2050년 제조업:세상이 뒤집혔다?

강력한 추세는 2050년까지 제조를 완전한 자동화에 가깝게 밀어붙이는 한편, 여전히 업계에서 일하는 사람들은 전례 없이 빠르게 혁신할 수 있는 권한을 부여받게 될 것입니다.

몇 년 전 Warren Bennis는 “미래의 공장에는 남자와 개, 단 두 명의 직원만 있을 것입니다. 남자는 개에게 먹이를 주기 위해 거기에 있을 것입니다. 개는 남자가 장비를 만지지 못하도록 그곳에 있을 것입니다.”

우리는 아직 거기에 있지 않습니다. 그러나 강력하고 상호 연결된 여러 트렌드로 인해 2050년까지 이러한 상태에 근접하게 될 것이며, 여전히 제조업에 종사하는 사람들은 전례 없이 빠르게 혁신하고 구축할 수 있는 역량을 갖게 될 것입니다.

멀티태스킹 및 자동화

2050년까지 평균적인 공작 기계가 완전히 자동화되고 더 많은 능력을 갖게 될 것이라는 것은 확실한 내기입니다. 멀티태스킹은 일반적이며 아마도 거의 보편적일 것입니다. 추세가 잘 확립되어 있습니다.

업계 베테랑인 Scott Walker, Mitsui Seiki USA(Franklin Lakes, NJ) 회장은 다음과 같이 말했습니다. 기계는 또한 그라인딩과 밀링, 또는 레이저 금속 증착과 밀링, 또는 그라인딩과 가공 경화를 결합하고 있습니다.” 그는 이점이 작업 범위 내에서 더 많은 작업을 수행할 수 있는 능력인 반면 "악몽"은 이러한 모든 기능이 적절하고 일관되게 작동하도록 하고 있다고 덧붙였습니다. "하지만 기술, 모니터링 및 소프트웨어가 모두 향상되면 바뀔 것입니다."

많은 제조업체가 고민하는 문제는 3D 프린팅이 기술 믹스를 얼마나 변화시킬 것인지, 그리고 그 이상으로 제품 디자인 및 기타 여러 문제에 미치는 영향입니다. 지금까지 적층 제조의 속도 제한과 높은 원자재 비용은 프로토타이핑을 넘어서는 실행 가능성을 심각하게 제한했습니다. 그러나 Wohlers Associates(Fort Collins, CO)의 수석 컨설턴트이자 사장인 Terry Wohlers는 2050년까지 속도가 "적이 되지 않을 것"이라고 말했습니다.

파우더 베드 시스템 사용:생산 시간의 대부분은 재료를 융합하기 위해 레이저로 표면을 추적하는 데 소요됩니다. "그러나 시스템은 이제 빌드 플랫폼에서 동시에 작동하는 많은 레이저와 함께 사용할 수 있습니다."라고 Wohlers가 말했습니다. "전자빔의 에너지는 프로세스 속도를 높이기 위해 100개나 되는 빔으로 분할될 수 있습니다." 반면에 이러한 접근 방식은 많은 에너지를 필요로 하며 비용이 많이 듭니다. Wohlers는 "440 콘센트에 연결하는 대신 태양 에너지를 직접 활용하여 재료를 녹여서" 이러한 한계를 극복할 수 있을 것이라고 생각합니다.

Wohlers는 직접 에너지 증착이 금속 구성 요소를 구축하기 위한 분말 베드 방법보다 본질적으로 더 빠르지만 "사용자가 만들 수 있는 개체가 제한되고 해상도가 절충되어 일반적으로 기계가공이 필요하고 때로는 상당한 양이 필요합니다. " 이것은 우리를 CNC 밀링과 첨가제를 결합한 하이브리드 시스템으로 돌아오게 합니다. Walker와 마찬가지로 Wohlers는 이 두 가지 접근 방식이 조화롭게 작동하도록 하는 문제가 향후 32년 내에 대부분 해결될 것이라고 믿습니다.

적층 기술의 더 많은 사용을 주장하는 또 다른 요인은 재료 비용의 예상 감소와 선택의 폭이 넓다는 것입니다. Wohlers는 "예를 들어 오늘날의 기계는 수십 개의 열가소성 수지로 작동하지만 기존 제조에는 수천 개를 사용할 수 있습니다"라고 말했습니다.

