1. 서 론

1.1 연구배경

ISO 9001 품질경영시스템은 구매한 제품이 규격된 구 매 요구사항을 충족시킨다는 것을 보장하는 데 필요한 검 사를 실행하여 구매 제품을 검증토록 규정하고 있다. 또한 생산한 제품이 규격된 제품 요구사항에 충족되었다는 것 을 검증하기 위해 제품의 특성을 모니터링하고 측정토록 규정하여 품질을 보증하도록 요구하고 있다[1]. 이를 위 해 기업은 구매 제품 검증을 위해 수입검사(Incoming Inspection), 생산 제품 검증을 위해 공정검사(Process Inspection) 및 출하검사(Outgoing Inspection)를 실시 하고 있다[2][3]. 이러한 제품검사의 검사항목은 크게 외 관, 특성(성능), 치수(조립성) 등으로 구분할 수 있으며, 이 중 외관검사는 일반적으로 검사자의 관능에 의한 검사, 자동검사장비에 의한 검사, 또는 두 방식이 혼합된 방법으 로 진행된다[4][5]. 검사자에 의한 검사는 인간 수행도의 변동성 때문에 안정적인 결과를 기대하기 어렵다고 알려 져 있다[6], 이를 극복하기 위해 많은 기업들이 자동검사 시스템을 구축하고자 카메라 등을 활용한 비전 시스템 (Vision System)을 개발하고 있다[7][8][9].

그러나 아직까지 기술 및 재정상의 한계로 검사자에 의 한 외관검사에 의존할 수밖에 없는 기업 및 부품이 존재한 다. <Table 1>은 이러한 상황의 전형적인 예라 할 수 있는 국내 소재부품 기업 A사에서 생산하는 모바일 카메라 모 듈의 주요 부품별 외관검사 불량검출 및 판정 방법을 나타 낸 것이다.

Image Sensor는 AVI(Auto Visual Inspection)라는 자동검사기로 불량을 찾고 불량 판정은 검사자가 진행한 다. RF-PCB(Rigid Flexible-Printed Circuit Board) 는 Wire Bonding Pad 영역과 그 외 영역으로 구분하여 Wire Bonding Pad 영역은 AFVI(Auto Focusing Visual Inspection)라는 자동검사기로 불량을 찾고 불량 판정은 검사자가 하며, 그 외 영역은 검사자가 직접 현미경으로 불량을 찾고 판정까지 진행한다. Lens와 VCM(Voice Coil Motor)은 모든 영역을 검사자가 직접 현미경으로 불 량을 찾고 판정하고 있다. 이렇듯 외관검사는 상당 부분 검사자에 의존하고 있음을 알 수 있다.

또한 A사에서 2014년도에 구매한 모바일 카메라 모 듈 주요 부품의 수입검사 불량 및 공정 반품 불량을 분석 한 결과 <Table 2>와 같이 이물(Alien Material), 흠집 (Scratch), 얼룩(Stain), 오염(Contamination) 등의 외 관불량(Cosmetic Failure)이 74%을 차지하였다(외관불 량 건수는 87건). 해당 결과에서 알 수 있듯이 검사자에 의해 진행된 외관검사에서 적지 않은 불량이 필터링 되지 못하고 고객 공정으로 유출되고 있는 실정이므로 이를 개 선할 필요가 있다.

1.2 연구목적

본 연구는 외관검사를 검사자에게 의존할 수밖에 없는 현실의 전형적인 사례기업이라 할 수 있는 국내 소재부품 기업 A사의 자료를 중심으로 외관검사자의 불량 검출력 향상을 위한 방안의 제시를 목표로 한다. 이를 위해 검사 자에 의해 최종 외관불량이 판정되는 A사의 모바일 카메 라 모듈 주요 부품인 Image Sensor, RF-PCB, Lens, VCM의 2014년도 수입검사 및 공정 반품 외관불량을 분 석하여 유출 원인을 유형 별로 구분하였고 이를 개선할 수 있는 방안을 기업의 품질경영시스템에 내재화할 수 있도 록 그 방법을 제안하였다.

2. 외관불량 유출 원인분석

2.1 분석대상 및 자료수집

국내 소재부품 기업인 A사에서 생산하는 모바일 카메라 모듈은 약 20여종 이상의 부품으로 구성되어 있으며 그 중 주요 부품은 Image Sensor, RF-PCB, Lens, VCM 이다. 주요 부품별 협력사(공급자) 현황은 <Table 3>과 같으며 Image Sensor는 국내외 대기업에서 생산하고 RF-PCB, Lens, VCM은 국내외 중견기업에서 생산하고 있다. 해당 기업 모두 ISO 9001 또는 ISO/TS 16949 품 질경영시스템 인증을 취득하였다.

