기술과 솔루션
스마트공장(Smart Factory)을 위한 사출성형 모니터링 및 최적화 기술
작성자 : 편집부
2021-01-31 |
조회 : 2532
최근 사출성형 산업계에서는 복잡한 제품 구조와 복합 성형 공정의 증가, 그리고 다양한 사용 환경에 대한 더욱 엄격해진 품질요구에 직면하고 있다. 이러한 변화에 이해하고 대응하기 위하여, 사출성형 모니터링에서 얻어지는 데이터를 기반으로 사출성형 공정을 최적화하고 활용하는 방법과 이에 필요한 기본적인 지식에 초점을 맞추어 기사를 연재하고자 한다.
RJG사는 사출성형 교육, 기술 및 리소스 분야에서 세계적인 리더로 인정받고 있는 회사이며, 사출성형 공정 모니터링에 사용되는 센서와 장비를 생산/공급하고 있다. 본 기사에 게재된 자료들은 씨에이프로(주)와 RJG사에 모든 권한이 있다.
자료제공 : 이길호 (RJG공식 컨설턴트/트레이너)
홈페이지 : http://www.caepro.co.kr
Ⅳ. 사출 공정 모니터링 시스템의 활용 예제
여기에서는 사출 공정 프로세스 상에서 모니터링 시스템 및 압력/온도 센서가 어떻게 활용되고 있는지를 기술하고자 한다. ‘적용 예제-1’에서는 사출기와 주변 장비에 관련된 문제점을 해결하는 사례를 소개하고, ‘적용 예제-2’에서는 최적화와 양산품질 관리에 대한 활용 예제를 간단히 설명하기로 한다.
1. 적용 예제(Application Example) - 1
사출성형 공정에 사용되는 사출기의 성능에 대한 충분한 이해가 없는 경우에, 현장에서 발생하는 여러 가지 문제들의 원인과 이에 대한 해결책을 도출하기는 쉽지 않다. 여기에서는 사출기 성능 관련 현장에서 발생한 사출 불량과 사출기와 주변기기의 문제점 해결에 대하여 사례를 중심으로 기술하고자 한다.
성능점검에 대한 보다 자세한 사항은 앞의 ‘사출기 성능점검’ 편을 참고하는 것이 좋으며, 기본적으로 다음과 같은 사항들을 점검하여 사출기의 성능을 평가하는 것이 최근 추세이다.
1. 스크류 위치의 정확성 및 제어 (Screw Position Control)
2. 부하 민감도 (Load sensitivity)
3. 역류 방지 밸브 성능 (Dynamic/Static Check Ring Repeatability)
4. 사출 속도 선형성 및 정확도 (Injection Speed Linearity)
5. V/P 절환 응답성 (Pressure Response at V/P Transfer)
6. 배압 제어 (Back Pressure Control)
7. 온도 제어 (Temperature Control)
8. 형체 시스템 제어 (Clamp System Control)
9. 안전 시스템 및 장비 (Safety System & Equipment
1.1 사례-1: 사출기 성능(Machine Capability) – 제어 시스템 부적절
자동차 부품 중 하나인 헤드램프 베젤(Bezel)에 웰드라인이 비정기적으로 발생하여 불량률이 증가하고, 제품의 신뢰성이 저하한 경우이며, 사용재료는 PBT로 최신 하이브리드(Hybrid) 타입의 A사 사출기를 사용하였으며, 설정된 성형조건 상에서 이상 유무가 발견되지 않은 사례이다.
원인 규명을 위하여, 아래와 같은 모니터링 시스템과 내압(Cavity) 센서를 사출기와 금형에 설치하여 데이터를 얻었으며, 보압 절환 시점에서 내압(Cavity Pressure)과 유압(Hydraulic Pressure) 곡선의 변화가 정상적이지 않아 [그림 189]와 같은 성능점검 테스트를 수행하였다.
[그림 189]의 성능 테스트 결과 중에서 특히 압력 반응성(Pressure Response)에 대한 성능이 의문 시 되었다.
웰드라인이 형성되는 부위를 충진하는 중에 V/P 절환이 실행되어 유동 선단의 지체(Hesitation)가 발생하였으며, 이로 인하여 웰드라인의 품질이 악화되는 현상으로 판별되었다.
(* 일반적으로 웰드라인의 품질은 접촉각(Meet Angle)과 이때의 압력과 온도에 의하여 결정된다) 사출압 제어 시스템을 수정하는 것으로 해결책이 제시되었으며, 개선 후에 20% 이상의 과도한 불량 발생률을 약 3% 이내로 낮추어 생산성을 크게 향상 시키게 되었다.
