우리가 매일 타는 자동차는 수많은 부품들이 정교하게 결합돼 만들어진다. 이는 단순히 부품을 조립하는 과정을 넘어, 도어를 닫을 때 느껴지는 고급스러운 개폐감부터 고속 주행 시의 안정감, 조용하고 편안한 실내 환경 등 자동차의 여러 품질을 결정하는 기준이 된다. 그리고 자동차 제조사는 이러한 요소들을 꼼꼼하게 개발하고 검증하며 차량의 완성도를 높여간다.
도면에서부터 출발해 제작된 각 부품에 대한 측정은 차량의 완성도를 높여가는 핵심적인 과정이다. 최근 자동차 개발 현장에서는 단순히 차체나 부품의 치수를 재는 수준을 넘어, 차량 전체를 디지털 방식으로 분석하고 검증하는 디지털 측정이 중요한 역할을 하고 있다.
현대자동차그룹 남양기술연구소 역시 이러한 디지털 측정 시스템을 적극 활용하고 있다. 차량 개발 초기 단계부터 양산 직전까지 차체와 부품의 조립 정밀도는 물론, 주행 중에 발생하는 소음과 진동, 생산 과정에서의 품질 편차까지 다양한 항목을 데이터 기반으로 분석한다. 더 나아가 최근에는 기존에 분산돼 있던 여러 측정 역량을 ‘디지털 측정 센터(Digital Measuring Center, 이하 DMC)’로 통합해 기술과 전문성을 한층 강화하고 차량 완성도를 높이고 있다.
과거에는 차체 형상에 맞춘 검사구와 단차 게이지 같은 아날로그 장비를 활용해 차체 및 각 부품간 치수나 틈새, 단차를 확인하는 방식이 일반적이었다. 하지만 생산 기술이 고도화되고 소비자들의 품질 기준 또한 높아지면서 보다 정확하고 객관적인 검증 체계가 필요해졌다.
현대차그룹은 약 20여 년 전부터 디지털 기반 측정 체계를 도입했다. 대표적으로 3차원 좌표 측정기(CMM, Coordinate Measuring Machine)를 활용해 차체와 부품의 크기, 형상, 조립 상태를 정밀하게 측정하기 시작했으며, 지속적인 기술 고도화를 거쳐 2020년에는 현재의 디지털 측정 프로세스를 구축했다. 이후 측정 데이터를 중심으로 차량 개발과 품질 검증을 수행하는 체계를 확대해 왔기에 데이터에 기반한 개발 문화는 이미 자리 잡은지 오래다.
DMC는 이러한 디지털 측정의 중심 역할을 담당한다. 단순히 연구소 내 여러 측정 역량을 한곳에 모은 공간이 아니라, 측정과 관련된 다양한 요소를 통합적으로 관리하는 핵심 거점으로 자리하고 있다. 시작 설계 품질 선행 검증부터 조립 구조 분석, 품질 점검 및 검증에 이르는 전 과정을 체계적으로 운영함으로써 정확성과 효율성을 높이고 있다.
특히 DMC는 측정 결과를 확인하는 데 그치지 않고, 수집된 데이터를 체계적으로 관리하고 활용한다는 점에서 차별화 된다. 이를 통해 품질 문제를 보다 정밀하게 분석하고 생산 과정에서 발생할 수 있는 문제까지 사전에 예측해 개선할 수 있다. 즉, DMC는 측정을 단순한 검사를 넘어 더 좋은 자동차를 만들기 위한 핵심 개발 과정으로 만들어 나가고 있다.
“DMC의 목표는 현대차그룹 전체의 디지털 측정 역량을 한 단계 끌어올리는 데 있습니다. 측정과 분석, 데이터 관리 역량을 통합적으로 운영해 차량 품질의 기준을 높이고 있으며, 이를 통해 고객이 실제로 체감하는 주행 품질과 정숙성, 내구성까지 더욱 정교하게 다듬어나가기 위해 기능성과 연관된 치수 품질 검증을 강화해 나가고 있습니다.” 파이롯트품질검증팀 하재민 파트장의 설명이다.
남양기술연구소 내 AMS(Advanced Mobility Solutions)동에 위치한 DMC는 부품 단위에서 시작해 차체 검사, 모든 조립을 마친 완성차 상태의 측정까지 가능하도록 구성되어 있다. 각 구역에는 광학식 측정기, 초음파 측정기, 초고속 카메라 측정기 등 다양한 측정 장비를 갖춰 용도와 목적에 맞춰 활용할 수 있다.