이들 기업으로부터 구매한 부품은 [Figure 1]과 같이 A사에 입고되면 로트 단위로 수입검사를 진행한 후 공정 (Line)에 투입하고, 투입 된 부품은 모듈 생산 공정을 거 치면서 전수검사를 받게 된다. 이러한 수입검사 및 공정검 사에서 검출된 불량은 데이터베이스화 되어 관리되는데, 이 데이터베이스에서 2014년도 외관불량 데이터를 추출 하였다.

2.2 외관불량 유출 원인 유형 구분

2.1에서 수집한 외관불량 데이터 87건에 대해 부품별 원인 별로 구분한 결과 <Table 4>와 같이 검사자 인적오 류(Human Error)에 의한 유출이 51%, 협력사(공급자) 와 모기업(구매자)의 외관검사 방법 차이에 의한 유출이 23%, 외관 Specification 미설정 및 오설정에 의한 유출 이 23%, 기타 관리 부주의에 따른 혼입 등에 의한 유출이 9%를 차지했다.

또한 이에 따른 손실비용을 산정한 결과 <Table 5>와 같이 외관불량에 의한 손실비용은 453,000달러로 전체 손실비용인 514,000 달러의 88%를 차지했다. 이렇듯 외 관불량 유출은 고객 공정 불량 증가 및 검사 공정 추가 등 에 의한 생산성 저하, 최종 사용자에게 불량 유출 가능성 증가에 따른 기업 이미지 하락 우려 등 협력사(공급자)와 모기업(구매자) 모두에게 직·간접적으로 경제적 손해를 입힌다는 것을 알 수 있다.

2.3 검사공정에 대한 작업영역분석

2.2에서 살펴본 바와 같이 인적오류에 의한 불량유출 은 전체 유출불량의 51%를 차지하였다. 이 수치는 항공 분야 사고 중 인적오류에 의한 사고가 70~80%를 차지 하고, 원자력분야 사고 중 인적오류에 의한 사고가 50% 이상을 차지하는 것과 유사한 수준이라 할 수 있을 것이 다[10][11][12]. 제조업의 경우 이와 같이 항상 불가피 하게 발생할 수밖에 없는 인적오류의 근본 원인을 체계적 이고 구체적으로 파악하여 개선하기 보다는 단순히 검사 원 교육 강화, 검사 기준 세분화, 검사원 Gage R&R 등 검사원의 역량강화 활동이 인적오류 개선 활동에 주를 이 루고 있는 것이 현실이다. 이에 인적오류에 영향을 줄 수 있는 다양한 원인들을 보다 체계적으로 파악하기 위해 추 상화계층(AH: Abstraction Hierarchy)을 활용하였다.

AH는 원래 시스템의 다양한 추상화수준을 표현하기 위 한 작업영의 지식모델링 기법이다[13]. 특정 작업영역을 AH를 이용해 모델링 할 때 추상화수준의 수에 대해서는 정해진 규칙은 없으나 일반적으로 다섯 개의 수준이 활용 된다. [Figure 2]는 다섯 개의 추상화수준의 의미를 설명 하고 있다. 다섯 개의 추상화수준으로 구성된 AH를 이용 해 작업영역을 분석할 때 여러 장점을 지닌다. 특히 상위 수준은 시스템의 목적 및 기능에 관련된 정보를 표현하고 하위수준으로 내려갈수록 기능을 달성하기 위해 필요한 가시적인 수단 내지는 물리적 수준의 정보를 표현한다. 또 한 근접해 있는 상하위 최상위 수준의 기능들 간에는 목적 -수단 관계(Goal-Means Relationship)가 존재한다. 이러한 이유로 상위수준으로 갈수록 시스템이 정상적으 로 작동되는 이유가 설명되고 하위수준으로 갈수록 시스 템이 비정상적으로 작동되는 혹은 고장난 이유가 설명된 다[13][15].

