자동화 대 수동 배터리 조립: 비용, 품질 및 처리량 분석

글: 대니 황 박사

생산 교대 시간에 배터리 조립 작업장에 들어가 보세요. 왼쪽에는 클린룸 작업복을 입은 작업자들이 일정한 리듬으로 전극 시트를 정렬하고, 분리막을 제자리에 놓고, 부품을 고정 장치에 넣는 작업을 하고 있습니다. 모든 동작이 정확하고 신중합니다. 배터리 셀 하나를 조립하는 데 몇 분씩 걸립니다. 오른쪽에는 자동화 라인이 사람의 눈으로 따라가기조차 힘든 속도로 가동되고 있습니다. 로봇 팔은 1초도 안 되는 시간에 전극 스택을 집어 옮기고, 레이저 용접 헤드는 밀리초 단위로 짧게 펄스를 발생시키며, 완성된 배터리 셀은 몇 초마다 나옵니다. 제품 사양은 동일하지만, 제조 방식은 완전히 다릅니다.

스타트업부터 기가팩토리에 이르기까지 모든 배터리 제조업체가 직면한 질문은 자동화가 더 나은가가 아니라, 생산량, 제품 구성, 품질 기준을 고려했을 때 수동 생산과 완전 자동화 중 어느 방식이 경제성이 더 높은가 하는 것입니다. TOB 뉴 에너지이 분야 전반에 걸쳐 제품을 공급하는 중국 기반 제조업체 중 하나인 이 회사는 자동화 라인과 반자동 작업대를 모두 구축하는데, 이러한 이중 역량이 본 기사의 분석에 중요한 역할을 합니다. 본 기사에서는 의사결정 프레임워크를 제시합니다.

제1장: 조립의 실제 내용

배터리 조립은 6단계의 핵심 공정으로 구성되며, 각 단계는 정밀도에 대한 민감도와 인적 변동성에 대한 민감도가 다릅니다.

전극 절단 및 슬리팅.코팅 및 캘린더링 처리된 전극 릴은 정밀한 치수로 절단됩니다. 치수 정확도(일반적으로 ±0.1~0.2mm 이내)는 후속 적층 또는 권선의 정렬 정밀도에 직접적인 영향을 미칩니다.

쌓거나 감는 방식.전극 시트와 분리막 층을 결합하여 셀 구조를 만듭니다. 이 조립 단계는 셀 성능에 가장 큰 영향을 미치는 단계로, 내부 저항, 에너지 밀도, 수명 주기 모두 이 단계에서 형성된 구조에 따라 결정됩니다.

탭 용접.양극 및 음극 단자는 일반적으로 초음파 또는 레이저 용접을 통해 전류 수집기 단자에 접합됩니다. 용접의 균일성과 강도는 전지의 내부 저항과 장기적인 신뢰성을 직접적으로 결정합니다. 따라서 이 단계는 전체 조립 공정에서 품질에 가장 민감한 단계 중 하나입니다.

포장.전극 어셈블리는 셀 하우징(알루미늄 캔, 강철 캔 또는 알루미늄 라미네이트 파우치)에 삽입됩니다. 케이스 삽입 과정에서는 전극 스택과 하우징 사이의 미세한 치수 차이를 보정하기 위해 촉각 피드백이 필요합니다.

전해질 충전.전해액은 제어된 환경 조건 하에서 전해조에 주입됩니다. 주입량의 정확성과 분배 균일성은 전극의 습윤 및 형성 품질에 영향을 미칩니다.

밀봉.이 전지는 밀폐되어 있습니다. 밀봉 상태의 완벽성은 전지의 수명과 안전성을 직접적으로 결정합니다. 밀봉 부위가 새면 습기가 유입되어 전해액과 반응하여 HF를 생성하고, 이는 접촉하는 모든 부품을 손상시킵니다.

각 단계는 자동화 가능성 스펙트럼에서 서로 다른 지점에 위치합니다. 어떤 단계가 인간의 변동성에 가장 민감하고, 어떤 단계가 변동성에 가장 관대한지 이해하는 것이 지능형 자동화 전략의 기초입니다.

