R2R (공정조건 자동보정) — 솔루션 (v2)

정량 효과

OPERATIONAL KPI

16%

Ppk · 24% Cpk 향상 (공정 산포)

2.88억/년

No Touch Operation 개선 (배터리A사)

95%

Coater 기준 자동보정 활용율

Customer Challenge

R2R 도입 전 수동 보정 개념도 — Operator가 보정 Sheet(Excel)로 생산 장비 공정조건을 수동 조정하고 계측 장비 Real CTQ로 확인하는 구조라, SPC Limit 이상감지 후 수동/지연 보정으로 Long Lead Time이 발생하는 As-Is 흐름 — 출처 가로형 브로슈어(국문 57면) p15

Operator가 보정 Sheet로 공정조건을 수동 입력하고, 생산 장비·계측 장비의 Real CTQ를 보고 샘플링 측정 Run에 대해 수동·지연 보정하는 구조는 Long Lead Time을 피할 수 없다.

“LCD 패널 하나하나마다 수동으로 조정해야 하니 시간도 엄청 걸리고, 불량률은 왜 이렇게 높은 건지…”
“OLED도 마찬가지야. 이렇게 가다간 경쟁사에 밀릴거야. 수율을 높이고 싶은데, 수동보정으론 한계가 있어.”
“어제도 Daily 보정할 때 숫자를 잘 못 입력해서 품질 사고가 발생 했어. 손해액이 무려 8억 이라고 해.”
“지난번 미팅 때 고객사에서 생산 단계에 R2R을 적용하지 않으면, 절대 우리 제품을 구매하지 않겠다고 언급 했어”

What it is

개념

R2R(Run to Run)은 CTQ 및 CTP Data를 이용하여 공정 조건(Input Parameter)을 자동 보정하는 시스템이다. To-be 공정 조건(레시피, 설비 Para)을 자동 계산하여 설비 혹은 레시피에 반영하는 과정을 자동화한 Human Error 최소화 솔루션으로, 공정 조건을 실시간 자동 보정하고 최적의 공정 상태 유지를 가능하게 해주는 제조 무인 자동화 시스템이다.

Key Capabilities

자동보정 대상선정 (CTQ 선정) — 이상감지 대상 공정·설비를 선별
R2R Modeling (자동보정 모델링)
Data Filtering 기준 설정
보정 여부 Validation
실시간 공정 보정 — 강화된 보정 Limit(SPC Limit 내 R2R Control Limit)으로 Target 방향 자동 보정, Short Lead time 확보

Key Benefits

정성

R2R 도입 효과 — SPC Limit보다 강화된 R2R Control Limit에서 샘플링 측정 Run을 실시간 자동 보정(Short Lead time)해 공정 산포 향상(Ppk 16%, Cpk 24% 향상), 공정능력 증가·Rework율 감소·No Touch Operation 개선(배터리A사 2.88억/년) — 출처 가로형 브로슈어(국문 57면) p15

작업자 실수로 인한 수작업 기인 품질 불량 최소화
시스템에 의한 자동 보정으로 공정 관리 업무 효율화
실시간으로 공정 상태의 변동을 감지하여 신속한 자동보정 조치
샘플링 측정 Run에 대한 실시간 자동 보정으로 공정 산포 향상
공정능력 증가, Rework율 감소, No Touch Operation 개선

Why LG CNS

설비/공정 조건 자동 보정을 통한 일관된 품질 유지가 필요하다 — 제품/모델 별 설비/공정 조건 자동 보정.

Architecture / Integration

R2R 적용 구조 — 생산·계측설비에서 SECS 통신(Stream Function)으로 ECS가 EAPD 실처리 Message를 Data Collector(Adaptor)·Storage로 수집하고 R2R솔루션(E3)이 보정값을 GMES·SMS·Mail로 FeedBack/FeedForward 전송하며, 장비 Update율·Spec Out율·보정값 산출율·레시피 자동 보정율·R2R 적용율 등 유관 지표 수식을 함께 정의 — 출처 가로형 브로슈어(국문 57면) p17

시스템 구성: 생산설비·계측설비의 실처리 Data(EAPD)를 Stream Function(SECS통신)으로 Data Collector(Adaptor)가 수집 → R2R솔루션(E3)이 보정값을 생성/전송(FeedBack/FeedForward)하고 Storage에 적재 → GMES 등 시스템 Interface로 보정 정보 및 이력 송신, 엔지니어에게 SMS·Mail 통보
장비 Update율: 장비 Update 건수 / 보정값 다운로드 건수 (운영 지표)
Spec Out 율: Spec Out된 건수 / 계측 건수 (운영 지표)
다운로드 율: 보정값 다운로드 건수 / 보정값 산출 건수 (운영 지표)
보정값 산출율: 보정값 산출 건수 / 계측 건수 (운영 지표)
레시피 자동 보정율: R2R ON 일수 / 생산 일수 (운영 지표)
양산 실처리 업로드율: 양산 실처리 수집 건수 / 전체 실처리 수집 건수 (운영 지표)
R2R 적용율: R2R 등록 설비수 / 전체 설비 수 (시스템 지표)
용어: FeedBack은 후행공정으로 선행공정을 보정하는 행위, FeedForward는 선행공정으로 후행공정을 보정하는 행위, EAPD(Event base Actual Processing Data)는 설비에서 실제 처리된 데이터를 뜻함

Target

대상 산업·고객

선결조건: 생산/계측 값인 CTQ/CTP Data가 실시간 수집 가능 해야 하고, 설비로 보정값을 적용 할 수 있는 I/F 가능 해야 함
추진 단계: 타당성 검토(사고사례·ROI·구축 비용·아키텍처 검토) → 대상 확정(보정 대상 설비·계측 설비·보정식(DOE) 확정, 자동 보정 제약 조건 파악, DC Set Up) → Data 정비(CTQ/CTP Data 확보 및 Cleansing·수집, 오류항목 수정) → R2R 모델링(보정값 산출 Flow 설계, 모델 개발·시뮬레이션, 컨트롤 화면 개발) → 모델 호기 전개·모델운영(지표 정의·지표 UI 개발, 운영전환, 시스템 관리)
수행 주체: Engineer · PI / CNS · R2R Modeling Group

Reference

도입 사례

디스플레이 B사 DX 담당자
배터리 A사 자동보정 담당자

Use Case

활용 시나리오

I. Rule Based R2R: 계산식을 활용한 자동 보정, 단일 제어
II. 가상 R2R: 가상계측 데이터를 활용한 자동 보정, 단일 제어 (연계 · VM)
III. R2ROps: AI모델을 활용한 자동 보정, 복합제어 (복합제어란 서로 영향도가 존재하는 복수의 X인자를 동시에 보정하는 방식)

Proof

Quote·인증

“X인자 동시 보정을 가능하게 만들어서 보정속도와 정확도를 많이 개선할 수 있었어요.”
“Coater기준 자동보정 활용율을 95%까지 끌어올려 자사의 Coater 담당 인원이 다른 공정 자동 보정 업무도 병행할 수 있었어요.”
“생산 라인의 효율성이 엄청나게 향상되었습니다. 제품의 품질이 일정하게 유지되어 고객들의 만족도가 높아졌어요.”