소비자들은 개인위생용품을 살 때 높은 품질을 기대합니다. 개인위생용품 제조업체는 과충전, 과소충전, 라벨링 불량 등의 결함을 방지하는데 많은 노력을 기울이고 있습니다. 브랜드 평판이 달려있기 때문입니다. 그래서 많은 주요 개인위생용품 제조업체가 외부 포장 제휴업체에게 제조 및 포장 외주를 줍니다. 외주 제조업체는 고객사가 정한 엄격한 품질 표준을 준수해야 합니다. 미국 미네소타 주 챈하센에 있는 Federal Package는 여러 유명 브랜드에서 선호하는 외주 제조업체입니다. 이 회사의 전문 분야는 데오도란트, 자외선 차단제, 립밤, 세럼, 로션, 크림 등 다양한 건강, 미용, 개인위생용품의 개발과 포장입니다. 이들은 고객의 브랜드 이미지를 지원하는 고품질 제품을 제공하는 것에 자부심을 느낍니다.
인력 부족으로 인해 탁월한 품질의 제품 제공에 위험 추가
한 개인위생용품 기업의 데오도란트 생산과 관련된 Federal Package의 최근 프로젝트는 자동 검사에 대한 투자를 촉진하는 계기가 되었습니다. 제조 공정 중에는 자동화에 적합한 두 가지 검사 지점이 있었습니다. 하나는 데오도란트가 들어 있는 플라스틱 포장에 과충전의 징조일 뿐만 아니라 제품 외양 불량을 초래하는 점적 검사이고 다른 품질 검사 지점은 라벨 검사입니다. 이 검사는 라벨과 부착 위치, 포장 방향의 정확도를 검증하는 검사입니다. 이 프로젝트에서 사용하려고 계획한 생산 라인에서는 충전 후 작업자가 수작업으로 검사해야 했습니다. 생산성을 개선하고 품질을 높일 수 있는 이상적인 솔루션은 개별 패키지 자동 검사였습니다.
사용 편이성과 탁월한 고객 서비스를 감안한 머신 비전 제휴업체 결정
Federal Package는 다양한 사업 영역에서 머신 비전에 투자했으며 Cognex 및 기타 주요 머신 비전 기술업체와 협업한 경험이 있습니다. Cognex와의 관계가 공고해진 계기는 레거시 제품을 재배포하는 신규 프로젝트였습니다. 이 프로젝트에서는 우선 MyCognex 지원 사이트를 통해 제품을 등록하고 소프트웨어 업데이트를 다운로드하여 일부 기능 개선 사항을 활용했습니다. 그런데 이 소프트웨어가 타사의 머신 비전 기술에 비해 사용하기 쉽다는 점을 발견한 것입니다. 지원 사이트에 센서를 등록할 때는 Cognex 고객 담당 엔지니어 Nick Raddatz씨가 추가 지원 필요 여부를 확인하고 후속 조치를 취했습니다. Nick Raddatz씨가 제공한 고객 서비스와 긍정적인 소프트웨어 경험으로 인해 Federal Package는 다음 번에 비전 시스템이 필요했을 때 Cognex를 선택하게 되었으며, 이 비전 시스템에는 새로운 데오도란트 검사 애플리케이션이 탑재되어 있었습니다.
99% 이상의 정확도로 100%의 제품을 검사하는 Edge Learning 기반 시스템
Federal Package와의 면담 중에 Nick Raddatz는 Edge Learning 기술이 장치에 내장된 점이 특징인 Cognex의 최신 2D 비전 시스템을 소개했습니다. Edge Learning은 사전 학습된 알고리즘 세트를 사용하여 기기에서 또는 데이터가 생산되는 엣지에서 처리가 이루어지는 인공지능(AI) 기술입니다. 간단하게 설정할 수 있어 딥러닝과 마찬가지로 다른 AI 기반 솔루션에 비해 적은 시간과 이미지로 학습이 가능합니다. Noah Leuer Federal Package 제조 엔지니어는 이 새로운 비전 시스템이 효과가 있다고 판단했고 합리적인 가격대여서 자동화 기술 투자를 정당화하기도 수월했습니다. Noah Leuer는 말합니다. “그 때 선택한 Edge Learning 기반 비전 시스템에 가격 대비 옵션이 가장 많았습니다.
