급변하는 제조환경과 제조기술의 발전에 있어서 IT의 역할은 날로 그 무게가 가중되고 있다. ERP(Enterprise Resource Planning : 전사적 자원관리), MES (Manufacturing Execution System : 통합생산관리), FA(Factory Automation : 공장자동화) 등이 제조기업의 필수 정보시스템으로 자리를 잡은지 오래고, 시간에 지남에 따라 더욱 전문화되고 진화된 모습으로 거듭나고 있는 중이다. 이처럼 IT가 제조비즈니스에 적극적으로 투영 중에 있다 보니, 지금의 제조기업들은 QMS (Quality Management System, 품질관리시스템)를 주목해야할 중요한 요소로 꼽고 있다.

다품종 소량생산이 제조산업을 주도하던 시대에는 품질관리 대상이 극히 제한돼 있었고 또한 관리가 불가능한 대상도 있었다. 게다가 과거의 제조품질은 오랜 경험과 축적된 노하우를 바탕으로 한 숙련된 제조기술이 그 척도가 됐었다. 그러나 근래 들어 대량생산과 정밀제조기술이 중요해지면서 장인의 숨결 등과 같은 희열은 오히려 사치가 돼버렸다. 1980년대 중반 MES가 산업현장에 도입되면서 복잡한 생산활동의 시스템적인 관리가 가능하게 됐고, 이를 통해 생산관리를 효율적으로 수행할 수 있게 됐다. 그 후 FA가 추가돼 제조현장의 데이터의 수집이 용이하게 돼, 제조환경은 인간의 숙련된 기술 중심에서 IT를 활용한 시스템적 운영관리 체제로 급격한 변화가 이뤄졌다. 이 가운데 제조현장의 시간 당 생산량은 기약적인 발전을 거듭하고 있으며, 자동화에 기반을 둔 생산관리 체제는 급기야 대량 혹은 정밀하게 생산되는 제품들에 대해 한 차원 높은 품질관리 체계를 요구하게 됐다.

이미 많은 기업들이 운영하고 있는 MES도 공장 내의 실시간 모니터링, 제어, 물류 및 작업내역 추적 관리, 상태파악, 불량 관리기능이 있다. QMS는 이 중에서 품질흐름에 초점을 맞추고 이를 전문적으로 관리하는 정보시스템이다.

문제에 직면한 일본 자동차 업체

최근 연일 매스컴에서 화두가 되고 있는 한 일본 자동차 업체를 눈 여겨 볼 필요가 있다. 혁신이라는 이름으로 주목을 이끌었던 이 업체를 보면 생산, 자동화, 품질 등 제조과정상의 모든 요소를 혁신의 대상으로 삼았을 것은 자명하다. 하지만, 현재의 이슈는 바로 품질에 관한 한 가지뿐이다.

이런 사례와 같이 대량생산에 있어서 유기적 품질 관리가 되지 않으면 그 손실비용은 소량생산을 했을 때와 비교할 바가 되지 못한다. 오히려 위 업체는 사후 정확한 대응이라도 할 수 있는 시스템이 갖춰진 것이 그나마 다행이라고 생각한다. 언제 어디서 누구에게 어떤 공정조건으로 생산이 돼 어떠한 검증과정을 통해 소비자의 손에 들려졌는지 알 수 없는 제품들이 도처에 널려있는 것이 현실이다.

모든 사람들이 이구동성으로 말하는 ‘생산성 향상’은 무엇을 말하고 있는 것일까? 필자는 그 안에 생산품의 품질향상이 내포돼 있다고 믿어 의심치 않는다. 품질을 배제한 생산성 향상은 전혀 의미 없는 외침일 수 있다. 한계에 다다른 생산관리와 제조환경에서 최종 출하량을 높이는 방법은 품질관리를 철저히 해 출하수율을 높이는 방법 외에는 돌파구가 없다. 품질향상은 곧 원가경쟁력 향상과 생산선 향상의 기반이며 이는 곧 기업이익으로 환원되기 때문이다.

IT통한 전문적 품질관리 필요성

IT를 통한 품질관리의 선두에 있는 초정밀 산업(반도체, FPD, 태양전지, 전자 등)에서는 순수한 제조생산에 관련된 공정 외에 품질관리를 위한 측정공정이 20~30%를 차지하고 있으며 그 비중이 날로 증가되고 있는 추세다. 이 같은 양상은 자동차, 철강, 화학, 식품 등 일반제조 산업으로도 확산되고 있는 실정이다.

이와 같이 품질관리는 제조 현장에 있어 그 위치가 감당하기 힘든 만큼 커져 버린 것이 현실이다. 따라서 더 발전된 IT 기술을 이용한 전문적 품질관리가 제조업 경쟁력을 높이는 최선의 전략이라 할 수 있다.

품질관리 방법 중에 가장 보편적인 것 중의 하나가 SPC이다. 하나의 공정조건 및 측정결과에 대해 하한과 상한을 긋고 목표값에서 최대한 벗어나지 않게 조절해 제품이 동일한 품질을 가질 수 있게 하는 방법이다. 고전적인 품질관리에서는 모눈종이에 작업자가 측정결과를 찍어서 작업현장에 붙여놓는 것이었지만, 이는 그 수많은 조건과 측정값 중 하나를 표시할 수밖에 없는 한계가 있다. 하나의 제품이 생산될 때 적게는 10개의 공정에서 많게는 수백 수천의 공정으로 이어진다. 이 생산과정에서의 모든 공정 조건 혹은 공정별 측정결과는 가히 그 수를 헤아릴 수 없을 만큼 많으며, 이들을 일률적으로 관리하는 것은 IT의 힘을 빌리지 않고는 불가능에 가까울 정도로 지금의 생산환경은 복잡해져 버렸다.

이에따라 QMS 역시 현재 IT 흐름에 발맞춰 분석기법의 공유와 분석기능에 대한 고도화를 중심으로 진화해 나가고 있다.

지금의 QMS는 전문지식을 가진 엔지니어가 통계나 품질의 상관관계를 고려해 나름대로의 공정조건을 설정하고 이를 하나의 워크플로우 형태의 공식으로 만들어 전문지식인이 아니어도 동일한 품질관리 결과를 얻을 수 있는 시스템으로 구현되고 있다. 이는 다른 각도로 보면 워크플로우를 공유할 수 있는 시스템을 구현한다고 할 수 있을 것이다.

또한 제조현장에서는 통계적 기법도 전문 기술사의 경험도 통하지 않는, 도저히 이해할 수 없는 수율 및 품질저하가 발생하곤 한다. 이러한 경우 QMS는 별도의 공식으로 몇 단계로 나눠 새로운 분석기법을 재창조 할 수 있도록 유연한 대응을 지원할 수 있다.

세계적으로 인정받고 있는 한국의 반도체 산업도 1990년대 말부터 데이터 모니터링과 분석을 위한 시스템들이 공정단위로 구현돼 왔다. 그리고 이제는 그것들을 유기적으로 통합해야 할 시기가 됐다. 이 역시 IT의 발전된 흐름, 그 중에서도 QMS적 관점에서 어떻게 접근하고 활용하느냐에 따라 제조 비즈니스의 성패가 정해진다고 해도 과언이 아닐 것이다.

이처럼 QMS는 현재의 대량생산 혹은 초정밀 생산환경에서 기업의 이익과 직결되는 생산관리활동을 위한 또 하나의 중요요소로 자리잡아가고 있으며, 향후 그 위상이 더 높아질 수밖에 없을 것이다.

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