더 안전하고 성능이 뛰어난 전기 자동차(EV)를 향한 끝없는 경쟁은 공급망 전반에 혁신을 주도합니다. 제조업체와 통합업체는 새로운 프로세스를 개발하고 새로운 부품을 사용하면서 이미 복잡한 자동차 산업에 새로운 표준과 과제를 제시하고 있습니다.
점점 더 많은 자동차 및 전기차 회사들이 전기차로의 전환을 용이하게 하기 위해 소규모로 다양한 유형의 부품을 생산하는 대량 혼합 저량 작업과 위탁 제조로 전환하고 있습니다. 따라서 이러한 계약 제조업체와 대량 혼합, 소량 혼합 기업은 기술 향상, 효율성 향상, 솔루션 재구성을 빠르게 수행해야 합니다.
Ansomat의 공동 창립자이자 연구 개발 책임자인 Mathieu Van Parys는 “원래 소량 생산 제품은 매우 맞춤화되어 있었기 때문에 작업자가 제품에 대한 많은 지식을 가지고 있었습니다.”라고 말했습니다. “각 제품은 모두 고유할 수 있고, 작업자마다 제품을 다르게 취급하기 때문에 모든 설정 시간이 빠르게 누적됩니다.”
Ansomat은 어셈블리 안내 솔루션의 선도적인 공급업체입니다. 혁신적인 작업자 안내 시스템인 Ansomatic 을 통해 작업자는 실수 없이 최소한의 교육만으로 복잡한 작업을 수행할 수 있습니다. 이 솔루션은 작업자에게 방향을 제시하고 머신비전을 사용하여 작업자의 작업을 분석합니다. 그런 다음, Ansomatic은 증강 현실, 비디오, 도면 및 기타 미디어를 사용하여 프로세스의 다음 부분에 대해 작업자에게 지시합니다.
Ansomat의 사업 개발 책임자인 An-Sofie Van Parys는 “사람들은 시각적으로 배우므로 이 정보는 더 잘 전달되며, 덜 숙련된 작업자는 어떤 프로세스가 진행되어야 하는지 이해할 가능성이 더 높습니다.” 라고 말했습니다.
그녀는 강의실이나 가상 학습을 위해 작업자를 라인에서 끌어내는 대신, 사용자는 즉각적인 실무 교육과 숙련도 향상을 통해 처리량을 늘리고 오류 발생 가능성을 최소화할 수 있다고 말합니다.
가족의 역동성을 통한 혁신 추진
Ansomat은 가족 소유 회사이며, 그 점이 잘 드러납니다. Ansomat의 이름을 가진 An-Sofie와 Mathieu 남매는 지속적으로 협업하고 있습니다.
1996년에 Van Parys 부부가 설립한 이 회사에서 An-Sofie와 Mathieu는 형제자매가 집안일을 나누듯 역할을 고르게 분담하고 있습니다.
“우리는 매우 상호 보완적입니다라고 An-Sofie는 말했습니다. “저는 기술적인 부분에는 전혀 관여하지 않고 영업과 마케팅에 집중하며, 그는 기술 전반과 제품 개발, 재무와 관련된 모든 분야에 매우 능숙합니다.”
이 회사는 토크 툴링용 소프트웨어 기능으로 시작되었습니다. 이후 퓨즈 보드부터 그릴까지 자동차의 거의 모든 부품에 대한 어셈블리 검증 및 작업자 안내 문제를 해결해 왔습니다. Ansomat은 전자 및 항공우주 산업을 비롯한 다른 산업으로도 확장했습니다.
Mathieu는 “제가 가장 좋아하는 부분은 우리가 함께 작업하는 제품입니다.”라고 말했습니다. “혁신을 조금이라도 개선하고 고객이 첨단 제품을 개발하도록 지원할 수 있다는 점에서 보람을 느낍니다.”
혁신에 대한 노력은 회사 전체에 분명하게 드러납니다. An-Sofie는 많은 경쟁사가 손동작을 인식하기 위해 3D 센서를 활용하고 있다고 덧붙였습니다. 이는 프로세스 단계를 확인하지만, 작업을 검증하거나 제품을 검사하지는 않습니다.
