제조업체들이 복합소재 부품 생산에서 동시에 비용 절감과 속도 향상을 추구함에 따라, 성형 공정 내부를 실시간으로 들여다보며 레진 흐름, 점도, 온도, 압력, Tg/경화 상태를 모니터링하는 능력이 차별화 요소가 되고 있습니다. 신테사이츠(Synthesites, 벨기에 우클레)가 이 능력을 개발했습니다. 독일 항공우주센터(DLR, 슈타데)와 국립복합소재센터(NCC, 영국 브리스톨)의 보고 결과에 따르면, 이 기술은 일반 소재 연구 기반의 보수적 시간이 아닌 수지 및 부품별 Tg와 경화도를 기반으로 한 경화 결정으로 사이클 타임을 최대 50% 단축할 잠재력이 있습니다. 이는 사실상 센서 데이터로 공정과 장비를 제어하고 시뮬레이션과 설계를 개선하는 컴포지트 4.0 생산으로의 진전입니다.
저는 OPTO-라이트 프로젝트(『열가소성 오버몰딩 열경화성, 2분 사이클, 원셀』 참조)를 통해 신테사이츠를 처음 보도했습니다. 사실, OPTO-라이트에서 레이저 에이블레이션 표면 처리 없이 열가소성을 열경화성에 접합할 수 있게 된 것은 몰드 내 압력, 온도, 직류 저항률(DCR), 유전체 분석(DEA) 센서 덕분이었습니다. DCR 센서는 신테사이츠가, DEA 센서는 네취(Netzsch, 독일 젤프)가 공급했습니다. 둘 다 수지의 전기적 물성을 측정하는 유전체 센서입니다. 아래에서 이 기술들의 역사와 차이점을 논하겠습니다.
신테사이츠가 다양한 상업 고객들과 개발한 기술은 인상적입니다. 풍력 블레이드 산업 생산과 현재 에어버스 A220으로 명명된 C-시리즈의 레진 인퓨전 날개가 포함됩니다. 또한 오토클레이브 경화 프리프레그, 레진 인퓨전, 고압 레진 트랜스퍼 몰딩(HP-RTM) 등 다양한 소재와 공정에서도 시연되었습니다.
출처 | 비파괴 재료 특성화 VIII, 로버트 E. 그린 편집, p.385.
저항률 증가가 Tg 증가와 상관관계 있음이 입증되었습니다. 이것이 직류 저항률(DCR)의 기초이며, 직류(DC)를 사용한 DEA이자 신테사이츠가 개발한 공정의 초기 설명입니다.
위에서 설명했듯, DEA에 DC 전압을 사용하는 이 기술은 저항률과 경화 상태 간 상관관계를 기반으로 합니다. 이는 1962년 R.W. 워필드(R.W. Warfield)의 '전기 저항률 측정에 의한 가교 폴리머 특성 입증', 마크로몰레큘러 케미스트리, Vol.58에 보고되었습니다(본 섹션 참고문헌 참조).
"경화 모니터링 아이디어는 꽤 오래되었습니다." 신테사이츠 디렉터 니코스 판텔레리스(Nikos Pantelelis) 박사는 설명합니다. "1980년대에 유전체 센싱 방법이 광섬유 등 다른 방법들보다 더 성숙하다고 여겨졌습니다. MIT(매사추세츠 공대)가 이를 연구하고 생산 적용을 시도했습니다. 이 기술이 네취가 인수해 오늘날 사용하는 기술입니다."
신테사이츠는 2008년 설립되었습니다. "우리는 교류가 아닌 직류를 사용하는 전기 센서로 기술을 처음부터 개발했습니다." 판텔레리스는 말합니다. "기존 AC 유전체 센서의 단점은 수지를 다양한 주파수로 여기하고 다양한 신호에 대한 임피던스 응답을 측정해야 한다는 것입니다. 이 모든 데이터를 처리하는 것도 어렵지만, 수지가 액체에서 고체로 변함에 따라 올바른 정보를 얻기 위해 다른 신호 주파수에 집중해야 합니다."
