CNC 가공을 위한 AI는 현대 제조 분야를 정의하는 힘으로 빠르게 자리잡고 있습니다. 20세기 중반에는 컴퓨터 수치 제어(CNC) 기술이 가공 공정에 혁명을 일으켰습니다. 그 전까지는 전문 기계 기술자들이 절단 도구를 손으로 조정해야 했지만, CNC의 등장으로 컴퓨터는 이전에는 볼 수 없었던 속도와 정밀도로 이러한 도구를 제어할 수 있게 되었습니다.
인공지능(AI)은 CNC 가공에서도 비슷한 종류의 혁명을 제공할 수 있습니다. 현대 시스템은 워크플로를 간소화하고 의사 결정을 지원하는 AI 기반 알고리즘을 점점 더 통합하고 있습니다. 엔지니어와 소프트웨어 개발자는 계속해서 확장되는 이 기술의 최상의 용도를 여전히 파악하고 있지만 가공 및 모든 형태의 디지털 제조에서 AI의 역할은 빠른 속도로 성장하고 있습니다. 생성 설계부터 공구 경로 생성, 머신 비전 검사에 이르기까지 CNC 가공용 AI는 엄청난 가능성을 제시합니다.
이 기사에서는 CNC 가공 분야의 AI 현황을 살펴봅니다. 오늘날 스마트 CNC 가공 프로세스를 지원하는 핵심 AI 기술과 주요 이점 및 한계를 살펴봅니다. 또한 향후 몇 년, 수십 년 동안 어떤 종류의 CNC AI 도구가 일반화될 것인지도 고려합니다.
AI와 CNC 가공은 다양한 방식으로 결합될 수 있습니다. 실제로 디지털 설계부터 육안 검사까지 CNC 공정 주기의 거의 모든 단계에서 인공 지능의 활용을 찾아볼 수 있습니다.
아래 표는 CNC 가공 작업을 위한 AI를 세 가지 범주로 나눕니다. 사전 가공에는 견적, 주문 처리, 가공 가능한 부품의 컴퓨터 지원 설계(CAD), 도구 경로 및 가공 프로그램 생성을 포함한 컴퓨터 지원 제조(CAM) 등 CNC 기계를 켜기 전에 수행할 수 있는 모든 작업 흐름이 포함됩니다. 이러한 단계는 AI 도구가 최적화하는 것을 목표로 하는 프로그래밍 시간에 큰 영향을 미칩니다.
가공에는 CNC 컨트롤러 자체와 관련된 프로세스와 제조 공정 중에 배포되는 기타 프로세스(예:공구 마모를 예측하고 적응형 프로세스 제어를 알리기 위한 기계 내 센서 사용)가 포함됩니다.
마지막으로 후가공은 마무리, 검사 등 작업대 이외의 활동을 다루며, 이는 컴퓨터 비전과 같은 AI 기술을 활용하여 자동으로 품질 관리 워크플로우를 수행하고 결함 부품을 거부할 수 있습니다.
스테이지 주요 AI 기능 주요 이점 소프트웨어 예 사전 가공:CAD, CAM AI 견적, 공급망 관리, 생성 설계, 기능 인식, 프로세스 계획, 도구 경로 생성즉각적인 고객 주문, 설정 시간 단축, 프로그래밍 속도 향상Mastercam AI, Autodesk Fusion 360 AI, CloudNC CAM Assist가공:CNC 컨트롤러 실시간 모니터링, 예측 유지보수, 적응형 제어정밀도 향상, 스크랩 감소, 기계 및 공구 수명 연장Siemens MindSphere, Mazak Smooth AI, FANUC AI Control가공 후:검사 AI 기반 검사, 데이터 분석, 자동화된 포장 및 배송 물류폐쇄 루프 제조, OEE 개선 및 인건비 절감Hexagon HxGN 시각적 감지, Lincode LIVIS표에서 볼 수 있듯이 실제 소프트웨어는 이미 이 세 단계에 걸쳐 CNC 가공에 AI를 사용하고 있습니다. 아래에서는 기계 공장에서 사용하는 세 가지 인기 제품을 살펴보고 AI를 사용하여 성능을 향상시키는 방법에 대해 설명합니다.
가공 전 단계에서 CNC 프로그래머에게 인기 있는 도구 중 하나는 CloudNC의 CAM Assist입니다. . 이 회사는 CNC 프로그래밍을 3D 프린팅 슬라이싱만큼 간단하고 빠르며 직관적으로 만드는 것을 목표로 설립되었습니다. 주력 제품인 CAM Assist는 Fusion, Mastercam, Siemens Nx와 같은 널리 사용되는 도구와 함께 사용할 수 있으며 가공성 피드백, AI 생성 가공 전략 및 작업, 맞춤형 고정 장치의 빠른 생성과 같은 유용한 도구를 제공합니다. AI 도구를 사용하여 CAM 프로그램의 최대 80%를 자동화할 수 있어 기계 기술자의 프로그래밍 시간을 단축할 수 있다고 주장합니다.
