자동화된 계측 소프트웨어, 스마트 제조의 핵심 동력으로 부상

스콧 로웬(Scott Lowen)이 학교를 졸업한 지 꽤 오랜 시간이 흘렀지만, 그는 여전히 '과학 프로젝트'를 수행하고 있다. 그가 농담 삼아 부르는 이 개념 증명 프로젝트는 부품을 측정하고, 그 결과 데이터를 선반, 밀링 머신 등 공작기계에 자동으로 피드백하여 보정을 수행하는 것이다.

미시간주 윅섬에 위치한 자이스 인더스트리얼 퀄리티 솔루션(Zeiss Industrial Quality Solutions)에서 소프트웨어 및 액세서리 제품 관리자로 근무하는 로웬의 이 '과학 프로젝트'는 계측 데이터로 완전 자동화된 가공 보정을 구현한다는 가설을 완전히 입증하지는 못했다. 하지만 자이스는 자동화 솔루션 개발을 지속하고 있으며, 캡처 3D(Capture 3D Inc., 자이스 자회사), 레니쇼(Renishaw Inc.), 베리서프(Verisurf Software Inc.) 등도 계측 데이터를 활용해 공작기계에 다양한 수준의 자동 보정을 수행하는 솔루션을 제공하고 있다.

한편, 이 지속적인 프로젝트는 여전히 로웬 업무의 중요한 일부다.

"자동 피드백 시스템을 구축하는 데 드는 시간과 투자가, 공작기계에 자동 피드백을 제공함으로써 얻는 회수보다 훨씬 크다"고 그는 말했다. "우리는 여전히 숙련된 엔지니어가 적절한 데이터를 분석하고 공작기계에 필요한 피드백이나 보정을 생성하는 과정이 필수적이라고 믿는다."

이는 제조 엔지니어의 고용 안정성에는 반가운 소식일 수 있지만, 중요한 질문을 던진다. 측정 공정이 스마트 제조에 완전히 통합될 수 있을까? 아니면 계측이 연결되고 데이터 중심으로 자동화되는 새로운 제조 패러다임에서 그저 사전 공정으로만 남게 될까?

자동화된 정정 조치

일리노이주 웨스트 던디에 본사를 둔 레니쇼는 '레니쇼 센트럴(Renishaw Central)'이라는 제조 데이터 플랫폼을 소프트 런칭 중이다. 이 플랫폼은 공작기계 프로브, 툴세터, 이퀘이터 게이징 시스템, 삼차원 측정기(CMM)에서 수집한 기계 상태, 알림, 측정 결과를 통합 관리한다.

이 플랫폼은 API를 제공해 사용자가 정보를 조회하고 ERP 시스템이나 맞춤형 대시보드 등 다른 소프트웨어 시스템으로 데이터를 전송할 수 있게 한다.

"고객들이 측정 데이터를 활용해 툴 오프셋, 워크 오프셋 등 사전 구성된 자동 정정 조치를 생성하는 것이 가장 큰 진전"이라고 레니쇼의 머신 툴 소프트웨어 매니저 브랜든 골라브(Brandon Golab)는 설명했다. "사용자는 측정 결과에 따라 어떻게 반응할지, 어느 공작기계에 정정 조치를 전달할지 직접 설정할 수 있다."

이를 가능하게 하는 '지능형 공정 제어(Intelligent Process Control)'는 통신 프로토콜 모음으로, 고객이 측정 시나리오를 어떻게 처리할지 정의하면 공정이나 공작기계에 오프셋과 지능형 조정을 자동으로 생성한다.

레니쇼 센트럴은 기계 상태와 측정 결과를 표시하는 표준 대시보드 시각화 기능을 제공하며, 이력 데이터 분석에도 활용된다.

소프트 런칭 단계에서는 측정 장치당 하나의 공작기계로 구성되지만, 골라브는 레니쇼 센트럴이 상호작용할 수 있는 공작기계 수에 제한이 없다고 전망한다.

"레니쇼 센트럴 외에도, 단일 공작기계 아키텍처 내에서 데이터를 수집할 뿐 아니라 폐루프 제조 피드백을 수행하는 여러 제품을 보유하고 있다"고 그는 덧붙였다.

초보 작업자를 위해 설계된 '셋 앤 인스펙트(Set and Inspect) with 프로그램 빌더'는 공작기계에서 직접 부품 셋업, 부품 검증, 고정구 장착 검증, 컷-측정-컷(반가공 후 측정하여 정가공 수행) 등의 작업을 지원한다. 오프라인 솔루션인 '프로덕티비티+(Productivity+)'도 제공된다. 셋 앤 인스펙트는 레니쇼의 리포터(Reporter) 소프트웨어와 연동해 데이터를 레니쇼 센트럴로 전송할 수도 있다.

