐입니다.

 

대표적인 차이는 이런 것들입니다.

• 파일럿 때는 한 랙에 10개 걸던 부품을, 양산에서는 40개씩 걸기 시작한다.
• 샘플은 작업책임자가 직접 붙어서 보는데, 양산에서는 교대 근무자가 라인 여러 개를 같이 본다.
• 전해액 상태는 샘플 때가 가장 깨끗하고, 양산에 들어갈수록 알루미늄 이온과 불순물이 쌓인다.
• 샘플은 온도·전류를 매번 미세 조정하지만, 양산은 정해둔 숫자대로만 운전한다.

즉 “조건”을 탱크 온도와 전류값 정도로만 이해한 게 문제인 경우가 많습니다. 자동화와 검사는 결국 이 숨은 차이들을 눈에 보이게 만드는 작업에 가깝습니다.

 

아노다이징 공정에서 자동화가 진짜로 의미 있는 구간

자동화를 얘기할 때, 흔히 생각하는 건 로봇이 랙을 들고 탱크를 오가는 모습입니다.

물론 멋있지만, 현실적으로 예산과 규모를 생각하면 그 단계까지 바로 가기 어려운 회사가 더 많습니다. 현장에서 “먼저 건드려볼 만한 자동화”는 조금 다른 지점에 있습니다.

 

현장 겸험상 중요하다고 느꼈던 구간은 세 군데였습니다.

1. 온도·전류·전압 기록의 자동화
2. 수세·침지 시간의 타이머화(사람 감이 아니라 시계 기준)
3. 두께·색 측정 결과를 엑셀이 아니라 시스템으로 모으는 것

이 세 가지만 제대로 해도, 나중에 불량이 났을 때 “그날 무슨 일이 있었는지”를 추적할 수 있습니다. 아직 랙 이송은 수동이어도, 공정 변수 기록이 자동화되어 있으면 파일럿과 양산 사이의 갭을 줄이는 데 큰 도움이 됩니다.

 

어떤 데이터를 어디까지 모을지부터 정리해 두기

무작정 센서만 달다 보면, 정작 나중에 아무도 안 보는 숫자들이 쌓이는 경우가 많습니다. 그래서 파일럿 단계에서 “우리 공정에서는 최소한 이런 데이터는 계속 보자”를 정해 두는 게 중요합니다. 예를 들어 아래 표처럼요.

 

데이터	항목수집 방법 예시	권장 수집 주기 예시	실제로 쓰이는 용도
탱크 온도	온도 센서 + 데이터 로거	1분 간격 로그	버닝, 색 편차 원인 추적
전류·전압	전원장치 로그 기능	로트별 시작·종료값 기록	피막 두께 편차 분석
전해액 농도	정기 분석(황산, 알루미늄 이온 농도 등)	주 1회 또는 탱크 교반 기준	탱크 노화 상태 판단
피막 두께	와류식 측정기	로트당 샘플 3~5점	공정 조건 보정 기준
색 차이(ΔE 등)	색차계 또는 기준 샘플 육안 비교	색 민감 로트마다	고객 클레임 대응 자료

 

모든 항목을 완벽하게 할 필요는 없습니다. 중요한 건 회사마다 “이 네 가지는 끝까지 챙긴다” 같은 합의를 만드는 겁니다. 그래야 담당자가 바뀌어도, 자동화 설비를 새로 들여와도 데이터 축이 끊기지 않습니다.

 

육안 검사 한계가 보일 때 고민하게 되는 자동 검사들

처음에는 다들 육안 검사로 버텨 봅니다. 그런데 일정 수준 이상으로 올라가면 반드시 이런 대화가 나옵니다.
“작업자마다 색 합격 기준이 다르다.”
“QR코드 인식률이 들쭉날쭉하다.”
“두께 측정은 하고 있는데, 그 데이터를 아무도 안 본다.”

 

이때 고민하게 되는 검사 자동화 옵션을 크게 나눠 보면 이렇습니다.

• 피막 두께 측정의 표준화
  로트마다 누가, 어디 위치를, 몇 번 재는지 절차를 통일하고, 가능하면 측정값을 수기로 적지 말고 바로 시스템에 입력하거나 블루투스로 받아서 저장합니다. 완전 자동은 아니어도, “사람 팔 + 디지털 기록” 조합만으로도 품질 관리가 훨씬 수월해집니다.
• 색상·외관 검사 보조
  색차계를 도입해서 기준 샘플과 ΔE 값으로 비교하는 방식이 가장 현실적인 첫 단계입니다. 카메라 비전 시스템까지 가려면 예산과 개발 시간이 필요하니, 색 민감 제품에 한정해서라도 색차계를 도입해 두면 나중에 큰 클레임 방어 자료가 됩니다.
• 마킹·인쇄 검사 자동화
  아노다이징 후 레이저 마킹, 실크 인쇄를 하는 라인이라면 QR/바코드 인식 여부, 글자 깨짐 등을 카메라로 자동 체크하는 시스템을 붙일 수 있습니다. 이 부분은 라벨링·마킹 업계에 이미 솔루션이 많아서, 아노다이징 공장도 비교적 부담 없이 차용할 수 있습니다.