우선 부품 측정 구역에서는 도어, 후드, 테일게이트처럼 차체에 장착된 상태에서 열리고 닫히는 ‘무빙 부품’을 주로 측정한다. 차종마다 부품의 형태와 크기가 다르기 때문에 측정에 앞서 해당 부품에 맞는 전용 검사구를 제작·조립하는 과정이 필요하다. 검사구에는 측정 기준점이 설정되며, 여기에 부품을 올려 설계 데이터와 실제 부품의 형상이 큰 틀에서 일치하는지를 먼저 검증한다.
부품의 측정은 디지털 장비를 통해 자동으로 진행되지만, 측정을 위한 검사구는 작업자가 직접 조립하기 때문에 체결 상태나 위치에 미세한 차이가 발생할 수 있다. 따라서 측정을 시작하기 전에 사전에 구축한 기준 데이터와 비교해 검사구가 정확하게 조립됐는지를 먼저 검증한다. 이와 같이 측정 결과에 영향을 줄 수 있는 오차를 최소화한 뒤 부품 측정을 진행한다.
이후 DMC 중앙에 있는 고정밀 광학식 스캐너를 활용해 부품의 정밀 측정을 시작한다. 수집된 데이터는 부품이 설계 의도에 맞게 조립되는지, 차체와 결합한 상태에서도 원활하게 작동하는지를 분석하는 데 활용된다. 이러한 측정과 검증 과정은 차종과 부품 특성에 맞춰 반복적으로 수행되며 부품의 품질과 조립 완성도를 지속적으로 높이기 위한 기반이 된다.
차체 측정 구역에서는 외팔보* 타입의 3차원 CMM을 활용해 BIW*가 설계 의도대로 제작됐는지를 확인한다. 차체의 전체 골격은 물론 각종 면과 홀(Hole)의 위치, 크기 등을 정밀하게 측정해 도면과 실제 제작 결과가 정확하게 일치하는지 검증하는 과정이다.
*외팔보: 한쪽 끝은 벽이나 기둥에 단단히 고정되어 있고, 다른 쪽 끝은 공중에 자유롭게 뻗어 있는 보(beam)
*BIW(Body In White): 차량의 충돌 안전성과 차체 강성을 결정하는 핵심적인 기본 골격 구조로, 도장과 내장 부품이 장착되기 전 단계의 차체를 의미
도면대로 잘 만들어졌는지 확인하기 위해서는 도면과 차체 조립, 측정, 품질 검사 등 모든 부분에서 동일한 기준점을 명확하게 마련하는 것이 중요하다. 이를 위해 RPS(Reference Point System)라는 표준화 시스템을 마련해 빠르고 정확한 측정을 가능하게 했다. 하재민 파트장은 자로 길이를 재는 상황에 비유해 설명을 덧붙였다.
“10cm 길이의 막대를 측정할 때 자의 ‘0’ 눈금을 막대 끝에 정확히 맞춰야 올바른 길이가 나옵니다. 만약 측정할 때마다 시작 위치가 달라진다면 결과도 달라질 수밖에 없습니다. RPS도 같은 개념입니다. 생산과 측정, 품질 검증이 모두 동일한 기준점을 사용해야 정확하고 균일한 완성도를 확보할 수 있죠.”
차체 측정에 사용되는 3차원 CMM은 상황에 따라 헤드를 자동으로 바꿔가며 다양한 방식으로 활용할 수 있다는 점도 특징이다. 이를 통해 차체뿐 아니라 부품, 완성차 등 다양한 대상을 측정할 수 있다. 사실상 DMC에서 수행하는 대부분의 정밀 측정 업무를 수행할 수 있는 장비인 셈이다. 그러나 하재민 파트장은 “CMM을 주로 차체 측정에 활용하는 이유는 효율성 때문”이라며 다음과 같이 설명을 덧붙였다.
“CMM 하나만으로 차체와 부품, 완성차를 모두 측정할 수도 있습니다. 하지만 차종과 측정 부위가 바뀔 때마다 장비를 다시 세팅해야 하는 문제가 있어요. 저희는 1년에 40가지가 넘는 차종을 측정하기 때문에 하나의 장비만으로 모든 측정을 수행하면 차량 개발 속도를 따라갈 수 없습니다. 그래서 측정 대상에 따라 더 효율적으로 측정이 가능한 장비를 도입해 동시 운영하며 검증을 진행하고 있습니다.”