판텔레리스는 신테사이츠 DC 센서가 매우 낮은 전도도와 높은 저항률을 측정할 수 있다고 말합니다. "이는 경화 중 수지 변환을 측정하는 데 필요합니다." 그는 기존 DEA를 단일 주파수로만 사용해 단순화하면 정확한 데이터가 나오지 않는다고 주장합니다. "우리는 여러 주파수가 없고 단순히 일정한 전압을 가합니다. 단점은 이 접근법이 매우 좁아 특정 응용(수지 경화 등)에는 잘 작동하지만 모든 것에 작동하지는 않는다는 것입니다. 그러나 우리 장비 성능을 기존 DEA와 비교하면, 우리 것은 낮은 온도에서도 경화 전 범위를 측정할 수 있습니다. 복합소재 외 분야의 기기·서비스 공급업체들은 조정 파라미터가 제한적이기 때문에 우리 접근법을 좋아하지 않습니다."
이건 신테사이츠에 문제가 안 됩니다. 복합소재에 특화했기 때문입니다. "우리 접근법은 열경화성, RTM, 프리프레그, 심지어 엘리움(Elium) 같은 반응성 열가소성 수지를 포함한 광범위한 복합소재 수지와 공정에서 잘 작동합니다." (엘리움은 아르케마(프랑스 콜롱브)의 저점도 열가소성 수지로 레진 인퓨전으로 가공 가능합니다.)
DC를 사용한 DEA가 1960년대에 알려졌다면, 왜 1980년대 이후 AC 센서가 선호되었나요? "30년 전엔 DC 센서 DEA 기술이 그렇게 발달하지 않았습니다." 판텔레리스는 지적합니다. "하지만 우리는 산업 생산을 위해 매우 부드럽고 정확한 측정을 제공하도록 접근법을 발전시켰습니다. GE 에비에이션(미국 미시시피주 베이트빌, 엘리스빌)과 봄바디어 등 대형 부품을 액체 수지 몰딩으로 가공하는 고객들과 함께 시스템을 시연하고 지속적으로 개발했습니다. 우리 시스템은 풍력 블레이드 생산에서 매일 사용되며, 오토클레이브 경화 프리프레그 라미네이트 산업 생산 능력도 입증했습니다."
판텔레리스는 신테사이츠 DC 센서가 복합소재 가공과 경화를 모니터링하는 통합 시스템의 한 부분일 뿐이라고 설명합니다. "우리는 저항과 온도를 직접 측정하고, 여기서 온라인 점도, 겔화도, 경화도를 계산합니다. 내구성 있는 몰드 내 센서뿐만 아니라 게이트 센서, 수지 입구/출구/공급 라인용 인라인 센서, 부품용 일회용 센서도 사용합니다. 필요한 곳에만 센서를 사용합니다."
온도 센서는 백금 저항 온도 검출기(RTD)로, 열전대보다 훨씬 높은 정확도(0.1°C 이내)와 수년간 안정성을 제공합니다(열전대에서 가능한 측정 드리프트 대비). RTD는 많은 산업 응용에서 표준 장비입니다. 게이트 센서(아래 공정 제어 다이어그램 참조)는 이진으로, 레진 흐름을 온/오프로 보고하지만, 점도도 보고할 수 있는 두 번째 버전도 있습니다. 신테사이츠는 갈바닉 부식 위험 없이 탄소섬유와 사용 가능한 센서, 진공 백을 통과해 사용 가능한 센서, 금형 지오메트리에 맞춘 성형 몰드 내 센서를 개발했습니다.
다음 구성요소는 OPTIFLOW와 OPTIMOLD 데이터 수집 장치입니다. OPTIFLOW는 액체 복합소재 몰딩에서 레진 도착과 온도의 인시투 실시간 모니터링을 제공합니다. 레진 흐름을 검증하고 기록하며 레진 침투 중 생산 편차를 식별할 수 있습니다. OPTIMOLD는 온도와 레진 저항률 측정을 사용해 계산하고 믹스 비율, 화학적 노화, 점도, Tg, 경화도 등 수지 상태를 모니터링합니다. 프리프레그와 액체 몰딩 공정 모두에 사용 가능합니다.
OPTIFLOW와 OPTIMOLD 장치는 OPTIVIEW 소프트웨어로 제어됩니다. "이 소프트웨어는 데이터 수집과 저장을 제공하며 우리 장비와 함께 무료로 제공됩니다." 판텔레리스는 설명합니다. "또한 온라인 레진 상태(ORS) 소프트웨어라는 더 고급 옵션을 제공하는데, 고객이 추가 구매할 수 있습니다. 입력을 수집하고 온라인 계산해 지능형 공정 제어를 위한 출력을 보냅니다."
