파레토 분석과 POKAYOKE를 활용한 크랭크케이스 주조 결함 27% 감소 및 생산성 향상 방안

이 기술 요약은 Sahil Rajendra Bavdhankar 외 저자가 International Journal for Multidisciplinary Research (IJFMR)에 발표한 논문 “Defect Analysis and Productivity Enhancement of Crankcase Casting through Pareto Analysis, POKAYOKE and QC Tools”에 기반하여 STI C&D의 기술 전문가에 의해 분석 및 요약되었습니다.

키워드

• Primary Keyword: 크랭크케이스 주조 결함
• Secondary Keywords: 파레토 분석, POKAYOKE, QC 도구, 블로우 홀 결함, 생산성 향상, Why-Why 분석

Executive Summary

• 도전 과제: 크랭크케이스 주조 공정에서 발생하는 7.83%의 높은 불량률은 생산성을 저하시키는 핵심 문제였습니다.
• 해결 방법: 파레토 분석, 히스토그램, 피시본 다이어그램 등과 같은 품질 관리(QC) 도구를 사용하여 결함 데이터를 체계적으로 분석하고, Why-Why 분석을 통해 근본 원인을 규명했습니다.
• 핵심 돌파구: 전체 불량의 62%를 차지하는 가장 중요한 결함은 ‘블로우 홀(Blow hole)’이었으며, 그 근본 원인은 코어(core)의 불충분한 가열로 인한 과도한 수분 함량으로 밝혀졌습니다.
• 핵심 성과: 코어 가열 공정에 시간 센서를 활용한 POKAYOKE(실수 방지) 시스템을 도입하여 작업자의 실수를 원천 차단한 결과, 전체 불량률을 7.83%에서 5.68%로 약 27% 감소시켰습니다.

도전 과제: 이 연구가 CFD 전문가에게 중요한 이유

제조업에서 생산성 향상은 영원한 과제입니다. 특히 엔진 블록과 같이 복잡한 형상을 만드는 주조 공정에서는 사소한 공정 편차나 부주의가 곧바로 결함으로 이어져 생산 손실을 야기합니다. 본 연구의 대상이 된 조직 역시 크랭크케이스 주조품에서 높은 불량률 문제에 직면해 있었습니다. 원자재부터 완제품에 이르기까지 수많은 공정을 거치는 동안, 계획된 경로에서 벗어나는 변수를 통제하지 못하면 생산성은 저하될 수밖에 없습니다. 온도, 습도, 재료 특성, 시간 등 다양한 요소를 정밀하게 모니터링하고 제어하지 않으면 결함 발생을 막기 어렵습니다. 이 연구는 이러한 고질적인 주조 공정의 불량 문제를 해결하고 생산성을 높이기 위한 체계적인 접근법의 필요성에서 시작되었습니다.

접근 방식: 연구 방법론 분석

본 연구는 문제 해결을 위해 임의적인 접근이 아닌, 구조화된 방법론을 채택했습니다. 이 체계적인 접근법은 문제의 재발을 방지하고 비용 효율성을 달성하는 데 핵심적인 역할을 했습니다.

1. 데이터 수집: 먼저 조직 내에서 발생하는 모든 불량 데이터를 수집했습니다.
2. 결함 분석 및 우선순위 선정: 수집된 데이터를 비판적으로 분석하여 결함 유형을 식별했습니다. 이후 파레토 차트, 히스토그램 등과 같은 QC 도구를 사용하여 가장 큰 비중을 차지하는 핵심 결함을 우선순위로 정했습니다.
3. 근본 원인 식별: 피시본 다이어그램(Fishbone Diagram)을 통해 잠재적인 모든 원인을 도출하고, Why-Why 분석(5-Why)을 통해 문제의 표면적 현상이 아닌 가장 깊은 곳에 있는 근본 원인을 찾아냈습니다.
4. 해결책 제안 및 실행: 근본 원인을 제거하기 위한 실행 계획을 수립하고, POKAYOKE(실수 방지) 시스템이라는 구체적인 해결책을 제안 및 구현했습니다.

핵심 돌파구: 주요 발견 및 데이터

체계적인 분석을 통해 연구팀은 불량률 감소와 생산성 향상을 위한 명확한 데이터를 확보했습니다.