1.2 사례-2: 사출기 성능(Machine Capability) – 유지보수 미비
모터사이클의 외장부품에서 싱크마크(Sink-Mark), 미성형(Short-Shot), 그리고 플래시(Flash) 등이 비정기적으로 발생하여 불량률이 증가한 경우이며, 사용재료는 PP로 최신 680톤 도시바 사출기를 사용하였고 성형품의 불량을 최소화하기 위하여 성형조건을 최적화하려고 시도한 사례이다.
원인 규명을 위하여, [그림 190], [그림 191]과 같은 모니터링 시스템과 내압(Cavity) 센서를 사출기와 금형에 설치하여 데이터를 얻었으며, 금형 내에는 충진 패턴과 온도를 모니터링하기 위하여 6개의 온도 센서와 불량 및 수축을 예측하기 위하여 2개의 압력 센서를 충진 말단부에 설치하였다.
[그림 192]에서 보는 바와 같이 충진(Fill) 공정에서 보압(Hold) 공정으로 전환 이후에 사출기의 유압이 큰 파형을 나타내며 불안정한 상태임을 발견하였으며, 유압펌프(Hydraulic Pump)의 노후화가 원인으로 판별되었다. [그림 193]은 새로운 펌프로 교체 후에 안정적인 보압이 작용하는 상태를 보여주며, 더불어 사출 조건 최적화를 진행하였다.
위의 해결책을 통하여, 불안정한 사출 조건으로 인하여 잦은 조건변경에 투여되는 시간과 자원을 절약할 수 있었으며, 매일 30% 정도의 생산성 향상을 이룰 수 있었다.
1.3 사례-3: 핫런너 성능(Hot-Runner Capability) – 런너 불균형
자동차의 구동계 부품으로 사용하는 기어(Gear)에서 치수 불량을 자동 선별하기 위하여, 각각의 캐비티 유동 말단에 압력 센서를 설치하였으며, 사용재료는 PA66+30% GF로 200톤 LS 사출기를 사용하였고, Scrap을 최소화하여 비용을 절감하기 위하여 핫런너(Hot-Runner)를 금형에 채용하였다.
[그림 195]에서 보는 바와 같이 충진(Fill) 공정에서 각 캐비티 간에 불균형이 발생하고, 이로 인하여 제품의 품질이 서로 달라지는 현상이 발생하였다. 이에 밸브 게이트(Valve-Gate)를 적용하고, 모니터링 시스템과 내압 센서를 이용하여 밸브 게이트를 제어하였다. 그림 좌측의 캐비티 균형 수치는 내압의 최고점 간의 편차에 의하여 계산되어지며, 기존 방법으로는 87~91% 정도의 밸런스를 달성할 수 있었다.
일반적으로 다수의 캐비티를 가지는 금형에 핫런너를 사용하면 캐비티 간의 균형을 이루기가 상당히 어려우며, 성형 환경에 의해서 균형이 매우 쉽게 무너지는 현상이 많이 발생한다.
[그림 196]은 제어를 통한 캐비티 균형이 이루어진 결과를 보여주며, 제품과 밸런스 수치가 98% 이상으로 매우 양호하게 변화하였음을 볼 수 있다. 이를 통하여 제품의 개발 기간을 단축하고, 캐비티 모두에서 고품질의 규격을 만족하는 제품을 생산하게 되었다.
고품질 또는 고사양의 제품을 다수 캐비티의 금형으로 대량 생산하는 경우에는, 핫런너(Hot-Runner) 보다는 콜드런너(Cold-Runner)가 손쉽게 캐비티 균형을 이룰 수 있으며, 또한 외부의 환경에도 민감하게 변화하지 않는다.
2. 적용 예제(Application Example) - 2
사출성형 공정에서 모니터링 시스템과 각종 센서를 사용하면, 공정에 대한 보다 깊은 이해가 가능하며, 이는 사출 공정 최적화(Optimization)와 불량품 자동선별과 같은 공정 모니터링(Monitoring), 그리고 금형 이관(Mold Transfer) 등에 유용하게 사용될 수 있다.
또한, 고품질 또는 고사양의 플라스틱 제품이나 부품 생산에 대하여 ISO나 FDA 등의 공정 유효성(Validation) 평가를 해야 하는 경우에, 이러한 모니터링 시스템과 센서를 이용하면 더욱 쉽고 저비용으로 단기간에 인증 절차를 통과할 수 있다.