OPTIFLOW와 OPTIMOLD 시스템 모두 센서 연결 상태와 판독값이 범위 내인지 지속적으로 확인합니다. "이 센서들에 공정 제어를 의존할 때, 센서가 작동하지 않거나 판독값이 규정 한계를 벗어나면 시스템이 경보해야 하는 것이 필수적입니다." 판텔레리스는 말합니다. 두 시스템 모두 공정 장비 제어를 위한 릴레이 출력을 가집니다. 예를 들어 공급 라인 밸브를 레진 도착 데이터 기반으로 개폐하고, 가열/냉각 장비를 레진 점도 기반으로 관리할 수 있습니다. "압력 센서 출력을 OPTIMOLD에 입력할 수 있습니다." 판텔레리스는 말합니다. "이로써 점도 데이터 기반으로 금형 내 압력을 제어할 수 있습니다."
아래 스크린샷들은 NCC(영국 브리스톨)에서 진행된 고압 압축 RTM(HP-CRTM) 시험에서 얻은 OPTIMOLD 측정값들을 보여줍니다. 첫 번째 세트는 단순한 115°C 시험에서 레진 전기 저항과 온도 실시간 측정이 ORS 소프트웨어에 의해 추정 점도와 Tg로 변환되는 과정을 보여줍니다.
아래 그래프들에서 전기 저항과 온도 (상단 그래프)가 110°C (좌)와 120°C (우)에서 기록되었습니다. 저항(R)과 온도(T) 판독값 아래는 110°C (좌)와 120°C (우)에서 계산된 점도와 Tg 그래프들입니다. 이 측정들은 상부 금형 절반에 위치한 두 OPTIMOLD 센서(Sn.1, Sn.2, 하단 사진)에서 나왔으며, 캐비티 압력은 두 키슬러(Kistler) 6162A 압력 센서(Sn.3, Sn.4)로 기록되었습니다.
몰드 내 센서들뿐만 아니라 프레스와 사출 장비에서 기록된 모든 데이터는 단일 로그 파일로 통합되어 생성된 각 부품의 제조 공정 상세 이미지를 가능하게 합니다.
"제조업체가 실시간 Tg를 볼 수 있어 경화 사이클 중단 시점을 결정할 수 있으므로 경화 시간을 30% 이상 단축할 잠재력이 있습니다." 판텔레리스는 설명합니다. "일반 소재 연구 기반의 필요 이상으로 긴 레거시 사이클 완료를 기다릴 필요가 없습니다. 예를 들어 RTM6 레거시 사이클은 180°C에서 2시간 풀 경화입니다. 특정 지오메트리에서 70분까지 단축 가능한 것을 보았습니다."
목표는 경화가 완료되면 공정을 중단하는 것인가요? "풀 경화가 아니라 각 부품이 필요로 하는 경화 수준에 도달하는 것이 핵심입니다." 판텔레리스는 말합니다. "풀 경화는 너무 오래 걸립니다. 핵심은 충분한 경화에 도달한 시점을 아는 것입니다. 풍력 블레이드 제조사들은 목표 Tg를 가집니다. 도달하면 냉각을 시작할 수 있습니다. 따라서 실시간으로 매우 정확한 Tg 측정을 제공하는 센서가 필요합니다."
신테사이츠는 허친슨(프랑스 파리)과 EU 지원 에코미즈(ECOMISE) 프로젝트(차세대 복합소재 제조 인에이블링을 위한 인시투 구조 평가 및 공정 조정, 2013-2016)에서 유리섬유/에폭시 RTM 자동차 서스펜션 블레이드 생산 시연 프로젝트를 완료했습니다. 이 프로젝트 목표는 실시간 공정 모니터링 기반 RTM 사이클 최적화였습니다:
신테사이츠 시스템은 경화용 몰드 내 센서 2개(CS1, CS2), 레진 흐름과 온도용 몰드 내 센서 1개(플로우 센서 1), 레진 흐름/온도용 일회용 센서 8개(테스트 부품 내장 4개, 툴 표면 부착 4개)로 구성되었습니다.