배터리 조립 공정 흐름도

제2장: 비용 — 장비 가격 그 이상

수동 조립과 자동 조립 간의 자본 지출 비교는 겉보기에는 간단해 보입니다. 완전 자동 조립 라인은 반자동 조립 라인보다 2~5배, 수동 작업대 설치 비용보다 10배 이상 비쌉니다. 하지만 자본 지출(CAPEX)은 눈에 보이는 비용일 뿐입니다.

수동 조립은 생산량에 비례하여 증가하는 운영 비용을 수반합니다. 직접 인건비, 품질 검사 인건비, 교육비(신규 작업자가 표준 생산량과 수율에 도달하는 데 일반적으로 2~4주 소요), 이직률 비용 등이 여기에 포함됩니다. 퇴사하는 작업자는 축적된 기술을 함께 가져가고, 새로 채용되는 작업자는 교육을 처음부터 다시 시작해야 합니다. 이직률이 높은 노동 시장에서는 이러한 비용이 임금을 초과할 수도 있습니다.

자동화 조립은 노동력을 자본으로 대체하지만, 숨겨진 비용의 종류를 바꿔놓습니다. 프로그래밍 및 디버깅 엔지니어, 유지 보수 중 가동 중단 시간 등이 그 예입니다. 자동화 라인이 멈추면 모든 스테이션이 동시에 정지하기 때문입니다. 자동화 라인의 종합 설비 효율(OEE)은 수동 라인보다 유지 보수 대응 속도에 훨씬 더 크게 좌우됩니다. 수동 라인에서는 한 작업자의 부재가 다른 작업자의 작업에 영향을 미치지 않기 때문입니다.

가장 눈에 띄지 않는 비용은 불량품으로 인한 비용입니다. 수동 조립의 불량률은 공정 복잡성과 작업자 숙련도에 따라 일반적으로 1~5% 정도입니다. 자동 조립의 불량률은 0.1~1% 미만으로 유지될 수 있습니다. 그러나 조립 공정에서 불량품이 발생하는 셀은 재료 준비, 혼합, 코팅, 캘린더링 등 상류 공정의 모든 가치를 낭비하는 결과를 초래합니다. 불량률이 1%포인트 높아질 때마다 불량품 셀의 비용뿐만 아니라 해당 셀에 투자된 모든 공정 단계의 누적 비용이 발생합니다. 이러한 비용은 장비 예산에 반영되지 않고, 몇 달 후 제조 원가 차이 보고서에서 드러납니다.

손익분기점은 현지 인건비, 제품 가치, 생산 라인 활용률, 제품 수명 주기 등에 따라 달라집니다. TOB NEW ENERGY의 애플리케이션 엔지니어들은 고객을 위해 이러한 손익분기점을 모델링하는데, 이는 일반적인 스프레드시트로는 정확한 해답을 도출할 수 없는 다양한 변수에 따라 결정되기 때문입니다. 연간 생산량이 약 100만 개 미만이고, 제품 형태가 다양하며 인건비가 적당한 경우에는 수동 또는 반자동 조립 방식이 총비용을 절감할 수 있습니다. 하지만 연간 생산량이 1천만 개 이상이고, 제품 형태가 단일하며 높은 일관성이 요구되는 경우(예: 자동차 셀 생산)에는 자동 조립 방식의 총소유비용(TCO) 이점이 운영 기간이 길어질수록 더욱 커집니다.

제3장: 품질 — 인간의 손길과 기계의 정밀성

조립 작업에서 나타나는 인간의 편차는 관리상의 문제가 아니라 생리적인 원인에서 비롯됩니다. 4시간 연속 작업 후에는 미세 운동 능력과 주의력이 눈에 띄게 저하됩니다. 두 명의 작업자가같은 강사의 지도를 받더라도 수개월에 걸친 독립적인 작업을 통해 손의 압력, 정렬 습관, 결함 감지 기준이 각기 다르게 발달할 수 있습니다. 반복적인 작업을 할 때 인간의 뇌는 자동 조종 모드에 들어가 미세한 편차, 예를 들어 분리판의 주름이나 약간 어긋난 전극 등을 알아차리지 못합니다.

수동식 원통형 배터리 조립 라인에서 작업자가 배터리 캡을 용접하고 있다.