가공 중에 Mazak의 Smooth Ai와 같은 도구 다른 방법으로 기술을 사용하고 있습니다. 그 회사의 MAZATROL CNC 시스템은 자연어로 대화형 프로그래밍을 허용하는 세계 최초의 CNC 시스템으로, 현대 AI 도구를 약 40년 정도 앞섰습니다. 새로운 AI 기능에는 최적의 프로그램, 공구 및 절단 권장 사항 자동 생성, 진동 센서와 기계 학습을 사용해 매개변수를 실시간으로 조정하는 적응형 AI 제어, AI 지원 온도 조정 등이 포함됩니다. 이는 진정한 AI 기반 CNC 시스템을 향한 한 걸음을 의미합니다.
가공 후 AI 지원 검사 도구는 생산성을 향상하고 놓칠 수 있는 불규칙성을 포착하는 데 도움이 됩니다. 예를 들면 Hexagon의 HxGN 시각적 감지입니다. , 스크래치, 균열, 먼지와 같은 결함을 감지하기 위해 해당 정보를 사용하기 전에 어떤 종류의 표면 결함을 찾아야 하는지 '학습'하기 위해 작은 세트의 훈련 이미지를 탑재합니다. 사용하는 기술은 CNN(Convolutional Neural Network) 딥러닝 형태이며, 알고리즘은 패턴 인식, 통계, 딥러닝 등 다양한 이미지 처리 기술을 사용한다.
인공지능은 컴퓨팅의 여러 분야에 적용될 수 있는 광범위한 분야이다. 오늘날 AI에 대한 논의는 언어 모델과 기타 생성적 AI 도구에 초점을 맞추는 경우가 많지만, '지능형' 컴퓨팅은 문제 해결 요소가 필요한 다양한 영역에서 찾아볼 수 있습니다.
제너레이티브 디자인은 지능형 디자인 소프트웨어가 사용자 정의 목표를 기반으로 최적화된 디자인을 자동으로 생성하는 생성 인공 지능의 한 형태입니다. 어떤 면에서는 파라메트릭 디자인과 비슷하지만 사용자는 프롬프트를 통해 훨씬 더 개념적으로 접근하여 소프트웨어에서 계산을 수행할 수 있습니다.
CNC 가공에서는 가공 부품에 대한 새로운 아이디어를 생각해내기 위해 생성 설계를 사용할 수 있습니다. 생성 설계 도구는 가공 프로세스의 특정 또는 일반 제약 조건 내에서 작업하면서 사용자 목표를 충족하는 모델을 생성할 수 있습니다. 즉, 생성된 디자인은 참신해야 하지만 표준 장비를 사용하여 기술적으로 가공할 수 있어야 합니다.
CNC 가공을 위한 CNC 생성 설계 옵션을 제공하는 일반적인 소프트웨어로는 Siemens NX, Autodesk Fusion 360 및 PTC Creo가 있습니다.
제너레이티브 디자인의 주요 장점은 다음과 같습니다.
머신러닝(ML)은 자율적으로 작업을 수행할 수 있는 데이터 기반 알고리즘의 사용에 초점을 맞춘 AI 영역입니다. 여기에는 인간의 뇌 뉴런을 모방한 인공 신경망을 사용하여 '생각'하고 문제를 해결하는 딥 러닝과 같은 AI의 다른 영역도 포함됩니다.
CNC 기계 가공과 같은 디지털 설계 기술에 기계 학습을 적용하면 여러 영역에서 이점을 얻을 수 있습니다. 센서 데이터를 사용하여 기계 고장을 예측하는 예측 유지 관리를 달성할 수 있습니다. 과거 및 실시간 데이터를 분석하여 공정 최적화를 알리고 절삭 피드와 속도를 즉시 조정할 수 있습니다. 자동화된 품질 관리를 위해 머신 비전과 결합된 데이터 교육을 배포할 수 있습니다.
FANUC와 같은 주요 CNC 기계 공급업체는 이러한 기술을 통합했습니다. 예를 들어 해당 회사의 AI Servo Monitor는 데이터 분석을 사용하여 드라이브 시스템 고장을 예측합니다.
기계 학습의 주요 이점은 다음과 같습니다.
컴퓨터 비전은 AI 시스템이 물리적 환경을 해석하고 상호 작용할 수 있도록 머신러닝을 이미지 및 비디오와 같은 시각적 입력과 결합하는 AI의 또 다른 하위 분야입니다.