아마도 더 중요한 것은 현재 3D 프린팅에 사용되는 폴리머의 비용이 기존 제조에 사용되는 유사한 폴리머보다 최대 50배나 높다는 것입니다. 이는 부품의 크기에 따라 수백에서 수천 단위의 손익분기점을 설정합니다. 그러나 Wohlers는 폴리머로 부품을 생산하는 기계에 대한 많은 특허가 만료되어 더 저렴한 재료를 사용하는 새로운 기계가 탄생했다고 말했습니다. "손익분기점은 극적으로 개선되어 첨가제는 대용량 애플리케이션을 포함하여 훨씬 더 광범위한 제품의 사출 성형에 도전할 것입니다."

금속에도 유사한 사례가 있지만 Walker는 첨가제가 기존 방법을 대체하는 것을 정당화하는 금속 비용 프로필을 달성할 수 있을지 회의적입니다. Walker는 "60톤을 가열하고 판금을 압연하는 것이 금속 분말이나 클래딩으로 무언가를 만드는 것보다 훨씬 쉽습니다."라고 말했습니다. “저는 첨가제를 기계 봉투에 넣어 프로세스에 가치를 더할 수 있는 기능으로 봅니다. 그러나 기술이 변경되고 다른 종류의 에너지원을 사용하여 분자 조작의 지점에 도달하지 않는 한 첨가물을 강철을 만들기 위한 대체 공정으로 보지 않습니다.”

적층 가공에는 적어도 일부 플레이어에게는 하나의 에이스가 남아 있습니다. 그렇지 않으면 불가능한 형태를 생성하는 능력입니다. 이것은 새로운 제품과 기능의 가능성을 열어줄 뿐만 아니라 3D 프린팅의 속도 문제를 완화하는 데도 도움이 됩니다. 3D 프린팅으로 가능해진 개방형 격자 구조는 솔리드 구조보다 훨씬 적은 재료로 많은 응용 분야에 필요한 강도와 강성을 얻을 수 있기 때문입니다. 그리고 3D 프린팅의 생산 속도는 재료의 입방체 부피에 정비례합니다. 이상한 새로운 구조가 다음 주제와 멋지게 겹칩니다.

자동화되고 창의적인 디자인

Walker의 관점에서 제조는 두 가지 영역에서 가장 큰 생산성 향상을 달성할 준비가 되어 있습니다. 그 중 하나는 제조 프로세스를 준비하는 데 필요한 모든 작업을 디지털화하는 것입니다. “오늘날 설계자는 디지털 모델로 시작한 다음 공구 경로를 생성합니다. 그런 다음 누군가가 고정구를 설계하고, 여러분은 단조품을 얻습니다. 그런 다음 응용 엔지니어가 프로그램을 기계에 공급하고 도구별로 이동하여 소리와 모양을 자르고 ... 결국 기계로 부품을 만들고 ... 모든 동작을 다듬어 주기 시간을 단축할 수 있습니다." 초기 디자인을 얻는 것도 번거롭기 때문에 실제로는 더 나쁩니다. 운 좋게도 많은 똑똑한 사람들이 이 프로세스의 모든 부분을 용이하게 하고 속도를 높이기 위해 열심히 노력하고 있습니다.

프론트 엔드에서 제너레이티브 디자인 기술은 훨씬 더 광범위한 크리에이티브 그룹이 새로운 기하학적 가능성을 빠르게 탐색할 수 있도록 돕고 있습니다. Autodesk(CA San Rafael, CA)의 Fashion 360의 경우 소프트웨어가 클라우드에서 실행되고 기계 학습 및 인공 지능(AI)을 사용하여 강도, 비용, 제조 방법에 대한 디자이너의 기준을 각각 충족하는 수백 개의 디자인을 자동으로 생성합니다. , 재료 등이 있습니다. 뿐만 아니라 Autodesk의 제조 및 생산 전략 이사인 Bob Yancey는 설계가 "사용이 불가능한 이상적인 형상일 뿐만 아니라 CAD 소프트웨어에서 추가로 조작할 수 있는 실제 작동하는 CAD 모델"이라고 설명합니다.

그들은 또한 Yancey가 "제조 인식"이라고 부르는 것입니다. 즉, 처음부터 제약 조건으로 내장된 원하는 제조 방법으로 시작했음을 의미합니다. "따라서 부품을 5축 CNC에서 가공할 수 있어야 한다고 지정하면 모든 설계 옵션이 해당 제약 조건을 준수하게 됩니다."라고 그는 말했습니다.