기계 정밀도는 작동 방식이 다릅니다. 로봇 픽앤플레이스 시스템은 한 번 보정되면 수백만 번의 작동 주기 동안 동일한 위치 정확도를 유지합니다. 레이저 용접기는 모든 접합부에 동일한 에너지 프로파일을 전달합니다. 하지만 기계 정밀도는 고정적이며, 투입되는 재료의 균일성에 따라 달라집니다. 전극 시트의 크기가 배치 전체에 걸쳐 ±0.05mm 정도 차이가 나면 자동 적재기는 모든 시트를 프로그래밍된 위치에 배치하고, 결과적으로 쌓인 시트에는 그 편차가 그대로 반영됩니다. 작업자는 이러한 편차를 감지하고 보정할 수 있지만, 기계 정밀도에는 영향을 미칩니다.

이는 직관에 반하는 역설을 낳습니다. 즉, 투입 자재의 일관성이 높을 때는 자동화가 품질을 향상시키지만, 그렇지 않을 때는 품질 문제를 악화시킬 수 있습니다. 자동화의 이점은 품질 민감도가 높고 투입 자재의 일관성이 잘 관리되는 단계에서 가장 강력하게 나타납니다.

탭 용접 및 밀봉은 자동화 우선순위가 가장 높은 작업입니다. 두 작업 모두 셀의 안전과 수명에 영향을 미치며, 수동 작업으로는 전체 생산 교대 시간 동안 유지하기 어려운 정밀도와 일관성을 요구합니다.토브의배터리집회기계 포트폴리오에는 이러한 품질에 중요한 단계를 위해 특별히 설계된 자동 용접 및 밀봉 스테이션이 포함되어 있습니다. 자동차 등급 전지에 요구되는 Cpk 값(일반적으로 1.33 이상)은 수동 용접 및 밀봉으로는 안정적으로 충족할 수 없는 통계적 임계값입니다.

적재 및 권취 자동화는 제품 형태와 생산량에 따라 달라집니다. 원통형 셀 권취는 업계에서 가장 성숙한 자동 조립 공정입니다. 고속 파우치 셀 적재는 자동화 속도와 적재 정밀도 사이의 균형을 최적화하기 위한 연구가 활발히 진행되는 분야입니다.

케이스 조립은 수작업의 숙련도가 가장 중요한 단계입니다. 전극 스택과 셀 하우징 사이의 미세한 치수 차이 때문에 자동화 시스템은 값비싼 센싱 및 규격 준수 메커니즘을 통해 이러한 차이를 처리하지만, 케이스 조립 자동화에 드는 추가 비용은 품질 향상에 비해 크지 않을 수 있습니다.

제4장: 처리량 — 속도, 병목 현상 및 유연성

사이클 시간 비교는 명확한 결과를 보여줍니다. 완전 자동화 라인은 2~5초마다 셀을 생산합니다. 반자동화 라인은 15~60초마다 생산합니다. 수동 작업대는 셀 하나당 몇 분이 소요됩니다. 하지만 이러한 수치는 최대 가동률로 정상 작동할 때의 수치만을 비교한 것입니다.

완전 자동화프리즘형 셀 어셈블리선

수동 생산 라인과 자동 생산 라인의 병목 현상은 서로 다릅니다. 수동 생산 라인에서는 일반적으로 가장 높은 정밀도를 요구하는 단계, 즉 탭 용접이나 적층 작업이 병목 현상이 되는데, 작업자들이 품질 유지를 위해 자연스럽게 속도를 늦추기 때문입니다. 반면 자동 생산 라인에서는 물리적으로 가장 느린 단계, 즉 전해액 주입 시 필요한 습윤 시간이나 수 시간에 걸쳐 진행되는 성형 작업이 병목 현상이 됩니다. 이러한 단계는 아무리 자동화 기술을 도입하더라도 속도를 높일 수 없습니다.

전환 유연성은 수동 또는 반자동 스테이션을 유지해야 하는 가장 강력한 이유입니다. 수동 라인은 새로운 작업 지시와 고정 장치 교체만으로 몇 분에서 몇 시간 내에 셀 형식을 전환할 수 있습니다. 반면 자동 라인은 재프로그래밍, 고정 장치 교체 및 재보정이 필요하며, 이 과정은 몇 시간에서 며칠이 소요됩니다. TOB NEW ENERGY가 보유한 특허(CN202122021936 및 CN202122020284)로 보호되는 신속 교체 절단 및 슬리팅 장비는 전환 속도 문제를 구체적으로 해결합니다. 소량 배치로 여러 셀 형식을 생산하는 제조업체의 경우, 완전 자동화의 전환 비용이 생산량 증대라는 이점을 상쇄할 수 있습니다.

