항공부품 품질 관리 개선을 위한 3D 자동 측정 데이터 기반의 SPC 시스템 연구 = A Study of an SPC System Utilizing Automatically Measured 3D Data to Improve Quality Management of Aerospace Components

국문 초록 (Abstract)

최근 제조 산업 전반에 걸쳐 디지털 전환이 가속화되면서, 고정밀 부품 생산을 위한 스마트팩토리 기반 기술 도입이 활발히 이루어지고 있다. 특히 항공 및 방산 산업과 같은 고정밀 제조 분야에서는 미세한 품질 편차가 제품의 신뢰성에 큰 영향을 미치므로, 정밀한 측정 데이터의 실시간 수집 및 분석, 체계적인 품질 관리 시스템이 필수적이다. 그중 3차원 측정기(CMM, Coordinate Measuring Machine)는 복잡한 형상의 정밀 부품을 고해상도로 측정할 수 있는 핵심 설비로, 품질 확보를 위한 주요 수단으로 활용되고 있다.
그러나 기존의 3차원 측정 데이터는 대부분 수작업으로 저장·관리되거나, 시스템 간 연동이 미흡하여 실시간 활용이 어렵고 품질 데이터 분석에 많은 인적 자원이 투입되는 비효율적인 구조를 가지고 있다. 이러한 한계를 극복하기 위해 본 연구에서는 측정기에서 생성되는 Raw Data를 자동으로 수집하고, 통합하여 실시간 분석이 가능하도록 하는 측정 데이터 자동 수집 Agent를 개발하였다. 해당 Agent는 측정기와 직접 연동하여 비정형 데이터 형태로 저장되는 Raw 결과를 실시간으로 정형화된 품질 데이터로 변환·저장할 수 있으며, 이는 수작업 대비 데이터 누락이나 오류를 줄이고 투입 공수를 획기적으로 절감하는 효과를 제공한다.
더불어 수집된 데이터는 고정밀 부품 산업의 특성에 맞춰 설계된 3차원 측정 전용 SPC 시스템 플랫폼으로 연계된다. 이 플랫폼은 측정 항목별 관리도, 공정능력 분석 등 통계적 공정관리 기능을 제공하며, 특정 설비나 공정에서 발생하는 이상 데이터를 실시간으로 탐지하고 경고함으로써 조기 대응을 가능하게 한다. 또한 플랫폼은 사용자 친화적인 대시보드와 자동화된 검사성적서 출력 기능을 탑재하고 있어, 고객 대응 및 품질 인증 자료 작성의 효율성도 함께 향상시킨다.
본 논문은 이러한 기술적 구현 과정을 통해 기존의 정적이고 수작업 중심이었던 측정 데이터 관리 방식을 자동화된 실시간 품질 관리 체계로 전환하는 새로운 접근을 제시한다. 특히 항공·방산 산업에 특화된 SPC 적용 사례를 바탕으로, 측정 기반 데이터 품질 확보가 생산성과 품질 안정성 확보에 기여할 수 있음을 실증하였다. 향후에는 다양한 측정 장비와 공정 조건에 유연하게 적용 가능한 확장형 SPC 시스템으로 발전시켜, 중소 제조기업에도 적용 가능한 범용 품질 플랫폼으로의 확산을 기대한다.

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

As digital transformation accelerates across the manufacturing industry, the adoption of smart factory technologies has become essential for the efficient production of high-precision components. In particular, the aerospace and defense sectors demand rigorous quality assurance, as even minute deviations in product specifications can significantly impact reliability. Among various quality assurance tools, Coordinate Measuring Machines (CMM) play a pivotal role by enabling highly accurate dimensional inspections of complex geometries.
However, conventional practices for managing CMM measurement data rely heavily on manual operations, resulting in inefficiencies, increased labor costs, and limited real-time utilization. Moreover, the lack of system integration often hinders timely quality analysis and response. To address these challenges, this study proposes the design and implementation of an automated data acquisition agent that interfaces directly with CMM devices. The agent collects raw measurement data in real time, transforms it into structured quality data, and stores it for immediate use, thereby minimizing data omissions and reducing human intervention.
The collected data is further integrated into a Statistical Process Control (SPC) platform specifically designed for high-precision manufacturing environments. This platform supports key SPC functionalities, such as control chart monitoring and process capability analysis for each measurement characteristic. It also features real-time anomaly detection, alert notifications, and automated inspection report generation, all accessible through an intuitive dashboard interface. These capabilities enable proactive quality control and enhance the efficiency of quality documentation processes.
This dissertation presents a novel approach to transitioning from static, manual measurement data handling to a dynamic, real-time quality management system. Through implementation in aerospace and defense manufacturing settings, the system demonstrates its effectiveness in improving data reliability, process visibility, and overall quality assurance. Furthermore, the proposed solution is scalable and adaptable to various measurement equipment and manufacturing conditions, offering potential for broader adoption across small and medium-sized enterprises (SMEs) seeking to establish advanced, data-driven quality control systems.