"프로덕티비티+는 CAD 모델을 기반으로 인스펙션+(Inspection+)과 유사한 프로그램을 생성하지만, CAD 주도 방식이라 프로그래머가 더 쉽게 사용할 수 있다"고 골라브는 말했다. "개별 공작기계 수준에서 데이터를 활용하는 기능은 인스펙션+과 매우 유사하다." 인스펙션+은 CNC 컨트롤러 레벨에서 실행되는 G코드를 작성할 수 있는 숙련된 사용자를 위한 매크로 기반 계측 소프트웨어다.

레니쇼의 측정 기술은 예측 정비에도 활용된다. 프로덕티비티+의 데이터와 초당 수천 포인트를 측정하는 스프린트(Sprint) 센서를 결합해 부품 표면 상태를 평가한다.

"공구가 마모되면 부품 표면에 파도 무늬(waviness)가 나타난다"며, "이는 공구 성능을 직접 측정하므로 스핀들 부하 같은 간접 방식보다 공구 마모를 더 정확하게 나타낸다"고 골라브는 설명했다.

의사결정의 이동: 설계자에게

캡처 3D의 제너럴 매니저 릭 화이트(Rick White)에게도 폐루프 제조는 익숙한 개념이지만, 특히 '적응 가공(adaptive machining)'이라는 폐루프 기법에 초점을 맞춘다. "스캔 데이터 결과를 바탕으로 CNC 가공 센터에서 폐루프를 형성한다. 적응 가공 소프트웨어는 CAD 모델에 도달하기 위해 무엇을 해야 할지 파악하고, 공작기계가 결함을 수정할 새로운 경로를 실시간으로 자동 생성한다. 사람의 개입 없이 이루어진다."

화이트는 2021년 10월 자이스에 인수되기 전까지 GOM 3D 비접촉 측정 솔루션의 미국 최대 파트너인 캡처 3D의 CEO였다.

캡처 3D의 풀필드 ATOS 3D 스캐닝 기술 데이터는 GOM 소프트웨어를 통한 디지털 조립 분석에도 활용된다. "항공우주 및 자동차 고객들이 전 세계에 흩어진 부품들을 디지털로 조립해 실제 출하 전 핏(Fit), 정렬, 사양을 검증하는 데 우리 기술을 성공적으로 활용하고 있다. 이는 이슈 수정이나 변경 대비를 앞당기고 비용을 절감해 제품 출시를 가속화한다."

예를 들어, 자동차 OEM이 자사 공장, 벤더, 티어 공급업체로부터 행온 부품(hang-on parts)의 계측 데이터를 받아 디지털 바디인화이트(body-in-white) 모델로 가상 조립해 부품 적합성을 협업 프로세스로 판단할 수 있다. 풀필드 데이터는 디지털 트윈을 위한 수백만 개의 정확한 데이터 포인트를 제공한다. "가장 중요한 건 실제로 작동하며 꽤 성공적이라는 점"이라고 화이트는 강조했다.

데이터 흐름을 활용하는 또 다른 기법은 모델 기반 정의(MBD)다. "MBD는 측정 콜아웃, 공정, 공차, GD&T(기하공차), PMI(제품 제조 정보) 등이 처음부터 CAD 모델에 포함되어 GOM 소프트웨어로 임포트되는 것을 의미한다. 설계자가 부품을 설계할 때 공차 정보를 함께 입력하면, 계측 시스템은 무엇을 검사할지, 무엇이 허용 범위 내외인지 자동으로 알 수 있다."

이는 검사 항목 결정을 공정 하류의 검사원에게서 상류의 설계자로 이동시킨다. 설계자는 부품 간 상호작용을 전체적으로 조망하므로 공차 정보를 가장 잘 알 수 있으며, 동일 부품 내에서도 공차는 보편적이지 않기 때문이다.

"MBD는 계측 소프트웨어에서 제대로 읽히기 위해 보편적 표준화가 필요하다. QIF(Quality Information Framework) 형식이 그 가교가 되길 바란다"고 화이트는 말하며, "일부 조직은 더 빠르게 움직이지만, 전반적인 상승 추세가 뚜렷하며 이것이 미래"라고 덧붙였다.

디지털 계측 표준 컨소시엄(DMSC)은 치수 계측 발전을 위한 디지털 계측 표준의 절실한 필요성에 대응해 QIF를 만들었다. DMSC 웹사이트에 따르면 QIF 3.0 표준은 2020년 8월 ISO 23952:2020으로 승인 및 발간됐다.

"모두에게 합리적인 표준 형식 정착을 지지한다. 주요 CAD 소프트웨어 업체들을 대변할 순 없지만, 이것이 표준이 되면 그들도 따를 가능성이 크다."