그것은 인간 디자이너의 필요성을 제거하지 않습니다. Yancey가 말했듯이 “정밀도와 전문 지식으로 설계 과제를 설명하는 것은 사라지지 않을 엔지니어링 기술입니다. 제너레이티브 디자인 소프트웨어가 하는 일은 인간이 스스로 생각할 수 있는 것보다 더 많은 디자인 옵션을 제공하는 것이므로 훨씬 더 많은 옵션을 고려하고 더 나은 결과를 얻을 수 있다는 확신을 가질 수 있습니다. 우리는 이것을 엔지니어와 컴퓨터, 또는 인간 지능과 인공 지능 간의 공동 창조의 미래로 보고 있습니다.”

아마도 더 심오한 디자인은 종종 인간이 상상한 것보다 놀랍고 우수합니다. 주요 업계 리더인 Diego Tamburini - 제조 산업 커뮤니티 / Microsoft(Redmond, WA)의 클라우드 + AI 부서는 다음과 같이 말했습니다. 수세기에 걸친 이전 디자인을 기반으로합니다. AI에는 그런 개념이 없습니다. 디자인을 자동화하는 것이 어려운 문제이고 컴퓨터가 복잡한 항목을 디자인하는 것을 상상하기 어렵다는 데 동의하지만, 반대로 인간의 디자인이 최적이 아닌 경우가 많다는 점을 인식해야 합니다."

우리의 선입견 중 일부는 원자재가 블록, 막대 및 시트로 제한된다는 경험에서 비롯됩니다. 그러나 3D 프린팅은 이러한 원자재에만 국한되지 않습니다. 또한 만들 수 있는 모양에 제한이 없습니다.

이러한 제약을 제거하고 AI가 작동하도록 하면 제너레이티브 디자인은 종종 "우리가 익숙한 것과 완전히 다른 모양을 만듭니다. 동물의 뼈처럼 더 유기적입니다.”라고 Tamburini가 말했습니다.
Wohlers는 이것을 되풀이하며 자연은 놀라운 강도 대 중량 비율을 가진 구조의 훌륭한 예를 제공한다고 말했습니다. 최근까지 3D 프린터는 강도 특성에 대한 이해가 거의 없는 상태에서 통조림 프로그램으로 정의된 격자, 메쉬 또는 셀 구조를 생성했습니다. Wohlers는 "최신 토폴로지 최적화 도구는 엔지니어링된 격자 및 메쉬 구조를 확실하게 생성할 수 있습니다."라고 말했습니다. "미래에는 탄소 섬유 복합 재료보다 가벼운 다양한 금속 합금의 초경량 구조를 볼 수 있을 것입니다. 이는 생산 시간과 비용이 많이 소요됩니다."

Tamburini는 컴퓨터가 인간에 대한 자신감을 불러일으키지 않는 격자 모양(너무 가볍고 연약해 보임)을 생각해 내는 경우를 본 적이 있다고 말했습니다. 결국 사람은 사람으로 남습니다.

프로세스 가속화

Make It In LA(로스앤젤레스)의 창립자이자 수석 책임자인 Krisztina "Z" Holly는 반복적인 제품 개발 주기를 크게 단축하기 위해 3D 프린팅 및 기타 새로운 기술(예:가상 현실)과 더욱 스마트한 소프트웨어를 결합하는 이점을 강조했습니다. 훨씬 더 나은 제품으로 이어질 수 있는 프로세스 초기에 소비자로부터 더 많은 피드백을 얻을 수 있는 능력 외에도 그녀는 새로운 도구가 디자인 및 빌드 프로세스를 민주화한다고 지적했습니다.

“우리가 어떻게 혁신하고 누가 혁신한다는 측면에서 이것이 의미하는 바는 무엇입니까? 엔지니어가 아닌 사람들이 원하는 종류의 제품을 디자인할 수 있게 해준다면 세상이 달라질 거라고 생각합니다.”라고 그녀는 말했습니다. “또한 기업가들이 제조 사업을 시작하는 것이 더 쉬울 것입니다. 사람들이 디지털 제품 비즈니스만큼 쉽게 물리적 제품 비즈니스를 시작할 수 있다면 어떤 종류의 제품이 출시될까요?”

그녀가 꿈꾸는 한 가지 결과는 다음과 같습니다. “두 가지 기술 세트가 엄청나게 가치가 있습니다. 하나는 이러한 시스템을 코딩하고 작동하는 것과 작동하지 않는 것의 핵심을 이해하기 위한 심층적인 기술 기술입니다.” 다른 하나는 고객의 요구와 시장 기회에 대한 공감적 이해입니다.