중요한 건 “모든 제품에 자동 검사를 다 적용하겠다”라고 시작하지 않는 겁니다. 불량이 비싸게 터지는 제품, 사람 눈으로 매번 싸우게 되는 제품부터 단계적으로 넓혀 가는 게 현실적입니다.

 

파일럿 단계에서 미리 만들어 두면 좋은 간단한 표

실제로 도움이 많이 되는 건 거창한 MES나 ERP가 아니라, 파일럿 때부터 쓰던 아주 단순한 표일 때가 많았습니다. 아래처럼요.

 

항목	파일럿 단계에서의 합의 사항	양산 단계에서 체크할 것
대상 제품군	예: 전자기기 하우징 3종, 색상 4종	제품 추가 시 기존 레시피 재사용 여부
기준 샘플	색·질감 기준 실물 샘플 코드와 보관 위치	기준 샘플 교체 시 승인 절차
핵심 데이터	온도, 전류, 두께만 우선 기록	색차, 전해액 농도까지 확대
검사 방법	육안 + 두께 측정, 색은 개발팀 최종 승인	작업자 기준 + 색차계 병행
자동화 범위	온도·전류 로깅까지만 적용	장기적으로 이송·타이머·검사 자동화

 

이 정도의 표 한 장만 회의실에 붙어 있어도, “우리가 지금 어디까지 왔고 어디까지는 일부러 안 하는 중인지”를 팀 전체가 공유할 수 있습니다. 자동화 장비 고민은 이 합의 위에서 시작하는 게 맞습니다.

 

실제로 많이 겪는 두 가지 사례

이론보다 와닿는 건 현장에서 자주 보는 장면들입니다. 두 가지 정도만 정리해 보겠습니다.

 

첫 번째는 색 클레임이 반복되는 경우입니다. 고객은 “샘플이랑 다르다”고 하고, 공장은 “같은 조건”이라고 주장합니다.

나중에 알고 보면 샘플은 알루미늄 이온이 거의 없는 새 전해액, 한 랙에 8개만 걸고, 책임자가 온도·시간을 손으로 조정해가며 뽑은 결과물입니다.

 

양산은 탱크에 알루미늄 이온이 많이 쌓인 상태에서 한 번에 40개씩 걸어서 처리한 거고요. 이런 경우, 자동화 설비보다 먼저 필요한 건 “샘플 당시 전해액 상태, 로트 구성, 걸이 사진, 작업 로그를 남기는 습관”입니다. 그게 없으면 어떤 장비를 도입해도 같은 클레임이 반복될 수밖에 없습니다.

 

두 번째는 피막 두께 불량이 애매하게 나오는 경우입니다. 검사에서 기준을 벗어나는 건 10개 중 1~2개뿐인데, 그게 항상 모서리나 구멍 주변, 특정 위치에서만 나옵니다. 탱크 조건을 아무리 조정해도 개선이 안 됩니다.

 

나중에 랙 배치를 다시 그려 보고, 실제로 걸린 사진을 놓고 보면 문제는 전류 분포였습니다. 가장자리 부품은 늘 과두께, 중간은 부족, 구석진 형상은 피막이 얇게 나오는 패턴이 그대로 찍혀 있습니다. 이럴 때는 “전류 감시” 자동화가 아니라, “랙 설계·걸이 규칙” 쪽을 먼저 손봐야 합니다. 자동 로더가 와도 랙 설계가 그대로면 문제는 유지되니까요.

 

이 두 사례의 공통점은, 공정 데이터·사진·조건이 쌓여 있었으면 훨씬 빨리 원인을 찾았을 거라는 겁니다. 자동화 설비 자체보다, 설비를 도입했을 때 “무슨 데이터를 어떻게 쌓을 건지”가 먼저입니다.

 

정리: 아노다이징 자동화는 설비보다 질문이 먼저다

아노다이징 공정을 자동화하고 검사 시스템을 붙이는 일은 멋있는 장비를 들여오는 문제처럼 보이지만, 실제로는 질문을 정리하는 문제에 더 가깝습니다.

• 우리 공정에서 파일럿과 양산의 가장 큰 차이가 무엇인지
• 불량이 났을 때 항상 답답했던 지점이 어디인지
• 사람이 눈과 손으로 하기에는 이미 한계를 느끼는 작업이 무엇인지
  이 질문에 대한 답을 먼저 정리하면, 온도·전류 로깅부터 시작할지, 색차계·카메라 검사부터 손댈지, 랙·로트 설계부터 다시 볼지가 자연스럽게 결정됩니다.

아노다이징 자동화는 한 번에 끝나는 프로젝트가 아니라, 파일럿에서 작은 기록 습관을 만들고, 그 위에 데이터 수집·검사·이송 자동화를 조금씩 얹어 가는 긴 과정입니다.

 

지금 당장 모든 걸 자동화하려고 하기보다, “1년 뒤에 꼭 남아 있어야 할 데이터가 뭐지?”, “다음 불량이 났을 때는 어디까지는 설명할 수 있어야 하지?”를 팀에서 함께 적어 보는 것, 거기서부터 시작해도 충분히 의미 있는 자동화의 첫걸음이 됩니다.

 

 

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