발견 1: 파레토 분석을 통해 ‘블로우 홀’이 핵심 결함으로 식별됨

총 1,901개의 가공 부품 중 149개가 불량으로 판정되어 7.83%의 불량률을 기록했습니다. 파레토 분석 결과, 5가지 결함 유형 중 ‘블로우 홀(Blow hole)’이 92건으로 전체 불량의 61.74%를 차지하는 ‘핵심 소수(Vital Few)’ 결함임이 명확해졌습니다. 이는 전체 문제의 약 80%가 20%의 원인에서 비롯된다는 파레토 법칙을 명확히 보여줍니다. 이 분석을 통해 개선 노력의 초점을 다른 결함이 아닌 블로우 홀에 맞춰야 한다는 전략적 방향이 수립되었습니다. (Figure 3. Pareto chart 참조)

발견 2: Why-Why 분석으로 블로우 홀의 근본 원인이 ‘코어의 과도한 수분’으로 규명됨

연구팀은 블로우 홀 발생의 근본 원인을 찾기 위해 Why-Why 분석을 수행했습니다. – WHY? (블로우 홀이 왜 발생했는가?) → 코어에 과도한 수분이 관찰됨. – WHY? (수분이 왜 과도했는가?) → 코어에 도포된 페인트가 용탕과 코어 샌드 사이의 층 역할을 함. – WHY? (페인트가 왜 문제가 되는가?) → 오븐에서 코어의 부적절한 가열이 이루어짐. – WHY? (가열이 왜 부적절했는가?) → 생산량을 맞추기 위해 코어를 오븐에서 너무 일찍 꺼냄. – WHY? (왜 일찍 꺼냈는가?) → 코어를 오븐에 두는 시간에 대한 통제 장치가 없었음.

이 분석을 통해 문제의 근본 원인은 기술 자체가 아닌, ‘정해진 시간 동안 코어를 가열하는 프로세스를 통제하지 못한 관리의 부재’임이 드러났습니다. (Figure 9. WHY-WHY Analysis 참조)

R&D 및 운영을 위한 실질적 시사점

본 연구 결과는 다양한 직무의 전문가들에게 실질적인 통찰을 제공합니다.

• 공정 엔지니어: 이 연구는 코어 가열 시간과 온도를 정밀하게 제어하는 것이 블로우 홀 결함을 줄이는 데 결정적임을 시사합니다. 특히, 6번의 실험을 통해 30분 가열 시 목표 온도인 40-50°C에 도달한다는 데이터를 확보했으며, 이는 공정 표준 수립에 직접적인 근거가 될 수 있습니다.
• 품질 관리팀: 파레토 차트(Figure 3)의 데이터는 품질 관리 노력을 어디에 집중해야 할지 명확히 보여줍니다. 제한된 자원을 분산시키기보다 블로우 홀 예방 및 검사에 집중함으로써 전체 불량률을 효과적으로 낮출 수 있습니다.
• 설계 엔지니어: 비록 연구가 공정에 초점을 맞췄지만, 피시본 다이어그램(Figure 8)은 잠재적 원인으로 ‘설계(Design)’와 ‘게이팅 시스템(Gating system)’을 언급합니다. 이는 응고 과정에서 가스 배출에 영향을 미치는 설계 요소가 결함 형성에 기여할 수 있음을 암시하며, 초기 설계 단계에서 중요한 고려 사항이 될 수 있습니다.

논문 상세 정보

Defect Analysis and Productivity Enhancement of Crankcase Casting through Pareto Analysis, POKAYOKE and QC Tools

1. 개요:

• 제목: Defect Analysis and Productivity Enhancement of Crankcase Casting through Pareto Analysis, POKAYOKE and QC Tools
• 저자: Mr. Sahil Rajendra Bavdhankar¹, Mr. Pramod Suresh Patangaray², Dr. Sachin Shinde³
• 발행 연도: 2023
• 학술지/학회: International Journal for Multidisciplinary Research (IJFMR), Volume 5, Issue 6, November-December 2023
• 키워드: productivity; POKAYOKE; crank-case; why-why analysis.

2. 초록:

생산성은 모든 조직에서 매우 중요한 측면이다. 생산성은 투입량 대비 얻어지는 산출량을 의미한다. 조직의 생산성을 높이기 위해서는 해당 조직의 불량 데이터를 연구하고 분석하는 것이 필요하다. 이 연구는 특정 문제를 해결하는 데 있어 적절한 방법론을 따르는 것의 필요성에 초점을 맞춘다. QC 도구인 파레토 분석을 사용하여 결함의 우선순위를 정했다. 이 연구는 주요 불량의 원인이 되는 핵심 파라미터에 집중하고 이를 제어하여 생산성을 향상시키는 것의 중요성을 강조한다.

