

공정 레이아웃
본 알루미늄 분류 솔루션은 비전 시스템과 산업용 로봇, 컨베이어 기반 전·후공정 자동화 구조를 결합하여, 다품종 알루미늄 소재를 고속·정밀하게 선별하는 자동화 시스템입니다.
수작업 중심의 분류 공정을 자동화함으로써 인력 의존도를 최소화하고, 분류 정확도와 처리량을 동시에 향상시키는 것을 목표로 설계되었습니다.
공정 개요
알루미늄 분류 솔루션은 호퍼 기반 투입부, 피더·소터 컨베이어, 비전 인식 시스템, 로봇 분류 공정, NG 리턴 컨베이어를 유기적으로 결합한 전·후공정 통합 자동화 구조로 구성됩니다.
투입된 알루미늄 소재는 피더 컨베이어를 통해 정렬·이송되며, 1차적으로 소터 컨베이어에서 대분류가 이루어집니다. 이후 비전 시스템과 연동된 로봇이 형상·특성 기반의 2차 정밀 분류를 수행하고, 분류 실패 또는 NG 제품은 리턴 컨베이어를 통해 재투입되어 재분류됩니다.
해당 공정은 다양한 알루미늄 소재 투입에 대응 가능한 유연한 구조로 설계되어, 향후 소재 변경이나 공정 확장에도 용이합니다.
프로젝트 배경 및 목적
기존 알루미늄 분류 공정은 작업자가 직접 육안으로 선별하거나 단순 기계 분류에 의존하는 방식으로 운영되어, 분류 정확도의 편차, 작업 피로도 증가, 처리 속도의 한계라는 문제를 안고 있었다. 특히 다품종 소재가 혼재된 환경에서는 인력 투입이 증가하고, 공정 관리 및 품질 안정성 확보에 어려움이 존재하였습니다.
본 프로젝트는 이러한 문제를 해결하기 위해 알루미늄 분류 공정의 자동화를 통해 작업 효율과 분류 정확도를 동시에 향상시키고, 비전 기반 정밀 분류와 로봇 자동화를 통해 표준화된 공정 체계를 구축하는 것을 목적으로 합니다.
또한 관제 시스템 통합을 통해 공정 상태를 실시간으로 모니터링하고, 분류 이력 및 운영 데이터를 체계적으로 관리함으로써 장기적인 운영 안정성과 확장성을 확보하고자 합니다.
구성요소
| 로봇 | ① 투입 호퍼(Hopper) : 다품종 알루미늄 제품을 일괄 투입하여 안정적으로 공급 ② 피더 컨베이어 : 제품 겹침을 방지하고 일정 간격으로 정렬·이송 ③ 1차 분류 소터 컨베이어 : 크기·방향 기준의 대분류를 통해 공정 부하 감소 ④ 비전 시스템 : 알루미늄 형상·위치 인식을 통해 정밀 분류 데이터 제공 ⑤ 2차 분류 로봇(스카라 로봇) : 비전 인식 결과 기반으로 소분류 및 NG 제품 선별 ⑥ 리턴 컨베이어 : 분류 실패 또는 NG 제품을 재투입하여 분류 정확도 향상 |
|---|---|
| 주변기기 | SOLlink Industrial 시스템 : 로봇 및 작업 현황을 실시간 모니터링하여 생산 지연 구간을 신속히 파악하고 대응할 수 있게 지원합니다. |
작업순서
| STEP 1. | 제품 투입: 작업자가 알루미늄 제품을 투입 호퍼에 일괄 투입하여 분류 공정을 시작합니다. |
|---|---|
| STEP 2. | 정렬 및 이송: 피더 컨베이어를 통해 제품 겹침을 방지하고, 투입 방향과 간격을 정렬하여 안정적으로 이송합니다. |
| STEP 3. | 1차 분류 수행: 소터 컨베이어를 통해 크기·방향 기준의 대분류를 수행하여 이후 공정의 부하를 최소화합니다. |
| STEP 4. | 비전 인식: 1차 분류된 제품을 대상으로 비전 시스템이 형상·위치 정보를 인식하여 정밀 분류 데이터를 생성합니다. |
| STEP 5. | 2차 분류 및 NG 선별: 스카라 로봇이 비전 인식 결과를 기반으로 소분류를 수행하며, 분류 기준 미충족 제품(NG)은 자동으로 선별합니다. |
| STEP 6. | 리턴 및 재투입: 분류 실패 또는 NG 제품은 리턴 컨베이어를 통해 재투입되어 재분류가 가능하도록 합니다. |
특장점
- 다품종 알루미늄 대응 분류 구조
비전 기반 인식과 로봇 분류 공정을 결합하여 형상·크기·방향이 상이한 다품종 알루미늄 제품을 동일 설비에서 유연하게 분류할 수 있습니다.
- 전·후공정 통합 자동화
투입–1차 분류–2차 정밀 분류–리턴 재투입까지 전 공정을 하나의 흐름으로 구성하여 분류 누락을 최소화하고 공정 효율을 극대화합니다.
도입효과
| 주요지표 | 작업 효율성 향상: 전·후공정 자동화를 통해 수작업 대비 분류 처리량이 약 40~60% 향상되었으며, 전체 공정 리드타임과 작업 대기 시간이 크게 감소하였습니다. 분류 정확도 향상: 비전·로봇 기반 2단계 분류 구조를 적용하여 분류 오류 및 혼입률이 감소하고, 재작업 발생 빈도가 현저히 줄어들었습니다. 인력 의존도 감소: 반복적이고 고부하 분류 작업이 자동화됨에 따라 기존 다인 작업 구조에서 최소 인력 운영이 가능해졌으며, 연간 약 8천만 원 수준의 인건비 절감 효과를 기대할 수 있습니다. 운영 안정성 확보: NG 제품 리턴 및 재투입 구조를 통해 분류 실패에 대한 자동 재처리가 가능해졌으며, 공정 중단 리스크가 감소하고 운영 안정성이 크게 향상되었습니다.
|
|---|---|
| 도입기업 피드백 | 도입 기업은 “알루미늄 분류 공정을 자동화함으로써 수작업 대비 처리 속도와 정확도가 모두 개선되었습니다. 특히 다품종 제품이 혼재된 환경에서도 안정적인 분류가 가능해졌으며, 전·후공정이 하나의 시스템으로 연동되어 현장 관리와 문제 대응이 훨씬 수월해졌습니다.” 라고 평가했습니다. |
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