2.1 사례-4: 공정 최적화(Process Optimization)
자동차의 전장부품인 커넥터 생산에서 매우 엄격한 품질관리 기준을 충족시켜야 하면서 발생하는 미충진(Short-Shot)을 감소시킬 수 있는 성형조건을 최적화한 사례이다. 궁극적으로 품질에 대한 판별을 내압 센서의 압력에 기준을 두고, 모니터링 데이터를 통하여 자동선별 시스템을 구축하였다. 사용재료는 PBT+15% GF로 100톤 FANUC 사출기를 사용하였고, Pin-Point 타입의 게이트와 콜드런너, 그리고 8개의 캐비티를 금형에 채용하였다.
내압 센서는 사출 속도, V/P 절환 시점, 보압(Hold)의 크기/시간 등과 같은 성형조건을 최적화하는 데에는 매우 유용하게 사용되었으며, 각 캐비티의 압력 크기와 변화, 그리고 캐비티 간의 편차 등과 같은 데이터를 이용하여 최적화를 수행하였다. (* 자세한 내용은 ‘사출 공정의 최적화’ 편 참조)
최적화된 성형조건을 기준으로 제품의 규격이나 사양을 충족시키지 못하는 상한선(Upper Limit)과 하한선(Lower Limit)을 실험에 의하여 선정하고, 이를 양산 공정에서 모니터링 장비를 이용하여 QC를 수행한다.
또는 생산공정이 안정화된 이후에 20~30 샷의 데이터를 이용하여 4.5 Sigma 정도의 수준을 계산하여 상한선(Upper Limit)과 하한선(Lower Limit)을 설정하는 것도 타당한 방법이다.
[그림 199]에서 보는 바와 같이 각 캐비티의 말단에 설치되어있는 8개의 모든 압력 센서를 선택하여, 모니터링하고 자동선별에 사용할 수 있으나, 일반적으로는 가장 중요하고 목적에 적합한 5~6개 정도의 중요한 데이터만을 사용하여도 무방하다.
예를 들어 8개의 캐비티 중에 최대값, 최소값, 평균값을 나타내는 캐비티를 선정하고, 여기에 캐비티 밸런스값을 추가하면 전 캐비티의 이상 유무를 확인할 수 있다.
모니터링 시스템의 사용으로 인하여 품질관리(QC)에 필요한 약 60% 인원을 절감할 수 있었으며, 보다 단기간에 품질보고서 작성이 가능해져 업무의 효율성이 증대되었다.
2.2 사례-5: 공정 모니터링(Process Monitoring) & 자동선별(Automatic Sorting)
자동차의 외장부품인 펜더(Fender) 생산에서 비정기적으로 대량의 불량이 발생하며, 싱크마크(Sink-Mark)가 55%, 플래시(Flash)가 45% 정도의 비율로 관측되었고, 불량품이 도장(Paint)공정에 투입되어 비용손실이 확대되었다. 이에 모니터링 시스템과 내압 센서를 이용하여, 불량의 원인을 파악하고 공정조건을 최적화하였으며, 불량품 선별을 자동화하였다.
사용된 재료는 TPO(Thermo-Plastic Olefin), 사이클 시간은 59.6sec, 금형은 다른 형상을 가지는 2개의 캐비티를 포함하는 패밀리(Family) 타입이다. 런너 시스템은 핫드롭(Hot-drop)과 콜드런너를 혼합하였고, 금형 온도는 75F(Water)로 설정하였으며, 3000ton Cincinnati (Hydraulic) 사출기를 이용하였다.
[그림 200]에서 보는 바와 같이 센서는 좌/우측 캐비티에 게이트 부(PST)와 유동 말단(EOC)에 2개씩. 총 4개의 압력 센서를 설치하였으며, 사출기에는 유압과 스크류 위치를 감시할 수 있는 센서를 부착하였다.
[그림 201]의 좌측(#L) 캐비티의 EOC지점에서 최대압(pk)이 공정 중에 변화함을 볼 수 있으며, 이때의 사출압의 변동이 아래의 그림에서 나타난다. 이는 우측에 비하여 좌측의 캐비티에 유동이 느리게 충진되는 것을 보여주며, 원인으로는 핫런너(Hot-runner)와 콜드런너의 조합이 불안정하기 때문으로 예측되었다.
