다이셀, 생산혁신공법에 AI 적용 효율화 … 연평균 100억엔 감축

다이셀(Daicel)이 프로세스형 공장에 도입하고 있는 생산혁신 공법에 AI(인공지능)를 적용해 주목된다.
다이셀은 도쿄(Tokyo)대학과 공동으로 개발한 AI를 탑재한 어플리케이션을 이용해 자율형 생산 시스템을 개발했다.
일본 아보시(Aboshi) 및 오타케(Otake) 공장에 도입했으며 2021년 2월부터 새로운 시스템으로 생산을 본격화할 예정이다.
앞으로 3년간 일본공장에 모두 도입함으로써 생산비용을 연평균 최대 100억엔 감축할 수 있을 것으로 기대하고 있으며 장기적으로는 해외공장 및 조립가공 공장에도 적용할 방침이다.
다이셀은 오래전부터 차세대형 화학공장을 목표로 생산 혁신과 프로세스 혁신을 동시에 추진하는 다이셀식 생산혁신 공법을 도입하고 있다.
생산현장의 감시, 판단, 조작과 관련된 노하우를 파악해 성질에 따라 중요도를 3단계로 분류한 후 중요도1과 2는 이미 생산 시스템에 적용했으며 품질 및 코스트 최적화에 기여하는 노하우인 중요도3을 생산 시스템에 적용하는 과정에서 자율형 생산 시스템을 개발했다.
개발 시스템은 화학 등 프로세스형 공장에서 획득한 데이터를 토대로 매일 학습을 거듭한 AI를 탑재해 작업자를 지원하는 방식이며, 탑재된 AI는 축적된 가동 노하우를 활용함과 동시에 실제상황 속에서 노하우를 자동으로 추출하는 것으로 알려졌다.
다이셀은 도쿄대학과 공동으로 개발한 AI 로직을 활용함으로써 계산 부하를 낮춤과 동시에 정밀도 높은 계산 결과를 도출할 수 있어 노하우를 100% 활용할 수 있을 것으로 기대하고 있다.
다이셀식 생산혁신 공법으로는 숙련자의 노하우 추출 및 추가에 많은 노력이 필요했으나 AI를 활용함으로써 시스템 도입의 장벽을 해결한 것으로 파악되고 있다.
자율형 생산 시스템은 PCM(최적가동조건 산출 시스템)과 APS(고도예측 시스템)로 구성되며, PCM은 안전, 품질, 생산량, 코스트 지표를 실시간으로 예측해 개별 지표를 최대화하기 위한 최적의 가동조건을 도출한다.
아보시 공장에서 2019년 말부터 2020년 3월까지 실증시험을 실시해 품질지표인 예측정밀도가 90% 이상으로 나타났다.
APS는 PCM에서 발생한 변조를 억제하기 위해 변조 징조를 감지해 가동조건을 수정하며, 실증시험에서 변조 원인을 100% 예측했고 잘못된 시점에서의 감지를 0.03%로 억제한 것으로 알려졌다.
다이셀은 PCM에 따라 생산성이 향상되고 APS에 따라 안전, 품질, 코스트가 안정화됨으로써 수선비 약 40억엔, 원료 및 에너지 약 30억엔을 포함해 생산비용이 연평균 최대 100억엔 감축될 것으로 예상하고 있다.
앞으로는 완전자회사 편입을 추진하고 있는 폴리플라스틱스(Polyplastics)의 후지(Fuji) 공장을 포함해 일본에서 가동하고 있는 공장에 전부 도입할 계획이다.
자동차 에어백용 인플레이터 등 조립가공이 중심인 하리마(Harima) 공장에 대한 적용도 검토하고 있다.
다이셀은 정량적인 수치 데이터에 따른 일반적인 가동상황과 함께 음성, 영상 등 정성적인 데이터도 활용해 이상이 발생했을 때의 가동을 표준화하는 작업을 진행하고 있다.
2020년 도쿄대학과 연구에 착수했고 2021년 본격적으로 실증을 시작해 2022년 생산 프로세스에 적용할 방침이다.
다이셀은 자율형 생산 시스템을 활용해 한계를 뛰어넘어 서플라이 체인을 최적화하겠다는 목표를 세우고 있다.