3. 서론:

많은 산업이 생산성 향상을 목표로 하지만, 결함을 식별하고 수정하는 올바른 접근법을 갖는 것이 매우 중요하다. 생산성은 결함 식별 및 수정, 사이클 타임 단축, 자재 취급 시간 단축, 공장 레이아웃 최적화, 비용 절감, 운영 합리화 등 다양한 방법으로 개선될 수 있다. 주조는 가장 다재다능하고 쉬운 제조 방법 중 하나로 간주되며, 엔진 블록과 같은 복잡한 형상의 제품을 생산할 수 있다. 표준 절차에서 벗어나거나 부주의하면 다양한 결함이 발생하여 생산 손실을 초래하고 궁극적으로 생산성을 감소시킨다. 따라서 온도, 습도, 재료 특성, 시간과 같은 다양한 요소를 제어하여 공정을 적절히 모니터링하고 편차를 방지하는 것이 필요하다.

4. 연구 요약:

연구 주제의 배경:

주조 공정은 복잡한 부품을 효율적으로 생산할 수 있는 장점이 있지만, 공정 변수에 매우 민감하여 결함 발생 가능성이 높다. 이러한 결함은 생산성 저하와 비용 증가의 직접적인 원인이 되므로, 체계적인 분석과 개선 활동이 필수적이다.

이전 연구 현황:

다양한 연구에서 피스톤, 기어, 계기판 클러스터 조립 라인 등의 불량률을 줄이기 위해 관리도, 원인-결과 다이어그램, 식스 시그마, 카이젠과 같은 품질 관리 도구들이 성공적으로 활용된 사례가 있다. 이러한 연구들은 체계적인 접근법이 불량 감소에 효과적임을 입증했다.

연구 목적:

본 연구의 목적은 다음과 같다. 1. 조직 내 크랭크케이스 불량의 원인이 되는 결함을 식별한다. 2. 결함을 분석하고 주요 불량 원인의 우선순위를 정한다. 3. 부품의 불량률을 줄이고 생산성을 높인다. 4. 병목 공정을 식별하고 개선된 방법을 통해 더 나은 해결책을 제공한다. 5. 궁극적으로 효율성을 높일 스크랩과 재작업을 줄인다.

핵심 연구:

본 연구는 크랭크케이스 주조 공정에서 발생하는 결함을 줄이기 위해 파레토 분석, Why-Why 분석 등과 같은 품질 관리 도구를 적용했다. 분석을 통해 ‘블로우 홀’을 핵심 결함으로 식별하고, 그 근본 원인이 코어 가열 공정의 관리 부재임을 밝혀냈다. 이를 해결하기 위해 작업자의 실수 가능성을 원천적으로 차단하는 POKAYOKE 시스템을 도입하여 실질적인 불량률 감소를 달성했다.

5. 연구 방법론

연구 설계:

본 연구는 데이터 수집, 데이터 분석, 결함 우선순위 선정, 근본 원인 식별, 해결책 제안 및 실행의 6단계 구조화된 접근법을 따랐다.

데이터 수집 및 분석 방법:

조직의 불량 데이터를 수집하고, 이를 파레토 차트, 히스토그램, 산점도와 같은 QC 도구를 사용하여 분석했다. 근본 원인 분석을 위해 피시본 다이어그램과 Why-Why 분석 기법을 사용했다.

연구 주제 및 범위:

연구는 특정 조직의 크랭크케이스 주조 공정에서 발생하는 결함 분석 및 생산성 향상에 초점을 맞추었다. 특히, 분석을 통해 우선순위가 가장 높은 것으로 나타난 블로우 홀 결함의 원인을 규명하고 해결하는 데 집중했다.

6. 주요 결과:

주요 결과:

• 총 1901개의 가공 부품 중 149개가 불량으로, 초기 불량률은 7.83%였다.
• 파레토 분석 결과, ‘블로우 홀’ 결함이 92건(62%)으로 가장 높은 비중을 차지하는 핵심 문제로 식별되었다.
• Why-Why 분석을 통해 블로우 홀의 근본 원인은 코어 가열 시간 통제 부재로 인한 ‘과도한 수분’으로 밝혀졌다.
• 코어 가열 공정에 POKAYOKE(시간 센서를 이용한 자동화)를 도입한 결과, 불량률이 7.83%에서 5.68%로 감소했다.
• 실험 결과, 코어를 30분간 가열했을 때 목표 온도인 45°C에 도달하여 수분 제거에 가장 효과적이었다.