개별 부품이나 차체 측정 결과에 이상이 없더라도, 완성차로 조립된 이후에는 부품 간 조립 편차가 일정하지 않거나 각 부품의 공차가 누적될 수 있다. 여기에 무게와 부피가 더해지면서 차체에 미세한 변형이 발생하기도 한다. 개발 단계에서 해석을 통해 강성이나 처짐 등을 예측하지만, 실제 조립 과정에서 발생하는 모든 상황까지 완벽하게 반영하기는 어렵기 때문이다.
완성차 측정실에서는 차량이 완성된 상태에서 발생하는 문제를 분석하고, 측정 결과를 설계 및 해석 데이터와 비교하는 업무를 수행한다. 먼저 고정밀 광학식 자동화 스캐너를 활용해 완성차 전체를 스캔한 뒤, 이상이 발견되면 해당 부위를 대상으로 완성차 측정실에서 추가 측정을 진행한다. 구체적으로는 문제가 발생한 부품을 차량에서 탈거하고, 휴대용 광학식 스캐너로 형상을 정밀 스캔해 분석한다. 이러한 과정을 통해 문제의 원인을 더욱 정확하게 파악하고 개선 방안을 마련한다.
눈으로만 봐서는 어떤 부품에서 문제가 발생했는지, 또는 어느 정도의 오차가 있는지 정확히 파악하기 어렵다. 이때 차량 전체를 정밀하게 측정해 데이터를 분석하면 문제의 원인이 되는 부품을 정확하게 찾아낼 수 있을 뿐만 아니라, 어느 부위가 얼마나 벗어났는지까지 수치로 제시할 수 있다. 이를 통해 품질 문제의 원인을 보다 빠르고 객관적으로 파악하고, 필요한 개선 방향도 더욱 정밀하게 도출할 수 있다.
후변형 검증실에서는 초고속 카메라와 센서를 이용해 차체나 부품의 미세한 떨림이나 변형을 측정한다
완성차 측정에는 주행이나 사용 과정에서 발생하는 다양한 문제 요소를 분석하는 과정도 포함된다. 이러한 역할을 수행하는 곳이 바로 후변형 검증실이다. 예를 들어 문을 닫을 때 발생하는 떨림을 평가할 경우, 진동의 크기와 발생 부위를 측정한 뒤 설계 데이터와 비교해 기준치를 초과하는지 확인한다. 이후 문제가 발견되면 원인을 분석하고 개선 방향을 도출한다. 이 과정에서는 미세한 변형과 움직임까지 정밀하게 파악할 수 있도록 초고속 카메라와 포토그래메트리* 기술이 활용된다.
*포토그래메트리(Photogrammetry): 다각도로 연속해서 촬영한 여러 장의 사진을 분석하여 정밀한 3차원 모델을 추출하는 기술
현대차그룹의 디지털 측정 프로세스는 단순히 조립 품질을 확인하는 수준에 그치지 않는다. 풍절음이나 도어 개폐감, 조립 단차와 같은 실 사용 조건에서 체감할 수 있는 품질까지 세밀하게 검증한다. 이러한 부분은 고객 만족도와 직결되는 요소인 만큼, 꼼꼼한 측정과 분석이 체계적으로 이뤄지고 있다.
DMC는 자동차 개발 전반에서 유관 부서와의 협업도 활발히 이뤄진다. 협업 분야는 생산·설계 부문의 기술지원으로 DMC는 신뢰할 수 있는 데이터를 제공하는 것은 물론, 각 부문이 이를 개선하거나 설계를 변경할 때 근거 자료로 활용할 수 있도록 지원하는 역할까지 수행하고 있다.
이 모든 과정은 ‘Fit&Finish(외관 품질)’, ‘NVH(Noise Vibration Harshness, 소음·진동·거슬림)’, ‘Sealing(수밀)’, ‘Function&Assemble(기능 및 조립성)’의 이른바 ‘4대 검증 항목’ 아래 수행되고 있다. 차량 개발 프로세스에서는 실제 고객 불만과 품질 데이터 또한 지속적으로 분석하는데, 이 네 가지 영역은 고객 만족도에 직접적인 영향을 미치는 품질 분야로, 현대차그룹이 특히 관심을 기울이는 항목들이다.