어떤 기술이 덜 중요합니까? 실제로 기계를 실행합니다. 설계에서 CAM까지의 프로세스는 다소 자동화될 것입니다. Walker가 설명했듯이 디자인 모델에 재료에 대한 정보가 포함되어 있다면(표준이 되어감에 따라) 기계는 "나머지 작업을 수행할 수 있는 지능이 있어야 합니다. 8,000개의 도구 랙에서 올바른 도구를 꺼내 적절한 속도로 올바른 도구 경로를 따르십시오. 기계에는 충돌을 피하고 절단 조건을 측정하고 그에 따라 속도와 이송을 조정할 수 있는 시각 및 청각 모니터링 기능이 있어야 합니다. 이것이 오늘날 애플리케이션 엔지니어가 하는 일입니다. 30년 후에 얼마나 필요할까요? 바라건대 아무도.”

Holly는 직업에만 집중하지 말라고 경고했습니다. 첫째, 일자리가 있을 것입니다. 단지 다르고 더 창의적인 일자리일 뿐입니다. 둘째, “중요한 것은 혁신을 지역적으로 유지하는 것입니다.”라고 그녀는 말했습니다. “디자인과 제조를 해외로 보내는 데는 부정적인 점이 많습니다. 지적 재산에 대한 통제력을 잃게 됩니다. 환경에 좋지 않습니다. 그리고 직접 제조하지 않는 한 가능한 일을 놓치게 됩니다.”

주문 제작...현지

제조가 훨씬 더 지리적으로 분산될 것이라는 데 모두가 동의하는 것 같습니다. 이 과정은 개별 공작 기계의 기능을 배가하는 데 크게 도움이 됩니다. Yancey는 많은 제조업체가 위험을 줄이고 시장에 더 잘 적응할 수 있도록 제품을 고객에게 더 가깝게 만들기를 원한다고 말했습니다.

Walker는 운송 비용과 환경적 영향으로 인해 기업이 현지에서 생산할 것이라는 데 동의하고 예측했습니다. 그는 또한 제조업체가 해당 국가에서 제품을 판매하기 위해 특정 국가에서 특정 수의 부품을 생산해야 하는 정부 의무 오프셋이 있다고 덧붙였습니다. 또 다른 동기는 통화 변동에도 불구하고 수익성을 유지하는 것인데, 이 문제는 마진 축소로 인해 악화됩니다.

동시에 훨씬 더 많은 수준의 맞춤화와 훨씬 더 긴밀한 공급망이 있을 것입니다. Tamburini는 다음과 같이 요약했습니다. “수요를 예측하고 예상 수요에 맞춰 부품을 대량 생산하는 관행은 전면적으로 역전될 것입니다. 고객이 제조업체에게 원하는 것을 정확히 말하고 제조업체가 그때서야 ​​만드는 것을 말하는 것이 더 가깝습니다. 디지털화와 자동화는 이 꿈을 기술적으로, 심지어 경제적으로도 실현 가능하게 만들고 있습니다.”

이것은 모든 제품에 적용되는 것은 아니며 표준화, 맞춤화 및 개인화 사이의 경계가 모호합니다. 그러나 Tamburini는 미리 정의된 옵션 목록을 통해 제품을 맞춤화하는 관행이 기하급수적으로 증가할 것이라고 확신합니다. 보철 및 의류와 같은 일부 제품은 완전히 개인화될 수 있습니다. 마찬가지로 대부분의 제조업체는 전문가가 아닌 일반화된 서비스 부서가 될 것입니다. 머신은 주문형 클라우드를 통해 무엇이든 구축할 것입니다.

Walker가 말했듯이 "오늘날 회사는 부품을 일관되고 정확하게 만들기 위해 기계를 구입, 프로그래밍 및 도구화하는 데 드는 비용이 막대하기 때문에 부품을 만들기 위해 3년에서 5년 간의 계약이 필요합니다." 기계를 자동화 및 다기능화하고 설정 노력의 많은 부분을 제거하면 제조가 더 민첩해지고 아마도 더 낮은 이윤을 얻을 수 있습니다. LA에 있는 Make It의 Holly가 그랬듯이 디자인 프로세스와 디자인 도구 및 인터페이스가 훨씬 더 중요해졌습니다.