"OPTIMOLD와 OPTIFLOW 장치는 이더넷으로 연결되어 모든 센서를 한 옵티뷰 세션에서 기록할 수 있습니다." 판텔레리스는 설명합니다. "따라서 CS1, CS2는 두 OPTIMOLD 장치에, 몰드 내 플로우 센서 1과 8개 일회용 플로우 센서는 세 OPTIFLOW 장치에 연결되었습니다."
이 센서, OPTIMOLD/OPTIFLOW 데이터 수집 장치, OPTIVIEW/ORS 소프트웨어 시스템이 RTM 몰딩 시험에 적용되어 레진 주입/침투와 두 Tg 목표 등 다양한 공정 단계 타겟을 설정했습니다. "이건 단방향 섬유와 헌츠먼 에폭시 수지로 만든 두꺼운 부품이었습니다." 판텔레리스는 말합니다. "이 경우 UD 플라이들이 일반적으로 빡빡하게 포장되어 레진 침투 시 과제를 만들 수 있어 플로우 와이어 센서로 UD 플라이 내 흐름을 확인했습니다."
이 공정 제어 시스템으로 허친슨 에코미즈 프로젝트에서 경화 사이클을 30% 이상 단축했습니다.
온라인 Tg 모니터링을 위해 캘리브레이션이 필요합니다. OPTIMOLD 장치들을 통해 센서들로부터 측정값들이 수집되면 ORS 소프트웨어가 해당 특정 수지의 캘리브레이션 기반으로 이를 점도와 Tg로 변환합니다. "이 캘리브레이션은 ORS 소프트웨어가 계산에 사용할 상관관계를 제공하기 위해 가공 앞서 수행되는 작업입니다." 판텔레리스는 설명합니다. "레오미터에 수지를 놓고 온도와 점도를 측정해 캘리브레이션합니다. 적절한 공식을 적용하면 해당 저항률과 Tg를 계산할 수 있습니다. 고객 표준에 기반해 수지 캘리브레이션을 개발하고 수지의 다양한 경화 사이클을 연구합니다. 이 캘리브레이션 데이터는 해당 수지 가공 시마다 ORS 소프트웨어가 사용합니다."
ORS 소프트웨어의 실시간 Tg 계산 정확도는 풍력 블레이드 생산업체 카본 로텍 복합소재 테크놀로지(독일 렘베르더) 시험에서 입증되었습니다. ORS 소프트웨어 온라인 계산 Tg를 탈형 직후 시차주사열량계(DSC)로 측정한 Tg와 비교했습니다. 등온 가공에서 평균 차이 1.61°C, 비등온 가공에서 2.15°C. "이 정확도는 다른 고객들과의 비공개 프로젝트에서도 반복적으로 입증되었습니다." 판텔레리스는 말합니다.
이 센서·데이터 기반 공정 제어는 완전 자동화되고 지능적인 컴포지트 4.0 제조로의 큰 발걸음입니다. 에코미즈와 브리스톨 NCC에서 시연되었지만 아직 일상 생산에 사용되지는 않습니다. "센서로 Tg를 보고 냉각을 시작하는 아이디어는 풍력 블레이드 제조에서 이미 시작되었습니다." 판텔레리스는 보고합니다. "하지만 아직 완전 자동화되지는 않았습니다. 목표 Tg 도달 시 시스템이 경보하면 운영자가 경화 사이클을 중단합니다. 자동화는 단순하며, 제조업체가 파일럿 단계에서 시스템 정확도를 검증하면 완료될 것입니다."
"이 목표를 향해 생산 운영자가 자동화된 공정을 감독할 수 있는 새로운 워크스테이션을 개발했습니다. 운영자 입력이 필요 없습니다." 그는 계속합니다. "풍력 터빈 블레이드 제조에서 단일 워크스테이션으로 레진과 접착제 경화 중 사이클 타임을 최소 2-3시간 단축하면서 품질 저하 없이 할 수 있음을 보았습니다."
봄바디어 벨파스트(현 스피릿 에어로시스템즈)가 C-시리즈(현 에어버스 A220)용 레진 인퓨전 복합소재 날개 생산에 신테사이츠 장비를 사용하지만 공정 제어는 자동화되지 않았습니다. 그러나 신테사이츠는 봄바디어와 에코미즈에서도 협력했고 그 개발이 이어지고 있습니다. 핵심 성과 중 하나는 오토클레이브 벽을 통과하는 센서들이었습니다. 2013년 블로그 'C-시리즈 복합소재 날개'에서 설명했듯:
봄바디어는 21.3m 길이, 5.6m 직경 오토클레이브에 레이업 배치 후 주입해, 점도 저감과 웨팅아웃에 필요한 온도와 압력 유지… 사이텍(Cytec) 890은 80°C에서 주입 가능… 레진 주입 완료 후 오토클레이브에서 양압 가해 컨솔리데이션 중 툴링 요소가 닫히고 웨트 라미네이트 압축, 과잉 레진이 레진 입구로 다시 배출되어 특수 설계된 레진 덤프로 배출.