가장 일반적인 실제 구성은 하이브리드 방식입니다. 정밀도가 투자 가치를 정당화하는 품질 중요 단계는 자동화하고, 유연성이 우선시되는 단계는 수동 또는 반자동 스테이션을 유지합니다. TOB NEW ENERGY는 스타트업 및 연구 개발 환경을 위한 독립형 반자동 워크스테이션부터 대량 생산을 위한 완전 통합 자동화 라인에 이르기까지 이러한 모든 범위에 걸쳐 조립 장비를 공급합니다. 이를 통해 제조업체는 품질 데이터를 기반으로 일관성 개선을 통해 가장 큰 수익을 창출할 수 있는 단계를 파악하여 자동화 투자를 단계적으로 진행할 수 있습니다.

제5장: 하이브리드 현실

대부분의 배터리 조립 라인은 완전 수동식도 아니고 완전 자동화식도 아닙니다. 하이브리드 방식이며, 어떤 단계를 자동화할지는 예산이 아닌 엔지니어링 논리에 따라 결정됩니다.

자동화 도입 시 가장 높은 수익률을 기대할 수 있는 단계는 세 가지 조건이 모두 충족되는 공정입니다. 즉, 품질 민감도가 높고, 입고 자재의 일관성이 잘 관리되며, 수동 Cpk 측정으로는 품질 기준치를 안정적으로 충족할 수 없는 경우입니다. 탭 용접과 밀봉 공정이 가장 대표적인 예입니다. 두 공정 모두 안전에 매우 중요하며, 피로한 작업자가 교대 근무 시간 내내 유지하기 어려운 정밀도를 요구합니다. 또한, 단 한 번의 현장 오류 발생 시 손실 비용이 자동화 투자 비용을 훨씬 초과하는 공정이기도 합니다.

자재 변동성이 높은 공정, 특히 케이싱 공정은 완전 자동화의 이점을 크게 누리지 못합니다. TOB NEW ENERGY의 하우징 설계 특허(원통형 셀용 CN202230781031, 각형 셀용 CN202230775678)는 케이싱 공정에 대한 엔지니어링적 고려를 반영합니다. 작업자가 삽입을 안내하는 동안 하우징을 제 위치에 고정하는 장치를 사용하면 완전 자동화 케이싱 스테이션 비용의 일부만으로도 일관성을 최대한 확보할 수 있습니다.

자동화는 단계적으로 진행됩니다. 1단계는 탭 용접, 밀봉 등 품질에 중요한 단계를 소량 생산이라도 자동화하는 것입니다. TOB NEW ENERGY의 자동 용접 스테이션 1단계: 이 단계를 직접적으로 해결합니다. 2단계: 생산 규모가 커지고 품질 데이터가 축적됨에 따라 배치 간 일관성 데이터에서 가장 큰 편차가 나타나는 단계를 자동화합니다. 3단계: 생산량, 제품 형태 안정성 및 공정 성숙도가 전환 비용을 정당화할 때 전체 라인 자동화를 평가합니다.

배터리 탭 자동 용접기

자동 및 반자동 조립 솔루션 모두를 제공하는 장비 공급업체는 제조업체가 단계별로 공급업체를 변경할 필요 없이 이러한 단계별 전환 과정을 지원할 수 있습니다. TOB NEW ENERGY가 보유한 조립 장비 특허는 이러한 이중 기능을 반영합니다. 배터리 절단 장치 특허(CN202122021936)는 입자 오염 방지를 위한 통합 세척 기능을 갖춘 정밀 절단 기술을 다루고 있으며, 슬리팅 장치 특허(CN202122020284)는 하이브리드 라인의 전환 시간을 결정하는 엔지니어링 세부 사항인 다양한 포맷의 빠른 교체 기능을 제공합니다. 원통형 셀 하우징(CN202230781031) 및 각형 셀 하우징(CN202230775678) 설계 특허는 포맷별 툴링이 자동화 가능성에 직접적인 영향을 미치는 케이싱 단계를 다룹니다.