CNC 가공 컴퓨터 비전은 부품 검사 중에 가장 자주 발견됩니다. 컴퓨터 비전 시스템은 광학 하드웨어와 기계 학습 알고리즘을 사용하여 부품의 표면 결함 및 기타 결함을 높은 수준의 정밀도로 검사할 수 있습니다. 다른 응용 분야로는 기계 설정 및 교정, 예측 유지 관리, 역엔지니어링 등이 있습니다.
CNC 가공 후 사용할 수 있는 실제 컴퓨터 비전 검사 도구로는 Cognex VisionPro, Lincode LIVIS, GE Vernova 등이 있습니다.
컴퓨터 비전의 주요 장점은 다음과 같습니다:
AI 지원 CNC 가공은 기계공에게 여러 가지 이점을 제공하여 궁극적으로 고객에게도 이익이 됩니다. 위 섹션에서는 제너레이티브 디자인과 같은 특정 AI 프로세스의 장점 중 일부를 나열했습니다. 여기서는 노동력 절감, 출시 기간 단축, 효율성 향상, 전반적으로 더욱 효율적인 생산 등 CNC 가공에서 AI가 제공하는 일반적인 이점 중 일부를 살펴보겠습니다.
CNC 가공용 AI에는 한계가 있으며, 무책임하게 사용할 경우 기계 공장에 심각한 위험을 초래할 수도 있습니다. 채택의 과제에는 높은 투자 비용, 클라우드 컴퓨팅과 관련된 사이버 보안 위험, 새로운 AI 기술을 레거시 시스템에 통합하는 어려움, 엄격한 산업 규정 준수, 미성숙 기술에 대한 과도한 의존, 제조업체의 역량을 저하시킬 수 있는 일자리 손실 등이 포함됩니다.
현재 AI를 가장 많이 활용하는 것은 CNC 가공의 사전 가공 단계입니다. CloudNC의 CAM Assist와 같은 도구는 전 세계 기계 작업장에서 널리 사용되고 있으며, "인간 참여형" 요소를 유지하면서 기계 기술자에게 도구 경로 생성 지원을 제공하므로 숙련된 CNC 프로그래머가 항상 도구 경로를 승인하고 미세한 지점을 조정할 수 있습니다.
G 코드를 마무리하기 전에 사람이 자신의 속도에 맞춰 작업할 수 있으므로 사전 가공 중에 사람의 감독이 더 쉽습니다. 반대로, 적응형 프로세스 제어와 같은 "실시간" AI 기술은 가공 프로세스 중에 즉석에서 작동하므로 세심한 감독을 받을 수 없습니다. 이러한 시스템에서는 모든 빠른 AI 결정을 확인하고 승인할 수 없기 때문에 인간 기계 기술자는 통제권을 포기하는 것을 더 주저합니다.
그러나 AI 시스템이 향후 몇 년 동안 더욱 정교해지고 신뢰도가 높아짐에 따라 프로세스 제어 및 품질 검사에 대한 사용이 더욱 늘어날 것입니다. 그리고 다른 기술도 등장할 것입니다. 미래의 AI CNC 가공 기술 중 일부는 다음과 같습니다.
인공 지능은 거의 모든 작업 라인에서 기존의 워크플로우를 뒤흔들고 있으며 CNC 가공도 예외는 아닙니다. 구현의 비교적 초기 단계에서도 공구 경로 생성 및 자동화된 G 코드를 위한 생성 AI 기술의 사용은 10년 전에는 많은 기계 기술자들이 예상하지 못했던 것입니다.
그러나 흥분에는 주의와 상식이 필요합니다. CNC 가공을 위한 AI는 인상적일 수 있지만, 최신 기술에 대한 과신은 복구할 수 없는 부품 결함부터 알고리즘 편향, 사이버 보안 유출에 이르기까지 치명적인 오류로 이어질 수 있습니다. 신뢰할 수 있고 확립된 가공 워크플로에 AI를 도입하려면 숙련된 인간 기계공이 중요한 결정에 대한 최종 발언권을 갖도록 하려면 인내심과 예리한 눈이 필요합니다.
그리고 일부 사람들의 말에도 불구하고 인간 기계공은 여전히 중요한 역할을 할 것입니다. 20세기 중반에 최초의 수치 제어 기계가 제조업에 도입되었을 때 수동 기계공은 사라지지 않았지만 잠재력을 극대화하기 위해 이러한 강력한 새 시스템을 활용하는 방법을 배웠습니다. AI CNC 가공에서도 같은 일이 일어날 것입니다. 숙련된 인간의 손에서 이러한 흥미로운 신기술을 배치하여 최대한의 이익을 얻을 수 있습니다.
간단히 말해서, 최근 스마트 가공이 중요한 발전을 이루었음에도 불구하고, 여러 세대에 걸쳐 이 산업을 이끌어온 인간의 전문 지식을 유지하면서 CNC 가공의 미래를 수용하는 3ERP와 같은 CNC 가공 서비스를 제공하는 신뢰할 수 있는 제공업체는 여전히 정밀 부품을 규모와 속도에 맞춰 달성하기 위한 최선의 선택입니다.