"대부분 상용 항공우주 제조사들처럼 품질 보증과 생산률 증대에 관심이 있습니다." 판텔레리스는 설명합니다. 아래 레이아웃과 에코미즈 결과는 데몬스트레이터용이지 상용 부품용이 아닙니다. 두 OPTIMOLD 장치에 두 몰드 내 경화 센서, 세 OPTIFLOW 장치에 네 몰드 내 플로우 센서와 네 인라인 센서(진공 라인)가 사용되었습니다. "OPTIFLOW는 최대 네 레진 도착과 네 온도/저항 센서를 모니터링할 수 있습니다." 판텔레리스는 말합니다. "데몬스트레이션 타겟들이 완전히 달성되었습니다. 센서, 배선, 시스템이 가장 까다로운 항공우주 사양에서도 문제없이 작동함을 입증했습니다. 레진 도착 측정이 플로우 시뮬레이션과 큰 차이를 보인 점이 흥미로웠습니다. 또한 온라인 Tg 모니터링으로 해당 데몬스트레이터에 따른 경화 사이클이 상당히 단축 가능함이 나타났습니다."
"이제 본드라인 모니터링 시스템을 개발 중입니다." 판텔레리스는 말합니다. "주로 풍력 터빈 블레이드 생산용이지만 궁극적으로 모든 접합 공정용입니다. 현재 풍력 터빈 산업이 비용 절감을 위해 매우 바쁘게 움직이고 있어 우리가 많이 관여하고 있지만, 항공우주 분야가 양산용 액체 복합소재 몰딩으로 이동함에 따라 점점 더 많은 관심이 오고 있습니다. 제조업체들은 몰딩 중 정확히 무슨 일이 일어나는지 더 깊이 파악하고 공정을 어떻게 안정화하고 최적화할지 알고 싶어 합니다."
에코미즈와 레코트랜스 프로젝트는 EU FP7과 호라이즌 2020 연구혁신 프로그램 지원금 협정 번호 NMP2-SL-2013-608667, 768737로 지원받았습니다.
참고문헌: '유전체 분석(DEA), AC vs DC' 섹션
또 다른 유용한 참고자료는 '유전체 분석 및 경화 모니터링 핸드북', 후안 L. 리(Huan L. Lee) 저, 램비언트 테크놀로지스 출판.
수지
데이터 수집은 인류 태초부터 주변 이해 수단이었습니다. 시간, 거리, 온도 측정 등. 생산 라인도 동일: 제조·제품·물류 데이터 무제한 수집으로 의사결정 고도화·가치사슬 전구간 부가가치 창출. 이 역할을 수행하는 장비가 센서(Sensors). 공정 다양성·변화 대응 위해 신뢰성·강건성(Robustness) 필수. 센서란? 생산 라인·물류 등 모든 공정에서 대량 데이터 수집 장치. 기계에겐 감각 기관 역할. 수집 정보로 기계 지능화. 데이터 필터링·해석 필수. 센서는 기계에 보기·감지·통신 능력 부여, 정보 분류·해석. 공정 제어
맞춤화와 유연성은 현재 산업 제조에서 가장 뜨거운 키워드입니다. 고객은 자신의 이름이 적힌 맞춤형 애프터셰이브, 필요한 기능만 갖춘 자동차, 5G 연결을 위한 최신 안테나가 탑재된 새 전화기 등 자신을 위해 만들어진 제품을 원합니다. 이러한 맞춤화 추세는 한 가지 결론으로 이어집니다. 제조가 다품종 생산으로 이동해 매우 적은 로트 사이즈로 수백만 가지 다른 제품을 생산하게 된다는 것입니다. 동시에 오늘날 생산되는 많은 제품이 기존 자동화 기술만으로는 너무 복잡해, 제조업체들은 전통적인 로봇에 인간 노동자의 수작업 조립을 보완해야