양호한 곡선과 불량품에 연관된 데이터로 불량품 선별에 필요한 상/하한선을 설정하였으며, 추가적으로 성형조건 최적화를 수행하여, 사이클 시간을 59.6sec에서 42.9sec으로 단축하였고, 불량품이 도장공정으로 이송되는 것을 방지하여, 큰 비용을 절감하였다.
2.3 사례-6: 공정개발(Process Development) 및 모니터링(Monitoring)
기어와 기어 조립품 생산에서 최대한의 치수 안정성을 얻기 위하여, 이에 영향을 주는 인자를 검토할 목적으로 금형에 내압 센서와 온도 센서를 설치한 사례이다. 원인 파악 후에 해결책을 적용하고, 성형조건 최적화를 수행하였다.
사용된 재료는 POM, 사출기는 ENGEL 65ton 전동식이다. 금형은 4개의 캐비티로 구성되어 있으며, 각각의 캐비티에는 4개의 Pin-Point 게이트가 설치되었다.
[그림 202]의 개선 전의 유동 패턴에서 안쪽의 2개의 게이트를 통하여 재료의 충진이 빠르게 되는 것을 볼 수 있으며, 이는 런너(Runner)에서의 유동특성에 의하여 발생한다. 이로 인하여 충진 재료의 온도 차이가 발생하고 냉각 속도의 차이로 이어진다. 이는 POM 같은 반결정성(Semi-Crystalline) 수지의 결정화도를 불균일하게 만들고 불균일한 수축을 발생시켜 진원도를 악화시키는 것으로 예측되었다.
이러한 유동특성의 문제점을 해결하기 위하여 [그림 203]과 같은 멜트플리퍼(MeltFlipper)를 이용하였으며, [그림 202] 하단의 유동 패턴과 그래프와 같은 매우 양호한 결과를 도출하였다. 이로 인하여 온도 차이는 38.3℉에서 4.8℉로 감소하였으며, 결정화도(Crystallinity)의 편차는 73% 정도 감소하였고, 이에 따라 진원도는 약 50% 개선되었다.
2.4 사례-7: 의료산업에서의 모니터링 시스템 적용(Monitoring & Sorting, Mold Transfer)
의료기기 산업에서 사출성형 공정을 통하여 플라스틱 부품을 제조하려면, 이에 필요한 생산설비, 즉 사출기(IMM)와 금형의 조합에 대하여 각각의 프로세스 유효성 검사가 요구되며, 이러한 검증 단계는 ISO나 FDA의 규정에 따라 필수적으로 수행되어야 하므로 큰 비용과 시간을 투자하여야 한다.
이러한 검증은 정해진 사출기와 금형에 한하며, 원칙적으로 사출기 간의 금형을 이동하여 생산할 수 없다. 이를 원하는 경우에 재검증(Revalidation)을 수행해야 하며, 재검증 비용으로 인해 성형공정에서 높은 비용과 비효율성이 발생한다.
• IQ(Installation Qualification): 금형과 보조 장치가 적절히 설치, 보정 및 유지 관리되고 있음을 검증
• OQ(Operational Qualification): 공정의 상/하한의 한계(Limit)를 정의(치수, 물성 등의 측정값과 연동)
• PQ(Performance Qualification): 공정이 허용되는 품질의 제품을 지속적으로 생산하는지를 검증
의료기기 및 부품 생산 분야에서 금형은 특정 사출기에서만 실행되도록 검증된다. 금형을 다른 사출기로 이동하는 것은 종종 운영 효율성을 위해 필요하지만, 일반적으로 재검증이 필요하다.
사용하는 절차와 방법에 따라 재검증 비용은 매우 비쌀 수 있으며, 이에는 사출기 사용 시간, 재료, 엔지니어링 시간, 계측 및 검사, 문서화, 오류 발생 시 전체주기 반복 비용이 포함된다. 이 모든 비용을 고려할 때 기존의 일반적인 방법을 이용하면, 재검증 비용이 1~2천만 원을 초과하는 것은 드문 일이 아니다.
그러나 MIV(Machine Independence Variable), 즉 RIG에서 말하는 4대 변수(압력, 온도, 충진 속도, 냉각 속도)를 기반으로 아래와 같은 방법과 데이터를 사용하여 노력과 비용을 크게 줄일 수 있다.