제6장: 자동화 의사결정 프레임워크

배터리 조립 공정 자동화 여부는 이분법적인 결정이 아닙니다. 이는 단계별로, 즉 공정의 각 라인별로가 아니라 여러 요소를 고려하여 평가해야 하는 복잡한 문제입니다.

1단계: 각 단계별 품질 민감도를 파악합니다. 탭 용접 및 밀봉 공정은 생산량과 관계없이 품질 측면에서 자동화의 타당성을 입증합니다. 단 한 번의 현장 고장이라도 안전 및 보증에 심각한 영향을 미칠 수 있으며, 이는 장비 투자 비용을 훨씬 능가합니다. TOB NEW ENERGY의 조립 포트폴리오에 포함된 자동 용접 및 밀봉 스테이션은 바로 이러한 논리에 기반합니다.

2단계: 각 단계별로 입고 자재의 일관성을 평가합니다. 자재 변동성이 높은 단계는 완전 자동화의 이점을 누리지 못할 수 있습니다. 먼저 상류 공정 제어에 투자하여 변동성을 줄인 다음 자동화를 고려하십시오.

3단계: 장비 가격뿐 아니라 총 소유 비용을 모델링합니다. 불량품 비용(폐기물 발생량에 누적 상류 공정 비용을 곱한 값)을 포함합니다. 여러 가지 제품 형태를 생산하는 경우 전환 비용을 포함합니다. 수동 공정의 경우 작업자 교육 및 인력 교체 비용을 포함합니다.

4단계: 자동화를 단계별 프로그램으로 계획합니다. 제조업체는 단일 프로젝트가 아닌, 반자동 작업대부터 완전 자동화 라인까지 아우르는 장비 지원을 통해 이러한 궤적을 따라 자동화를 추진해야 합니다. 품질에 중요한 단계부터 자동화를 시작하고, 자동화된 단계에서 얻은 품질 데이터를 활용하여 다음 자동화 우선순위를 파악합니다. 예산이 확보될 때가 아니라, 데이터가 뒷받침될 때 완전 자동화 라인으로 확장해 나가야 합니다. TOB는 동일한 엔지니어링 프레임워크 내에서 수동, 반자동, 완전 자동화 작업대를 모두 제공하는 조립 장비 공급 방식을 통해, 조기 투자나 단계별 공급업체 변경 없이 이러한 궤적을 효과적으로 지원합니다.

자동화는 스위치가 아닙니다. 그것은 다이얼과 같습니다. 그리고 올바른 설정은 최초 시제품 제작부터 기가와트시 규모의 생산에 이르기까지 현재 단계에 따라 달라집니다.

배터리 조립 공정 요약: 배터리 조립 자동화와 수동 조립 중 어느 것을 선택할지는 기술 선호도에 따른 양자택일의 문제가 아니라 경제성과 품질을 고려한 엔지니어링 결정입니다. 배터리 조립은 전극 절단, 적층 또는 권선, 탭 용접, 케이싱, 전해액 주입, 밀봉 등 6가지 핵심 단계로 구성되며, 각 단계는 정밀도와 인적 변동성에 대한 민감도가 다릅니다. 총 소유 비용 분석에는 불량률로 인한 숨겨진 비용이 반드시 포함되어야 합니다. 수동 작업에서 불량률이 높을수록 상류 공정 전체의 누적 가치가 손실되기 때문입니다. 탭 용접과 밀봉은 자동화 우선순위가 가장 높은 단계입니다. 이 단계의 품질 요구 사항은 수동 작업으로는 일관되게 충족하기 어렵기 때문입니다. 대부분의 생산 라인은 품질과 생산량이 투자 가치를 정당화하는 곳에서는 자동화를 도입하고, 유연성과 소량 생산의 경제성이 중요한 곳에서는 수동 또는 반자동 공정을 유지하는 하이브리드 모델을 채택하고 있습니다. 가장 경제적인 자동화 전략은 단계적이고 데이터 기반이어야 합니다. 즉, 예산이 가장 많은 곳이 아니라 품질 변동성이 가장 큰 곳에서 먼저 자동화를 도입해야 합니다.

대니 황 박사 - 샤먼 TOB 신에너지 기술 유한회사 CEO