AH에 기반한 작업영역분석은 대형 시스템의 정보화면 설계, 훈련요건 설계, 정보지원시스템 설계, 시스템 안전 사고 분석, 시스템 품질특성 분석 등을 포함한 다양한 영 역에서 다양한 시스템 공학적 문제에 활용되어 왔다 [14][15][16]. 위에서 언급한 AH의 특성을 고려하면 AH에 기반한 작업영역분석이 검사 공정에서 발생하는 인 적오류에 직간접적으로 연관된 원인을 파악하는데 유용하 게 활용할 수 있다고 할 수 있다. 이에 본 연구에서는 AH 를 검사공정의 인적오류 원인분석에 활용하였다.

AH를 활용하기 위해 검사 공정을 대상 작업영역 (Work Domain)으로 설정하였다. 검사 공정의 기능적 목 적은 불량부품의 유출방지라고 할 수 있다. 이러한 기능적 목적을 위해 올바르게 수행되거나 만족되어야 하는 기능 들을 추상화수준에 따라 분류하고 각 수준의 기능간 관계 를 목적-수단 관계에 근거해 파악하였다. [Figure 3]은 도출된 검사 공정의 작업영역모델(WDM: Work Domain Model)을 보여준다. 작업영역분석을 위해 Ham[16]이 제시한 AH에 기반한 작업영역분석의 모델링 개념 및 적 용 원칙을 참고하였다. 이러한 모형화를 통해 검사 공정에 서의 외관불량 유출에 영향을 줄 수 있는 요소를 체계적으 로 파악할 수 있다.

기술한대로 검사 공정의 기능적 목표(FP)는 제조공정 또는 다음 공정으로 불량부품이 투입되는 것을 방지하는 것이다. 추상적 기능(AF)은 불량부품 투입방지를 위해 일 반적 기능(GF)인 여러 유형의 검사 및 불량판정을 통해 불량품 또는 불량로트를 검출하는 것이며, 물리적 기능 (PF)은 검사의 방법, 검사의 세부 내용, 검사를 위한 사전 준비 등으로 기능적 목표를 달성하기 위해 보다 구체적으 로 구현되는 물리적인 행위이며, 검사공정의 구성 요소와 구성 요소의 관계들에 대한 특성 정보를 제공한다. 최하위 수준인 물리적 형태(P)는 검사공정의 실제적이고 가시적 인 구성요소로 절차서 및 기준서, 검사기기, 검사환경 등 이 이에 해당한다.

2.4 인적오류의 근본원인 분석

검사자가 불량을 유출하는 근본원인을 파악하기 위해 2.3에서 도출된 WDM을 바탕으로 국내 소재부품 기업 인 A사의 수입검사, 공정검사, 출하검사 검사자 각 5명을 대상으로 일대일 대면 인터뷰를 진행하였다. 인터뷰 결과 일반적으로 검사자들은 인적오류를 발생시킨 이유에 대해 정확히 알고 있지 않았다. 검사 판정 당시 왜 그런 판정을 했는지 정확히 기억하지 못하였고 단지 몇가지 이유를 추정할 뿐이었다. 이러한 인터뷰 대상자의 추정 결과와 연구자의 해당 문제에 대한 경험을 바탕으로 검사공정의 WDM에서 인적오류의 근본원인을 추출하였다. 그 결과 검사자의 불량유출 원인은 검사방법, 검사기기, 검사환 경 등 보다는 [Figure 4]와 같이 검사기준 (Inspection Criteria) 미숙지 같은 검사자 숙련도 문제와 검사자의 일 시적 또는 장기적 피로 누적에 의한 검출력 저하가 주원인 으로 파악되었다.

3. 검사자의 외관검사 검출력 향상 방안

2.4에서 파악한 것과 같이 검사자 인적오류의 근본원인 은 검사자의 검사기준 미숙지와 일시적 또는 장기적 피로 누적에 따른 검출력 저하이다. 이에 인적오류의 근본원인 을 개선하기 위해 검사공정의 프로세스를 개선하는 방향 으로 접근하여, 인적오류를 최소화 할 수 있도록 기업의 품질경영시스템에 내재화 함으로써 검사자의 외관검사 검 출력을 향상 시킬 필요가 있다.