목차 (Table of Contents)

• 국문요약
• Ⅰ. 서론 = 1
• 1. 연구의 필요성 및 목적 = 1
• 2. 연구 방법 및 구성 = 5
• 1) 연구 방법 = 5
• 2) 논문 구성 = 6
• Ⅱ. 이론적 배경 및 선행연구 고찰 = 7
• 1. 고정밀 항공부품의 검사공정 = 7
• 2. 3차원 측정기(CMM) 및 자동화 기술 8
• 1) 3차원 측정기의 개요 = 8
• 2) 측정 데이터 구조 및 수집 인터페이스 = 10
• 3) 기존 데이터 자동 수집 시스템 = 13
• 3. 통계적공정관리(SPC) = 16
• 1) SPC의 개념과 주요 지표 = 16
• 2) 기존 제조업 내 SPC 적용의 실태와 문제점 = 20
• 3) 실시간 SPC 구현을 위한 기술 요소 = 22
• 4. 검사성적서 발급 및 문서 자동화 = 25
• 1) 검사성적서의 정의와 역할 = 25
• 2) 기존 발급 방식의 문제점 = 29
• 3) 검사성적서 자동화 기술 동향 = 31
• 5. 선행연구 고찰 및 본 연구의 차별성 = 33
• 1) CMM 연동 및 품질 시스템 관련 연구 = 33
• 2) SPC 자동 분석 시스템 관련 연구 = 35
• 3) 검사성적서 자동화 시스템 연구 = 37
• 4) 선행연구의 종합 분석과 본 연구의 차별성 = 39
• Ⅲ. SPC 실시간 모니터링 시스템 설계 = 42
• 1. SPC 실시간 모니터링 시스템 구성 = 42
• 1) 연구 수행 절차 = 45
• 2) 시스템 개발 환경 = 46
• 2. 측정 데이터 자동 수집 시스템의 구조와 구현 방식 = 47
• 1) 시스템 구성 개요 = 47
• 2) 주요 기능 구성 = 48
• 3) 시스템 구현 방식 = 50
• 3. 실시간 SPC 분석 모듈 구성 = 54
• 4. 검사성적서 자동 발급 시스템 = 63
• 5. 통합 시스템 아키텍처 = 67
• Ⅳ. SPC 실시간 모니터링 시스템 구현 = 70
• 1. 시스템 구현 환경 및 도구 = 70
• 2. 측정 데이터 수집 모듈 구현 = 73
• 3. 실시간 SPC 분석 모듈 구현 = 75
• 4. 검사성적서 자동 발급 모듈 구현 = 85
• 5. 시스템 통합 적용 시나리오 = 89
• 6. 운영 UI 및 기능 예시 = 92
• Ⅴ. 실증 실험 및 효과 분석 = 99
• 1. 실증 실험 설계 및 환경 구성 = 99
• 2. 자동 수집 및 분석 속도 비교 = 101
• 3. 이상 탐지 및 SPC 정합성 분석 = 104
• 4. 검사성적서 발행 시간 단축 및 정확도 = 107
• 5. 사용자 피드백 기반 실용성 평가 = 109
• 6. 종합 효과 분석 및 고찰 = 114
• Ⅵ. 결론 및 향후 연구 방향 = 118
• 1. 연구 요약 및 주요 성과 = 118
• 2. 이론적 기여 = 119
• 3. 실무적 활용 가능성 = 121
• 4. 한계점 및 향후 개선 방향 = 124
• 5. 향후 연구 방향 = 126
• 6. 결언 = 128
• 참고문헌 = 130
• ABSTRACT = 134