노이즈 대응 사례

⚡ 노이즈 솔루션 사례

— Tagger + Signal Scope로

3시간 만에 ‘원인 미상의 불량’ 해결

 

 

고속 생산라인에서 가장 난이도 높은 문제는 바로 “원인을 특정할 수 없는 불량”입니다.
비전도 정상, PLC도 정상, 센서도 정상인데… 불량은 반복됩니다.

국내 중견 전자부품 제조사 A사도 동일한 문제로 수 주간 고생했습니다.
하지만 Tagger와 Signal Scope를 도입한 뒤, 단 3시간 만에 문제를 해결했습니다.

아래는 그 실제 분석 과정과 노이즈 해결 스토리입니다.

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🧩 1. 문제 상황: 모든 시스템은 정상인데 불량만 계속 발생

• 비전검사: 정상
• PLC 로그: 정상
• 센서 동작: 정상

→ 하지만 불량은 하루 수십 건 지속.
문제는 정확한 위치·시간 정보 없이 로그만 보는 분석 방식의 한계였습니다.

 

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🧪 2. 기존 분석의 한계

A사는 아래 항목을 여러 번 점검했지만, 원인은 특정되지 않았습니다.

• 인코더 신호 체크
• 트리거–센서 연동 확인
• 비전 영상 재분석

 

하지만 “어느 시점에서 무엇이 어긋났는지”를 보여주는 정밀한 타임라인 데이터가 없었기 때문에,                                               모든 것이 정상처럼 보이는 상황이 반복되었습니다.

 

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🚀 3. 전환점: Tagger + Signal Scope 투입

두 장비가 들어오면서 분석 방식 자체가 완전히 달라졌습니다.

🛠 3-1. 구성 개요

구성 요소	역할
Tagger (CL Base)	Encoder Count 기반으로 영상 프레임에 위치 정보 태깅
Signal Scope	센서, 트리거, PLC 신호를 Encoder 기준으로 동기화하여 로깅

이제 “어느 지점에서 어떤 신호가 어긋났는지”를 영상과 함께 한 번에 확인할 수 있는 환경이 만들어졌습니다.

 

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🎯 4. 3단계 분석으로 원인 즉시 특정

 

Step 1️⃣ 불량 프레임의 정확한 위치 확인

Tagger가 영상 프레임마다 Encoder Count를 태깅해 줍니다.
불량이 발생한 제품의 영상을 호출하면, 해당 프레임의 정확한 위치·타이밍(Encoder 기준)을 즉시 확인할 수 있습니다.

Step 2️⃣ 신호 지연(노이즈 영향) 검출

Signal Scope 로그 분석 결과, 특정 구간에서 센서 신호가 약 0.02초 지연되는 현상이 반복적으로 나타났습니다.

→ 센서 지연 → 트리거 지연 → 카메라 촬영 타이밍 어긋남 → 이미지 Misalignment(위치가 어긋난 영상) 발생

 

📊 신호 비교 (예시)

항목	정상 조건	불량 발생 조건
센서 신호 입력 시간	기준 타이밍	기준 타이밍 + 0.02초 지연
트리거 위치	제품 위치와 정확히 일치	제품 위치가 어긋난 상태에서 트리거 발생
비전 검사 결과	정상 판정	이미지 위치 오류로 인한 오판정

 

Step 3️⃣ 원인 해결

• 센서 라인에서 EMI 간섭(노이즈)가 존재하는 구간을 특정
• 해당 구간에 노이즈 필터 추가 및 배선 재정리
• 트리거 타이밍 보정 적용

그 결과, 불량률이 0% 수준으로 회복되었고, 이후 동일 유형의 불량은 재발하지 않았습니다.

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📈 5. 도입 효과: 3일 걸리던 분석이 3시간으로 단축

항목	도입 전	도입 후
분석 소요 시간	약 2~3일	3시간 이내
불량률	0.2% 이상	0% 유지
신규 라인 안정화	약 2주	3~4일 내 안정화
데이터 수집 방식	수동 로그 수집	Signal Scope 자동 로깅

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👨‍🔧 6. 현장 실무자 피드백 요약

 

🗣 품질팀 인터뷰

“예전엔 영상만 보고 감으로 추정했지만,
지금은 위치·신호가 동기화된 데이터 덕분에 바로 문제의 본질에 접근할 수 있습니다.”

 

👷 작업자 인터뷰

“Tagger Viewer에서 불량 위치와 신호 로그를 한 화면에서 볼 수 있어
작업자가 직접 원인을 판단하고 즉시 조치할 수 있습니다.
현장의 품질 대응 속도와 정확도가 확실히 좋아졌습니다.”

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🔍 7. 왜 이 사례가 ‘노이즈 솔루션’인가?

 

A사의 문제는 결국 센서 라인의 EMI(노이즈) 간섭 때문이었습니다.
하지만 기존 설비만으로는 그 정확한 시점과 영향 범위를 볼 수 없었기 때문에 원인이 보이지 않았던 것입니다.

Tagger + Signal Scope는 다음을 가능하게 했습니다.

• 노이즈가 발생한 시점을 Encoder 기준으로 정확히 특정
• 노이즈로 인해 어떤 신호가 얼마나 지연·변형되었는지 확인
• 영상(프레임)과 신호(센서·트리거·PLC)를 하나의 타임라인으로 대응

즉, 노이즈 문제를 ‘감’이 아닌 데이터 기반으로 해결한 대표적인 사례입니다.

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🧭 8. 결론: 스마트팩토리의 핵심은 “신호 동기화”

 

✅ 사례 요약

• 문제: 고속 생산라인에서 반복되는 원인 미상의 불량
• 도입: Tagger + Signal Scope
• 해결: 위치·시간·신호를 하나로 묶는 3단계 분석
• 결과: 3시간 만에 원인 규명, 불량률 0%, 신규 라인 안정화 기간 50% 단축

 

🎯 이런 현장에 특히 추천

• 비전검사 화면만으로는 불량 원인 파악이 어려운 라인
• 트리거/센서/PLC/인코더 로그를 한 기준으로 동기화해 보고 싶은 제조라인
• 스마트팩토리 고도화 초기 단계에서 데이터 기반 분석 체계를 만들고 싶은 기업

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💡 마무리

Tagger와 Signal Scope는 단순한 태깅 장비가 아닙니다.
생산라인의 “시간·위치·신호”를 실시간으로 동기화해 주는 스마트팩토리 핵심 분석 툴입니다.

A사처럼 데이터 기반 문제 해결이 가능한 환경을 도입하면,
더 빠르게, 더 정확하게, 더 안정적인 공정 운영이 가능합니다.

불량의 근본 원인은 이제 ‘감’이 아니라 ‘동기화된 데이터’로 해결하는 시대입니다.
Tagger와 Signal Scope를 통해 여러분의 라인에서도 노이즈 솔루션 사례를 만들어 보세요.

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