립밤, 선스틱, 데오드란트 같은 왁스 기반 스틱 제형은 용융 상태로 충진된 뒤 냉각·응고를 거쳐 제품이 됩니다. 이 과정에서 핀홀, 얼굴면 뜯김, 층 생김, 미성형, 크랙 등의 결함이 발생합니다. 이 결함들은 물리적으로 금속 주조와 같은 문제를 안고 있습니다. 용융물이 벽면부터 굳으면서 마지막 응고 부위에 빈 공간이 남고, 그것이 제품의 구조적 취약점이 됩니다. 용융물의 어느 지점이 언제 굳는가, 대부분의 결함이 이 응고 거동에서 파생됩니다. 문제는 연구소에서 이를 미리 확인할 수 없다는 점입니다. 개발 단계에서는 사람이 손으로 충진하는데, 온도와 냉각 이력이 다를 뿐 아니라 충진 거동 자체가 다릅니다. 수동 충진은 내용물이 용기 벽면을 타고 흘러내리기 쉬워, 전용 충진기처럼 노즐에서 일직선으로 고르게 토출되지 않습니다. 그 결과 응고 순서와 기포가 갇히는 위치가 달라져, 온도를 맞추더라도 결함 양상이 LT와 같아지지 않습니다. 그래서 결함은 LT에서 처음 드러납니다. 그 시점에는 제형이나 용기를 바꾸기 어려워 대응 수단이 재제조와 LT 재시행으로 제한되며, 시간적·경제적 손실이 크고 납기 지연으로 이어지기도 합니다. 여기에 여러 공정인자가 동시에 영향을 미치고, 하나를 바꾸면 다른 품질특성이 악화된다는 어려움이 더해집니다. 충전온도를 올리면 미성형은 개선되지만 수축은 커지고, 파우더를 늘리면 유효 수축률은 낮아지는 대신 유동성이 나빠집니다. 실제 LT 이력에서도 충전온도 상향으로 미성형과 층 생김은 해소되었으나 핀홀은 그대로 발생한 사례가 확인됩니다. 변수를 하나씩 바꿔보는 시행착오로는 최적 조건에 도달하기 어렵습니다. 따라서 조건을 정확히 재현하는 장치와, 그 데이터를 체계적으로 분석하는 방법이 함께 필요합니다.

1차 — LT 충진 조건을 재현하는 자동 충진 장치 구축. 실측 온도가 지정 조건에 도달했을 때만 충진되도록 제어해 조건 편차를 제거합니다. 2차 — DOE 기반 결함 예측 프로그램 개발. 장치로 얻은 데이터로 핵심 공정인자를 규명하고, 핀홀을 최소화하는 조건과 Process Window를 도출합니다. 장치가 균질한 데이터를 만들어야 DOE가 성립하고, DOE가 도출한 조건이 다시 장치의 제어 기준이 되므로 두 목표는 분리되지 않습니다.

정량 목표

구분 지표 목표

1 제어성 : 내용물·노즐 온도 제어 편차 (±2℃ 이내) 2 재현성 : LT 이력 대비 결함 재현 일치율 (75% 이상) 3 예측성 : 핀홀 적합·부적합 판정 일치율 (80% 이상) 4 최적화 : Process Window 내 조건의 확인실험 적합률 (90% 이상)

주 반응변수 : 핀홀 높이 비율 = 핀홀 최고 높이 ÷ 전체 충진 높이 × 100. 33.3% 이하를 적합으로 판정합니다. 부 반응변수 : 미성형·크랙·층 생김·얼굴면 뜯김의 발생 여부. 핀홀 최적화 과정의 Trade-off를 확인합니다.

정성 목표

• 적정 온도 조건에서만 충진이 실행되는 폐루프 제어 및 연속 충진 자동화
• 충진 공정인자가 핀홀에 미치는 영향과 상호작용의 정량화
• 단일 최적점이 아닌 Process Window(공정 안전영역) 도출
• 공정으로 개선 가능한 결함과 제형·구조 기인 결함의 구분 및 개선 방향 제시
• Line Trial 시험항목 형식의 결함 예측·판정 리포트 출력

주요 개발 내용 (1) 자동 충진 장치 구축 : 열전대 2채널로 비커·노즐 온도를 취득하고, Arduino가 릴레이로 충진기 풋페달 접점을 개폐합니다. 지정 온도 범위에서만 충진이 실행되고 벗어나면 차단, 회복 시 자동 재개합니다. DC12V 컨베이어와 광섬유 센서로 이송·감지를 자동화하고, 온도 설정형 냉각 장치로 LT 냉각 이력을 재현합니다. 조건과 실측값은 시료 번호와 함께 자동 기록됩니다.

(2) 측정 기준 표준화(MSA) : 동일 시료를 반복 측정해 측정 오차와 측정자 간 차이를 평가하고, 절단 위치와 판정 기준을 표준화합니다.

(3) Screening DOE : 핀홀에 유의한 영향을 미치는 인자를 선별합니다. Main Effects Plot, ANOVA, Interaction Plot으로 영향 크기와 상호작용을 분석해 핵심 인자 2개를 선정합니다.

(4) RSM 및 Process Window 도출 : 핵심 인자 2개로 2차 회귀모델을 구축해 최적 조건을 분석하고, 품질기준을 만족하는 영역을 Safe·Caution·Defect Risk Zone으로 구분합니다.

(5) 결함 예측 프로그램 : 제형·용기 기반 물리 모델과 DOE 통계 모델을 결합합니다. 조건 입력 시 예상 결함, 핀홀 비율, 적합 여부, 권장 조건과 개선 방향을 출력하고 LT 시험항목 형식 리포트를 생성합니다. 권장 조건은 장치의 제어 기준으로 전달됩니다.

(6) Confirmation Run 및 검증 : 최적조건으로 재현 충진하고, 절단면 실측값을 예측값 및 기존 LT 결과와 비교해 정확도와 재현성을 평가합니다.