1. 기계에 독립적인 설정 매개 변수를 기반으로 한 범용 설정 시트(Universal setup Sheet)
2. 표준화된 스트로크(Stroke) 및 사출 압력 센서 데이터
3. 캐비티 압력 및 온도 센서 데이터
이러한 새로운 검증 절차를 규격화하기 위하여, 2016년 5월 미국에서는 의료 OEM 컨소시엄(MOEMC)이 결성되었고, OEM(Original Equipment Manufacturer) 그룹이 사출성형을 위한 보다 효율적인 부품 검증 프로세스를 확립하여, 공식적으로 문서화하였다.
여기에서는 범용 설정 시트(Universal Setup Sheet)와 캐비티 데이터(Cavity Data)를 사용하여 재검증 비용을 획기적으로 줄일 수 있는 MIV 기반의 검증 방법을 간략하게 소개하며, 이러한 기술은 높은 품질관리를 요구하는 의료기기 제조업체와 맞춤형 성형업체에서 유용하게 사용될 수 있다.
범용 설정 시트(Universal Setup Sheet)
범용 설정 시트는 네 가지 플라스틱 변수를 사용하는 프로세스를 문서화한다.([그림205] 참조) 이 설정 시트를 사용하여 프로세스를 다른 프레스에서 복제할 수 있으며, 범용 설정 시트는 원래 공정의 사출기 설정을 기계에 독립된 설정으로 변환하여 생성하고, 그런 다음 기기와 무관한 설정을 다른 사출기에서 사용할 설정으로 변환하는 것을 뜻한다.
금형을 이관하여도 공정이 일치하므로 다른 사출기에서 공정을 재검증할 때 별도의 OQ를 수행할 필요가 없으며, 이는 상당한 시간과 비용을 절약할 수 있다.
스트로크 및 사출압력 데이터 정규화(Normalize Stroke and Injection Pressure Data)
정규화(Normalization)된 스트로크(Stroke) 및 사출압력 데이터는 사출 중 스크류의 위치를 측정하는 스트로크(Stroke) 센서와 사출 실린더의 압력을 측정하는 유압 센서에서 읽어 들이며, 전동식 사출기의 경우 스크류에 있는 로드 셀(load Cell)의 데이터를 사용한다.
정규화(Normalization)하기 위하여 선형 스트로크 데이터를 체적 스트로크 데이터로 변환하여야 하며, 이는 선형 스트로크에 스크류 단면적을 곱하여 계산한다. 이것은 체적 유량과 사출 중에 전달된 재료의 총 부피를 측정하는 데 사용하며, 플라스틱 압력을 계산하기 위해 유압에 강화 비율을 곱한다.
정규화된 스트로크 및 유압 데이터를 포함한 그래프는 [그림 206]과 같으며, 이는 많은 설정에 대하여 범용 설정 시트 대신 사용할 수 있다. 그러나 용융 온도 및 냉각 속도 데이터는 여전히 별도로 측정해야 한다.
캐비티 데이터의 역할(The Role of In-Cavity Data)
대부분의 금형 들은 표준화된 스트로크 및 사출압력 데이터와 함께 범용 설정 시트를 이용하여, 다른 사출기에서 공정을 손쉽게 복제할 수 있다. 그러나 가장 까다로운 금형의 10~20%에 대해서는 네 가지 플라스틱 변수 완전히 일치시켜야 부품 품질을 동일하게 구현할 수 있으며, 이때 금형 캐비티 데이터가 필수적으로 필요하다.
캐비티 데이터 수집에는 두 가지 유형의 센서가 유용하게 사용되며, 캐비티 압력 센서는 압력 및 유량에 관한 정확한 정보는 물론, 용융 온도 및 냉각 속도를 간접적으로 표시한다. 캐비티 온도 센서는 금형 온도 및 유속에 관한 정확한 정보를 제공할 뿐만 아니라 용융 온도를 간접적으로 측정할 수 있으나, 금형 내부의 압력에 대한 정보를 거의 제공하지 않는다.
범용 설정 데이터와 4가지 플라스틱 변수를 기반으로 하는 검증(Validation) 전략은 재검증 비용을 크게 줄이고 보다 일관된 부품 품질을 보장 할 수 있다. 이러한 기술은 세계에서 가장 앞선 일부 의료기기 제조업체에서 수년 동안 사용되어 왔으며, FDA 등과 같은 외부 감사의 정밀 조사를 견뎌 올 수 있었던 기반이다.
… 핸들러 3월호에서는 ‘ Ⅴ. 사출 공정 모니터링 시스템의 미래’가 이어집니다.