Federal Package는 컬러와 흑백 시스템을 모두 구매했습니다. 흑백 버전은 점적 검사 시 사용하고 컬러 버전은 라벨 검사에 사용하는데, 그 이유는 라벨 경계와 데오도란트 용기 본체를 보다 효과적으로 구별할 수 있기 때문입니다. Noah Leuer씨는 비전 시스템에 내장된 AI 기반 기술의 적응성에 대해 만족했습니다.
점적 검사 시스템을 통해 데오도란트 포장 본체의 전면과 후면에 과충전으로 흘러나온 데오도란트가 있는지 검사했습니다. 포장 외부에 데오도란트의 흔적이 있으면 해당 단위 품목은 반려됩니다. 각 면은 다음과 같이 두 가지로 분류됩니다. OK(포장 청결) 및 NG(흔적 있음).
당사에는 향과 색, 이름 등이 다른 30~40가지의 데오도란트 디자인이 있는데, 이는 곧 카메라가 감지하는 용기의 색과 이름이 다양하다는 의미입니다. 시스템을 시운전해보니 시스템의 Edge Learning 기능이 색과 이름을 분류하고 실제 제품 결함에 집중할 수 있을 정도로 지능적임을 알게 되었습니다.”
점적 검사 라인은 분당 80개 가까이 처리하고 라벨 검사 라인은 분당 약 60개를 처리합니다. 두 검사 모두 자동화를 통해 처리량을 늘릴 수 있을 뿐만 아니라 수작업 검사와는 달리 전체 단위 품목을 검사할 수 있습니다. 결함 감지 정확도는 99% 이상으로 검사를 통과하는 소수의 하자 단위 품목을 찾아내기 위한 인간의 간섭을 최소화합니다.
Federal Package는 매력적인 가격대 이외에도, 새 Cognex 엣지러닝 기반 비전 시스템의 손쉬운 시스템 설정 및 학습 방식에 대해서도 좋은 인상을 받았습니다. 처음 라인 설치 후 비전 시스템은 1시간 안에 생산 라인에 배치되었습니다. 이러한 사용 용의성 덕분에 Noah Leuer씨는 비전 시스템 설정을 유지보수부서에 인계하여 다른 자동화 프로젝트를 처리할 귀중한 시간을 확보할 수 있었습니다. 새 비전 시스템의 또 다른 이점은 제품 전환 기간 단축이었습니다. Leuer는 말합니다. “Edge Learning 분류 툴을 활용하여 좋은 예와 나쁜 예의 이미지로 시스템을 신속하게 학습시켰고, 이를 통해 다양한 유형의 데오도란트 제품으로의 전환 과정을 단순화시킬 수 있었습니다.”
색과 라벨이 다른 용기가 여러 종류라는 점은 제품 전환이 잦다는 뜻이기도 합니다. 그러나 자동 검사 시스템에서는 전환 처리가 매우 쉬웠습니다. 신제품 검사 교육이 5~10분밖에 소요되지 않아 운영 효율성을 극대화하는 데 도움이 되었습니다. 또한 Federal Package는 예상했던 것보다 시스템 재학습이 필요하지 않아서 시간을 절약하고 라인 효율성을 높일 수 있었습니다.
브랜드 이미지 약속 이행에 도움이 되는 Edge Learning
품질은 Federal Package의 최우선 과제입니다. 브랜드의 이미지가 고객 신뢰의 근거임을 잘 알고, 이미지 유지의 책임을 가볍게 생각하지 않습니다. 최선을 다 해 고객에게 우수한 서비스와 제품을 제공합니다. Leuer에 따르면, “개인 위생 용품 제조업체의 포장 제휴업체로서 고객을 만족시키고 브랜드 가치를 보존하는 고품질 소비자 제품을 제공하는 것이 파트너십의 요건입니다.”
Federal Package가 도입한 새 엣지러닝 기반 자동 검사 시스템은 품질 보증 프로세스를 개선했습니다. Jerry Bilse Federal Package 운영 담당 SVP는 이렇게 말합니다. “Cognex Edge Learning 기반 비전 시스템은 최고의 제품을 더 좋게 만듭니다.”
향후 계획
앞으로 Federal Package는 Cognex AI 기반 비전 시스템에 투자하여 고객과 FDA의 요건에 따라 재고 관리 및 로트 관리용 공급망을 통한 추적이 가능하게 하기 위해 제품에 인쇄해야 하는 날짜와 로트 코드를 검증할 계획입니다. 지속적인 사업 성장에 따라 Federal Package는 다양한 라인에 더 많은 Cognex 비전 시스템을 추가하여 최종 라인 제품 품질을 합리적으로 향상시킬 계획입니다.