Figure 목록:

• FIGURE.1 METHODOLOGY
• Figure 3. Pareto chart
• Figure 4. Inferences from Pareto Chart
• Figure 5.Histogram
• Figure 6. Scatter graph
• Figure 7. Pie Chart
• Figure 8. Fish-Bone Diagram
• Figure 9. WHY-WHY Analysis

7. 결론:

이 연구는 Wabco 크랭크케이스에서 주로 블로우 홀로 인해 발생하던 주조 불량을 줄이는 것을 목표로 수행되었다. 적절한 도구와 기술을 구현하고 구조화된 접근 방식을 따르면 어떠한 문제도 해결할 수 있다는 결론을 내릴 수 있다. POKAYOKE의 구현은 불량률을 7.83%에서 5.68%로 줄이는 데 도움이 되었다.

8. 참고 문헌:

• [1] U.Patil, Dr. K.H. Inamdar, “Numerical Simulation for Casting Defect Prediction. of Steel Casting”, International Journal of Creative Research Thoughts, Vol 5, pp. 1489-1493, 4 November 2017.
• [2] S. Nallusamy, R. Nivedha, E. Subash, V. Venkadesh, S Vignesh and P. Vinoth Kumar, “Minimization Of Rejection Rate using Lean Six Sigma Tool In Medium Scale Manufacturing Industry “International Journal of Mechanical Engineering and Technology, Vol.9, pp. 1184-1194 January 2018.
• [3] M. Govindharaju, N Jayarajan, ” An Empirical Study On The Control of An Rejection Rate In Instrument Cluster Assembly Line By Using Quality Control Tools and Kaizen”, International Journal of Engineering Technologies and Management Research, Vol 7, pp. 14-23, September 2020 .
• [4] M. Latte, P. Chougule, “Blow – hole Defect Analysis of Cylinder Block ” International Journal of Engineering Research and Technology, Vol 10, pp. 626-631, 2017.
• [5] V.Nerle and S. Shinde, “Analysis of the Sand Drop Defect to Reduce the Rejection level of Cylinder Block Casting – A Case Study”, International Journal of Engineering Research and Technology, Vol 2, pp.2183-2188, 9 September 2013.
• [6] A Ghubade and A. Kumar, “Review on Casting Defects and Methodologies for Quality Improvement” , Journal of Emerging Technologies and Innovative Research, Vol 6, pp. 1008-1019, April 2019.
• [7] Karthik M and S.Halesh,”Reducing the rejection and Improving Productivity of Pistons”, International Journal of Innovative Science and Research Technology, Vol 4,pp. 81-85, January 2019.
• [8]J.Feroze,G.Gokul,G.Kavin,J.kaleshwarah,”Study and Analysis of Process rejection in Output Gear”, International Journal of Research in Engineering Science and Management , Vol 3,pp. 373-376,June 2020.
• [9] R.Pandey, V.upadhayay ” Casting Defect Reduction in a Manufacturing Industry “,International Journal of Science „Engineering and Technology.

전문가 Q&A: 자주 묻는 질문

Q1: 결함의 우선순위를 정하는 데 파레토 차트를 선택한 특별한 이유가 있나요?

A1: 파레토 차트는 ’80/20 법칙’에 근거하여 문제의 대다수(약 80%)를 유발하는 소수의 핵심 원인(‘Vital Few’)을 시각적으로 명확하게 식별하는 데 매우 효과적이기 때문입니다. 본 연구에서도 5가지 결함 중 블로우 홀이 전체 불량의 62%를 차지함을 한눈에 파악할 수 있었습니다. 이를 통해 제한된 자원과 노력을 가장 중요한 문제에 집중하여 개선 효과를 극대화할 수 있었습니다.

Q2: Why-Why 분석이 ‘코어의 과도한 수분’에서 멈췄는데, 더 깊은 원인(예: 코어 샌드 재질)이 있을 수도 있지 않나요?

A2: 좋은 지적입니다. 코어 샌드의 재질이나 사용된 페인트의 특성도 수분 함량에 영향을 줄 수 있습니다. 하지만 본 연구의 Why-Why 분석은 현장에서 즉시 통제 가능한 ‘프로세스’상의 근본 원인을 찾는 데 집중했습니다. 분석 결과, 가장 직접적이고 시급하게 해결해야 할 문제는 재료가 아닌 ‘오븐 가열 시간을 통제하는 시스템의 부재’로 밝혀졌고, 이는 POKAYOKE라는 명확한 해결책으로 이어질 수 있었습니다.