DMC는 이러한 항목에서 발생할 수 있는 문제를 측정과 분석을 통해 차량 개발 단계에서 미리 찾아내고 개선하는 역할을 맡는다. 이를 통해 고객이 차량에서 경험하는 전반적인 품질 수준을 높이고, 실사용 과정에서 발생할 수 있는 불편을 줄이는 데 집중하고 있다.
데이터 센터는 눈에 보이지 않는 DMC의 핵심이다. 디지털 측정을 통해 수집한 다양한 데이터를 한곳에서 관리하기 때문이다. 현대차그룹이 직접 측정한 데이터는 물론, 협력업체에서 전달한 데이터가 이곳으로 모인다. 하재민 파트장은 데이터 센터 도입 이후 가장 크게 달라진 점으로 업무 수행 방식의 변화를 꼽았다.
“품질 문제의 원인을 정확히 찾으려면 부품 제작부터 조립 공정까지 여러 단계의 데이터를 함께 확인해야 합니다. 하지만 과거에는 데이터가 여기저기 흩어져 있어서 필요한 자료를 찾는 데 시간이 오래 걸렸고, 여러 데이터를 동시에 분석하는 것도 쉽지 않았습니다. 하지만 지금은 데이터 센터를 통해 필요한 정보를 훨씬 빠르게 모을 수 있고, 다양한 데이터를 한 번에 분석할 수 있게 되면서 문제 원인을 더 객관적이고 효율적으로 파악할 수 있게 됐습니다.”
이렇게 수집된 데이터는 차량 품질을 가상공간에서 미리 검증하고, 개발 과정에서 생기는 문제의 원인을 분석하는 데 활용된다. 대표적인 방식이 바로 ‘DATA-FIT’과 ‘DATA-AUDIT’다. 이는 실제 차량을 여러 번 뜯고 조립하지 않아도 가상공간 안에서 눈으로 확인이 어려운 부분까지 최적의 조립 상태를 찾고 품질 문제를 분석하는 기술이다.
먼저 ‘DATA-FIT’은 측정 데이터를 기반으로 차량 부품이 가장 이상적으로 조립된 상태를 가상공간에 구현하는 과정이다. 과거에는 차량 조립 품질을 맞추기 위해 연구원들이 직접 부품 위치를 조금씩 조정하며 여러 번 테스트를 반복해야 했다. 하지만 이런 방식은 시간도 오래 걸리고, 현재 상태가 정말 최적의 결과인지 판단하기 어렵다는 한계가 있었다.
반면 DMC에서는 디지털 측정 데이터를 활용해 가상공간에서 각 부품의 위치를 즉시 최적화할 수 있다. 도어, 범퍼, 램프 같은 부품을 컴퓨터 안에서 정교하게 맞춰보는 것이다. 이를 통해 기존에는 경험에 의존해 판단하던 조립 품질을 이제는 수치와 데이터로 객관적으로 평가할 수 있게 됐다.
‘DATA-AUDIT’는 이렇게 분석된 결과를 바탕으로 실제 품질 개선 방향을 찾는 과정이다. 기존에는 연구원들이 퍼티나 인주 같은 재료를 활용하거나 일부를 분해하는 식으로 확인해야 했던 차량 부품 간 간섭 여부, 맞물림 상태, 실링(밀폐) 구조, 단면 형상 등을 가상공간 안에서 세밀하게 확인할 수 있다. 원하는 부위를 즉시 살펴보고, 여러 조건을 짧은 시간 내 동시에 분석할 수 있어 품질을 개선하는 방식도 훨씬 빠르고 편리해졌다.
결과적으로 이러한 데이터는 차량 개발 초기부터 양산 직전 단계, 더 나아가서는 실제 생산 현장과 서비스 과정에서 발생하는 사례까지 폭넓게 활용된다.
가령 시험 생산을 진행하는 파이롯트* 단계에서 선행 품질 검증을 통해 금형 수정과 같은 근본적인 개선을 진행하며, 양산 직전 단계에서는 부품 간 조립 정밀도를 더욱 세밀하게 조정하고, 생산 라인의 지그* 세팅까지 보완하며 최종 품질 수준을 끌어올린다. 공장 조립 과정에서 발생하는 품질 편차나, 정비 현장에서 접수되는 주요 클레임 사례도 분석해 발생 빈도가 높은 문제를 우선적으로 개선하기도 한다.