스캔 메쉬에 MBD 추가

"보잉을 비롯한 대형 항공우주 기업들은 MBD를 필수 요구한다"며, 버리서프(Verisurf)의 어니 휴스티드(Ernie Husted) 사장은 MBD를 시간과 비용 절감의 열쇠로 꼽았다. "많은 티어 업체들은 도면 위주라 MBD에 익숙지 않다. 주요 CAD 업체들이 표준 기능으로 MBD를 구현한 지 몇 년 안 됐다. 이제 모델에 GD&T 공차를 적용해 공급사에 파일을 보내면 도면이 필요 없다."

CAD 모델에 MBD 정보가 있으면 버리서프 소프트웨어는 임베디드 데이터를 활용해 모든 CMM, 암, 트래커, 스캐너용 검사 계획을 자동화한다. "공작기계 프로빙 시 툴 오프셋 조정 과정이 있다. 공작기계에서는 커터 보상과 공구 마모 보상이 작동해 내부/외부 피처에 따라 오프셋을 조정, 피처를 더 크거나 작게 가공할 수 있다. 공구 마모에 따른 자동 조정이 가능하지만, 공구가 파손되면 교체해야 한다."

사용자는 버리서프 SDK로 특수 애플리케이션을 작성해 의사결정을 지원할 수 있다. 예를 들어 부품이 공차 외라면 앱이 공작기계 캐러셀의 예비 공구로 툴 교체를 유도하거나, 로봇을 제어해 공정 중 검사 등 자동화 프로세스를 수행하게 할 수 있다.

버리서프 사용자는 CAD 모델이 없을 때 스캔 메쉬에 MBD를 추가할 수도 있다. "스캔한 부품의 메쉬 표면을 클릭해 두께를 추출하는 식이다." 2021년 11월, 레니쇼와 버리서프는 북미 기업들이 레니쇼를 통해 버리서프 CMM 소프트웨어를 이용할 수 있는 계약을 체결했다.

제조 엔지니어의 판단이 최선

자이스의 로웬은 자동화가 빠르게 발전하지만 여전히 사람의 가치 있는 개입이 필요하다고 경고한다.

"우리의 경험상, 자동화를 매우 어렵게 만드는 현실적인 엔지니어링 변수가 너무 많다. 결국 '이 형상이 왜 공차 이탈인지, 실제 원인은 무엇인지, 어떻게 보정할지'를 판단하는 제조 엔지니어의 사고가 필요하다."

공구 마모는 이해하기 쉬운 원인이지만 공차 이탈의 주된 원인은 드물다. 공구 마모만 원인이라면 자동화에 동의하지만, 실제로는 부품이 사양을 벗어나게 만드는 십여 가지 다른 이유가 있다고 그는 지적한다.

"고정구가 부품을 변형시키거나 충분히 고정하지 못할 수 있다. 공절이 한 축에서 일관되지 않게 발생하거나 소재가 공차 외일 수도 있다. 엔지니어가 학교에서 배우는 건 '어떻게 더 좋은 부품을 만들까'다."

제조사들이 소량 다품종 생산 트렌드를 보이는 현재, 자동화 솔루션 엔지니어링의 투자 회수는 더욱 어렵다.

"자동차 부품사에게 '이 부품을 7년간 생산하니 자동화에 투자하자, 수십억 개를 만들 테니'라고 제안할 수 있다. 하지만 우리 고객 다수는 소량 생산이다."

자이스는 그런 가상 시나리오에 맞는 엔지니어링 솔루션을 제공한다. 하지만 소량 다품종 생산 기업 등을 위해 파이웹(PiWeb)을 제공한다. 이는 제조 엔지니어가 공차 이탈 부품뿐만 아니라 그 원인을 분석하도록 돕는 엔지니어링 도구다.

"부품이 공차 이탈 시, 제조 엔지니어가 원인을 가설로 세우고 이를 뒷받침할 증거가 가장 필요하다. 파이웹은 부품 데이터베이스에서 공작기계, 날짜/시간, 배치 번호 등으로 필터링해 통계적 추세를 분석하고, 치수와 좌표를 시각화해 어느 공작기계 축을 보정해야 할지 알려준다." 파이웹은 자이스의 계측 소프트웨어 칼립소(Calypso)에서 직접 데이터를 가져오며, 타사 소프트웨어 데이터도 QDAS, DMO, QIF 등 공통 포맷으로 읽어들인다.

로웬은 업계가 측정 데이터와 공작기계 자동 보정의 자동화 솔루션으로 나아가야 함을 이해한다. 구현이 더 쉽고 빨라질수록 널리 수용될 것이다. 이를 위해 로웬과 동료들은 더 많은 '과학 프로젝트'를 계속할 것이다.