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AI가 CNC 가공을 대신할 것으로 예상되지는 않습니다. CNC용 AI CAM 소프트웨어, G 코드 생성기, AI CNC 인용과 같은 도구는 일상적인 작업을 자동화하는 데 점점 더 많이 사용되고 있지만 AI는 숙련된 기계 기술자의 보조자로서 가장 효과적으로 배포됩니다.
CNC 프로그래머와 기계 기술자는 AI가 조만간 복제할 수 없는 귀중한 기술을 보유하고 있습니다. AI CNC 프로그래밍은 계속해서 인간 프로그래머를 지원하지만 전체 가공 작업을 실행하는 데 완전히 의존할 수는 없습니다. 즉, AI 지원 CNC 코드는 기본적인 프로그래밍 기술을 배우는 학생과 견습생에게 도움이 될 수 있습니다.
AI는 도구 경로를 생성하고 기타 유용한 작업을 수행할 수 있지만 프로세스의 대부분 측면에는 여전히 인간의 입력과 감독이 필요합니다. 자동화된 CNC 기계는 픽 앤 플레이스 로봇과 같은 다른 하드웨어와 함께 작동하여 인력을 줄일 수 있습니다.
미국 내 600개 대형 제조 기업을 대상으로 실시한 딜로이트의 2025년 스마트 제조 및 운영 설문조사에 따르면, 기업의 29%가 시설이나 네트워크 수준에서 AI 또는 머신러닝을 사용하고 있으며, 24%는 동일한 규모로 생성 AI를 구축한 것으로 나타났습니다.
CNC 설계에 AI를 사용하는 것이 가능합니다. 생성 설계는 인간이 지정한 제약 조건을 기반으로 새로운 디자인을 생성하는 데 사용할 수 있는 AI의 유용한 형태입니다. 그러나 이러한 도구는 제조를 염두에 두고 개발되어야 합니다. 전문 CAD 소프트웨어는 일반 이미지 생성 도구보다 뛰어난 결과를 제공합니다.
CNC 가공 및 기타 제조 유형에서 AI를 사용할 때 발생할 수 있는 잠재적 위험 중 일부에는 치명적인 오류, 사이버 보안 위험, 제한된 데이터 세트로 인한 부정확한 결과로 이어질 수 있는 과도한 의존이 포함됩니다. 일자리 이동과 그에 따른 인력 부족도 또 다른 우려 사항입니다.
AI 30% 규칙은 AI가 작업이나 프로세스의 약 30%에만 배포되고 나머지 70%는 인간이 완료해야 한다고 제안합니다. 이 규칙은 AI가 일상적인 데이터 기반 작업에 집중하고 인간은 창의성, 복잡한 추론, 윤리적 판단과 같은 '큰 그림' 책임을 유지하도록 보장하기 위한 보호 장치로 마련되었습니다.
예, ChatGPT와 같은 대규모 언어 모델을 포함한 다양한 AI 도구는 작동하는 G 코드를 생성하는 능력을 입증했지만 출력의 정확성과 신뢰성은 의심스럽습니다. 전용 AI CAM 도구라도 오류와 불일치를 확인하려면 사람의 감독이 필요합니다.
CNC 기계
용접이 처음이라면 검은색 철관을 용접할 수 있는지 궁금할 것입니다. 이 파이프가 처음에 무엇인지 궁금해 할 수도 있습니다. 이 기사에서는 검은색 튜브가 무엇인지 간략하게 정의하고 이러한 종류의 파이프를 용접할 수 있는지 여부에 대해 논의합니다. 블랙 파이프란 무엇입니까? 흥미롭게도 검은색 파이프는 일반 철 파이프이지만 검은색입니다. 검은 색은 제조 과정에서 금속 표면에 형성되는 산화철의 결과입니다. 일반적으로 이러한 파이프는 주거용 응용 분야에서 프로판 가스와 천연 가스를 운반하는 데 사용됩니다. 이 파이프는 이음매 없이 제작되
출처 | 초마라트 Chomarat Group(프랑스 Le Cheylard)은 Arcona Yachts(스웨덴 Gustavsberg) 크루저 레이서 435 및 465용 탄소 섬유 강화재를 개발했습니다. Chomarat의 고성능 C-PLY 탄소 비압축 패브릭(NCF)은 크루저 레이서에 사용되었습니다. 인퓨전 기술을 사용하는 선체 및 데크는 구조 설계 이점, 우수한 표면 품질 및 전체 부품 비용 절감을 가능하게 합니다. “45년의 전문 지식을 바탕으로 Chomarat는 무게 감소, 개선된 표면 외관 및 더 강한 구조를 달성하기