흥미진진한 분위기 유지

증가된 디지털화, "초연결성" 및 AI는 최소한의 인력과 가동 중지 시간으로 생산을 계속 실행할 수 있는 능력을 크게 향상시킬 것입니다. Tamburini는 현재 수집되는 대부분의 데이터가 공장과 공급망 전체에서 일어나는 일을 모니터링하는 데 사용된다고 말했습니다. “하지만 우리는 특정한 일이 '왜' 일어나는지 묻기 시작했고 AI를 사용하여 무슨 일이 일어날지 예측하고 있습니다. 이 프로세스의 다음 단계는 AI와 머신 러닝을 사용하여 자율적인 응답을 가능하게 하는 것입니다.”

즉, 분석할 데이터가 충분하면 기계 학습은 특정 부품 고장을 정확하게 예측할 수 있습니다. 올바른 결정 알고리즘과 작업 현장의 모든 생산 요구 사항에 대한 지식을 통해 시스템은 보류 중인 오류에 대해 수행할 작업도 스스로 결정할 수 있습니다. 부품 주문, 가동 중지 시간 예약, 특정 작업을 대체 기계로 이동 등 Walker는 우리가 인간 유지 보수 기술자의 필요성에서 결코 벗어날 수 없을 것이라고 생각하지만 스스로 수리하는 기계 또는 로봇을 주문하는 것을 상상할 수도 있습니다. 그러나 그는 기계가 해야 할 일에 대해 들을 수 있을 것이라고 생각합니다. 핸드헬드 장치나 화면 및 제어 장치가 필요하지 않습니다.

Tamburini는 Microsoft가 주변의 홀로그램과 상호 작용할 수 있는 헤드 마운트 제품(HoloLens)을 가지고 있다고 말했습니다. “현실 위에 디지털 정보를 오버레이하여 어떤 의미에서는 초능력을 제공합니다. 사람들은 증강 현실을 사용하여 조립 지침, QC 지침 또는 유지 보수 지침을 제공하는 등의 작업을 수행할 수 있으므로 교육의 필요성을 줄일 수 있다는 사실을 알게 되었습니다." 예를 들어 원격 유지 관리 전문가는 마치 같은 작업장에서 같은 물건을 함께 보고 있는 것처럼 부품을 가리키거나 부품 이동 방법을 알려줌으로써 현지 기술자를 도울 수 있습니다.

마지막으로 Tamburini는 머신 러닝의 장점 중 하나는 "그 능력이나 지식이 향상되는 순간, 그 능력이나 지식은 소프트웨어일 뿐이기 때문에 즉시 전 세계에 방송될 수 있다는 것입니다. 따라서 우리가 데이터를 공유할 수 있다고 가정하면 모두가 더 똑똑해지고 더 나아질 것입니다.” 그는 이를 기계 소리 등을 해석하기 위해 다년간의 경험을 사용하는 공장의 전문가에게 의존하는 것과 대조했습니다. "그런 종류의 지식을 배포하는 것은 매우 어렵습니다."

변경되지 않는 사항

전문가들은 그런 정도까지 나왔지만 앞으로 30년 동안 제조 정밀도가 크게 발전할 것이라고는 생각하지 않는 것 같다. Walker는 "우리는 정확도를 결정하는 계측이 더 큰 문제인 공차에서 작업하고 있습니다."라고 말했습니다. "더 나은 내성을 얻기 위한 다음 단계는 분자 조작이 될 것입니다."(아무도 예상하지 못했습니다). 아무도 가공 속도가 훨씬 더 빠를 것이라고 생각하지 않는 것 같았습니다. 앞서 논의한 3D 프린팅 속도의 개선도 혁신적이라기보다는 더 진화적일 것입니다. 소프트웨어 개선으로 인한 생산성 증가만큼 중요하지는 않습니다. 마찬가지로, 작은 부품을 생산하는 우리의 현재 능력은 이미 놀랍습니다. Wohlers는 소형화를 "부분적으로 문제를 찾는 솔루션"이라고 말했습니다. 몇 안 되는 응용 프로그램 중 하나는 3D 인쇄 부품에 내장된 작은 센서입니다.”

변경 사항이 걱정된다면 Walker는 다음과 같은 생각으로 위로할 수 있습니다. 진정으로 혁명적인 것을 내놓지 않는 한, 향후 30년은 더 조정될 것입니다.” 그는 우리가 화석 연료를 태우지 않고 달에 갈 수 있도록 중력을 조작하는 방법을 알아냈다고 답한 사람이 있는지 물었습니다. 생각해 보니 그 사람이 기계를 바꾸지 못하게 한 개는 아무도 언급하지 않았습니다.