*파이롯트(Pilot): 양산에 앞서 신제품의 공정 안정성을 확보하고 문제점을 검증하기 위해 소규모로 진행하는 사전 시험 생산 단계
*지그(Jig): 기계 가공이나 조립 시 작업 위치를 정확하게 유도하거나 보정해 주는 보조 기구
지금까지 살펴본 것처럼, DMC의 업무는 차량과 부품의 치수를 측정하는 데만 머물지 않는다. 다양한 개발 데이터를 하나로 연결하고 분석해 품질 문제의 원인을 더 빠르고 정확하게 찾아내는 디지털 기반의 개발 환경을 구축하고 있다. 경험과 시행착오에 의존하던 기존 방식에서 벗어나, 데이터를 기반으로 품질을 예측하고 검증하는 체계적인 개발 프로세스로 전환해 나가고 있는 것이다.
이러한 변화는 차량 개발의 효율성과 완성도를 동시에 개선하는 데 기여한다. 부품과 차체의 기본 품질을 더욱 빠르게 확보할 수 있게 되면서 개발 과정에서는 완성차 관점의 성능과 사용 경험을 개선하는 데 더 많은 시간과 역량을 집중할 수 있게 됐다. 그런 의미에서 DMC는 개발 기간을 단축하는 동시에 고객이 직접 체감하는 차량의 품질을 높인다는 중요한 역할을 담당하고 있다.
결국 DMC가 나아가고자 하는 방향은 분명하다. 고객이 차량을 마주하는 모든 순간, 눈에 보이는 부분은 물론 세세하게 느껴지는 작은 경험까지도 더 정교하게 완성하는 것이다. 현대차그룹은 앞으로도 디지털 기술과 데이터를 기반으로, 더 많은 고객이 높은 만족감을 느낄 수 있는 품질을 실현해 나갈 계획이다.
보이지 않는 미세한 차이까지 놓치지 않기 위한 품질 혁신을 이끌고 있는 DMC의 중심에서 현업 엔지니어들은 어떤 고민과 노력을 이어가고 있을까. 현대자동차 파이롯트품질검증팀 한진수 팀장과 하재민 파트장으로부터 DMC에 대해 소비자들이 궁금해할 만한 이야기를 들어봤다.
Q. 측정 과정에서 자주 발생하는 변수나 어려움은 없었나?
측정 자체보다는 측정 환경을 안정적으로 유지하는 것이 어려운 경우가 많다. 온도와 습도, 미세한 진동, 빛의 반사 등 작은 환경 변화도 측정 결과에 영향을 줄 수 있기 때문이다. DMC는 이러한 점을 고려해 측정 환경에 최적화된 공간을 만드는 데 많은 노력을 기울였다. 측정의 정확도를 높이는 것은 물론 동선과 작업 환경까지 세심하게 반영해 보다 측정 친화적인 공간으로 구성했다.
Q. 소비자들이 정밀한 측정의 결과물을 어떻게 느끼길 바라나?
작은 부분 하나까지 세심하게 관리된 품질이 고객에게 심리적인 안정감과 만족감으로 이어지길 바라는 마음이다. 눈에 보이는 외관의 완성도는 물론, 보이지 않는 부분까지 정밀하게 관리된 품질이 고객의 경험 속에서 자연스럽게 전달되는 것이 DMC가 지향하는 가치다.
Q. DMC의 향후 계획이나 개선 방향성이 있다면 설명을 부탁드린다.
앞으로는 전사적인 업무 방식이 더욱 디지털화되고, 이를 통해 축적된 데이터를 기반으로 일하는 방식 자체가 크게 변화할 것으로 기대하고 있다. 특히 데이터 분석의 수준을 한층 높여 반복적으로 발생하는 고질적인 품질 문제를 사전에 예측하고 예방할 수 있는 분석 모델을 개발하는 데 집중할 계획이다. 궁극적으로는 데이터 기반의 정교한 품질 관리 체계를 구축해 고객이 품질 문제를 경험하는 일을 최소화하고, 더욱 완성도 높은 차량 품질을 제공하기 위해 지속적으로 노력해 나갈 예정이다.
사진. 조혁수