Edge Learning을 통한 EV 배터리 팩 조립 가속화
최근 EV 배터리 어셈블리 프로젝트에서 Ansomat은 다양한 유형의 머신 비전을 실험했습니다. 유럽 최대의 전기차 배터리 생산업체 중 하나인 이 회사의 고객은 다양한 배터리 모듈을 효율적으로 구성하여 작업자가 배터리 팩에 빠르게 설치할 수 있는 방법을 개발하고자 했습니다. 각 배터리 팩 유형은 Tetris®와 유사한 모듈 구성으로 구성되었기 때문에 어셈블리 작업을 확장하는 것은 어려운 작업이라고 Mathieu는 말했습니다.
Ansomat은 사용 편의성을 위해 각 솔루션을 설계했기 때문에 An-Sofie와 Mathieu는 고객만큼이나 쉽게 머신 비전 기술을 사용할 수 있는지 확인해야 했습니다.
머신 비전 솔루션은 모듈 구성의 이미지를 캡처하고 작업자가 모듈을 올바르게 조립했는지 확인해야 했습니다. 또한, Ansomat은 서로 다른 전기 연결부와 구성 요소가 손상되지 않도록 확인해야 했습니다.
또한 Ansomat 팀은 온라인 교육 과정과 문서를 활용했으며 계정 엔지니어에게 추가 지원을 요청했습니다.
“다른 솔루션을 사용하려면 철저한 교육을 따라야 했고, 그마저도 배우기가 거의 불가능했습니다. 이를 설정하고 원하는 방법을 찾기가 너무 어려웠습니다.”라고 An-Sofie는 말했습니다. “그것이 Cognex의 큰 차별점입니다. 고객이 그저 수치처럼 느껴지지는 않습니다. 그들은 업무에 필요한 담당자를 신속하게 소개합니다.”
Ansomat은 강력한 "비전 Edge Learning 도구 덕분에 In-Sight 3800을 발전시키기로 결정했습니다. In-Sight 3800은 저대비 조명 조건에서도 실시간으로 선명한 이미지를 빠르게 캡처할 수 있었습니다. 엣지 러닝 툴로 이 솔루션은 다양한 유형의 모듈 구성 및 프로세스를 처리할 수 있었습니다.
단기적으로, Cognex는 Ansomat의 EV 배터리 제조 고객이 팩 어셈블리 시간을 크게 단축하고 오류 발생 가능성을 최소화하여 불량률을 낮출 수 있도록 지원했습니다.
장기적으로 Cognex는 회사의 전반적인 목표를 지원해 왔습니다. 고객이 필요로 하는 것, Ansomatic의 미래, 새로운 과제의 해결은 항상 Van Parys 남매의 머릿속을 맴돌고 있습니다.
"Cognex는 많은 연구 개발 노력을 기울이고 있습니다. 새로운 솔루션은 고객에게 더 나은 서비스를 제공하는 데 도움이 됩니다.”라고 Mathieu는 말했습니다. “Edge Learning은 흥미로운 기술입니다. "도구와 Cognex가 시장에서 요구하는 솔루션을 제공하는 방법의 조합은 정말 좋은 일이었습니다."""
Ansomat은 이러한 신기술을 활용하여 고객이 제품을 더 빠르게 출시하고, 교육 시간을 단축하고, 폐기율을 줄일 수 있는 방법을 모색합니다. 또한 새로운 시장, 새로운 지역 및 새로운 애플리케이션에 서비스와 기술을 적용할 수 있는 새로운 방법을 끊임없이 찾고 있습니다.
An-Sofie는 이렇게 덧붙였습니다. “Cognex는 Ansomatic 작업자 안내 솔루션의 중요한 부분입니다. 디지털 작업 지침이 올바른 일을 수행하는 방법을 안내한다면, Cognex 머신 비전은 작업자가 그 일을 올바르게 수행할 수 있도록 지원합니다.”