Q3: 구체적으로 어떤 POKAYOKE 시스템이 구현되었나요?

A3: 논문에 따르면, 기존에는 작업자가 생산 필요에 따라 수동으로 코어가 담긴 트롤리를 오븐에서 꺼냈습니다. 이는 가열 시간이 부족하거나 과도해지는 원인이었습니다. 구현된 POKAYOKE는 시간 센서를 통합하여, 트롤리가 정확히 사전에 설정된 시간(30분) 동안만 가열된 후 자동으로 배출되도록 하는 시스템입니다. 이를 통해 공정의 일관성을 확보하고 작업자의 판단이나 실수에 따른 품질 변동을 원천적으로 차단했습니다.

Q4: 불량률이 5.68%로 감소했지만, 여전히 불량이 발생하고 있습니다. 남은 불량의 주요 원인은 무엇일까요?

A4: 이번 개선 활동은 가장 큰 문제였던 블로우 홀에 집중되었습니다. 파레토 차트(Figure 3)를 보면 블로우 홀 외에도 캐스트마크(Castmark, 23%), 샌드 드롭(Sand drop, 7%) 등의 다른 결함들이 여전히 존재합니다. 전체 불량률을 더욱 낮추기 위해서는, 이제 두 번째로 비중이 큰 캐스트마크에 대해 동일한 체계적 분석(데이터 수집, 원인 분석, 해결책 모색)을 적용하는 후속 개선 활동이 필요할 것입니다.

Q5: 최적의 코어 가열 시간인 30분은 어떻게 결정되었나요?

A5: 논문 8페이지에 언급된 바와 같이, 연구팀은 6번의 실험을 통해 시간 간격별로 코어의 온도를 측정했습니다. 그 결과, 30분 동안 가열했을 때 코어가 수분 제거에 가장 효과적인 목표 온도 범위인 40-50°C(표에서는 45°C로 기록)에 도달하는 것을 확인했습니다. 이 실험 데이터를 바탕으로 30분을 최적의 가열 시간으로 설정하고 POKAYOKE 시스템에 적용했습니다.

결론: 더 높은 품질과 생산성을 향한 길

크랭크케이스 주조 결함 문제는 많은 제조 현장이 겪는 고질적인 과제입니다. 이 연구는 파레토 분석과 같은 검증된 QC 도구와 POKAYOKE라는 실용적인 해결책을 결합한 체계적인 접근 방식이 얼마나 강력한지를 명확히 보여줍니다. 문제의 표면만 보는 것이 아니라, 데이터에 기반하여 핵심 원인을 찾고 작업자의 실수를 방지하는 시스템을 구축함으로써 불량률을 27%나 줄이는 실질적인 성과를 거두었습니다. 이는 곧 생산성 향상과 원가 절감으로 이어집니다.

STI C&D는 최신 산업 연구 결과를 적용하여 고객이 더 높은 생산성과 품질을 달성할 수 있도록 돕는 데 전념하고 있습니다. 이 논문에서 논의된 과제가 귀사의 운영 목표와 일치한다면, 저희 엔지니어링 팀에 연락하여 이러한 원칙을 귀사의 부품에 어떻게 구현할 수 있는지 논의해 보십시오.

(주)에스티아이씨앤디에서는 고객이 수치해석을 직접 수행하고 싶지만 경험이 없거나, 시간이 없어서 용역을 통해 수치해석 결과를 얻고자 하는 경우 전문 엔지니어를 통해 CFD consulting services를 제공합니다. 귀하께서 당면하고 있는 연구프로젝트를 최소의 비용으로, 최적의 해결방안을 찾을 수 있도록 지원합니다.

• 연락처 : 02-2026-0450
• 이메일 : flow3d@stikorea.co.kr

저작권 정보

• 이 콘텐츠는 “Sahil Rajendra Bavdhankar” 외 저자의 논문 “[Defect Analysis and Productivity Enhancement of Crankcase Casting through Pareto Analysis, POKAYOKE and QC Tools]”를 기반으로 한 요약 및 분석 자료입니다.
• 출처: https://www.ijfmr.com/papers/2023/6/9252.pdf

이 자료는 정보 제공 목적으로만 사용됩니다. 무단 상업적 사용을 금합니다. Copyright © 2025 STI C&D. All rights reserved.