검사자가 검사기준을 충분히 숙지하지 못하는 것은 검 사자 양성 프로그램이 없거나 형식적인 운영에 의해 나타 날 가능성이 높다. 기업은 별도의 교육 프로그램을 운영하 지 않고 검사자의 경험에 의존하여 검사를 진행하거나 설 정된 검사기준에 해당하는 불량샘플(Real Defect Sample) 도 없이 단순히 불량사진(Defect Image)만을 보여주는 식의 교육을 진행하기도 한다. 이렇듯 검사자에 대한 충분 한 교육이 이루어지지 않아 검사기준을 숙지하지 못하는 경우가 발생하게 되고 결국 불량유출까지 발생하게 되는 것이다. 이에 검사기준에 해당하는 모든 불량유형은 불량 샘플을 확보하여 견본화하고 이를 검사자가 직접 육안으 로 확인하면서 눈으로 익히도록 해야 한다. 또한 [Figure 5]와 같이 견본화된 불량샘플을 바탕으로 공급자, 구매자, 고객의 검사자가 같이 직접 불량현상을 육안으로 확인하 는 프로세스를 구축하게 되면 검사자간의 눈높이가 동일 하게 유지되어 불량유출 뿐만 아니라 양품을 불량으로 판 정하는 1종오류(Type Ⅰ Error)도 저감할 수 있을 것으 로 기대된다.

검사자의 일시적 또는 장기적 피로 누적에 따른 검출력 저하는 적정 수준의 검사자를 유지하지 못했기 때문이다. 기업은 최소 인원으로 최대 효율을 내고자 하기에 항상 검 사자는 부족할 수밖에 없다. 그렇기에 더욱 적정 수준의 검사자를 유지하는 것이 중요하다. 적정 검사자 유지를 위 한 방안은 [Figure 6]과 같이 검사자 별 검사 수량과 일단 위 검사 요구 수량을 비교하여 검사자 초과근무 시간을 파 악 한 후, 초과근무와 불량유출률 간의 상관관계를 분석하 여 검사자 적정 인원 유지의 필요성을 경영진에게 지속적 으로 주지시키는 것이다.

4. 결론

기업들은 제품의 품질을 보증하기 위해 지속적으로 검 사를 진행하고 있고 이 검사는 사람에 의해 주로 수행되어 왔다. 하지만 사람에 의해 진행된 검사가 안정적인 결과를 내지 못하면서 검사장비를 개발하고 적용하여 왔지만 아 직까지도 사람에 의한 검사에 의존할 수밖에 없는 것이 현 실이다.

이에 본 연구는 국내 소재부품 기업인 A사의 카메라 모 듈 부품에 대한 외관불량 유출 원인 자료를 대상으로 조사 한 결과 외관불량 유출의 상당 부분이 인적오류에 의한 것 임을 확인하였다, 이 인적오류 발생의 근본원인을 파악하 기 위해 추상화계층을 활용하여 검사공정의 작업영역분석 을 통해 WDM을 도출하였다. 도출된 WDM을 바탕으로 검사자 인터뷰를 통해 검사자 인적오류의 근본원인이 검 사 기준 미숙지와 피로누적에 따른 검출력 저하임을 확인 하였고 이를 개선할 수 있는 방안을 기업의 품질경영시스 템에 내재화 할 수 있도록 그 방법을 제안하였다.

첫째, 검사자가 검사 기준을 충분히 숙지 할 수 있도록 불량샘플 실물로 교육을 진행하고 공급자, 구매자, 고객 대표 검사자가 상호 눈높이를 같게 유지할 수 있도록 눈높 이 일치화 교육 및 정기 교류회 진행을 활성화활 필요가 있다.

둘째, 검사자의 일시적 또는 장기적 피로 누적에 따른 검출력 저하 방지를 위해 검사자 초과근무시간과 불량 유 출율 간 상관관계 분석을 일단위로 진행하여, 검사자의 적 정수준 유지의 필요성을 경영진이 인지할 수 있도록 할 필 요가 있다.

현재까지 많은 기업에서는 검사자 인적오류에 의한 불 량 유출은 피할 수 없는 현실이고 단기간에 개선되지 않는 다고 간주하여 시스템 개선의 범주에 포함하지 않으려는 경향이 있었다. 본 연구의 결과는 이러한 기업 문화를 변 화시키면서 지속적인 개선활동을 추진할 수 있도록 하는 기초자료가 될 수 있을 것으로 기대한다. 그러나 본 연구 는 모바일 카메라 소재부품 기업을 대상으로 하였기에 일 반화하는 데는 무리가 있을 수 있다. 또한 제안된 방안의 효과성의 실제적 검증도 이루어지지 않았다는 한계점이 있다. 이러한 한계점은 향후 추후 연구를 통해 보완되어야 할 것이다.