IoT로 금속 가공 효율성 높이기: 검증된 4가지 방법

사물인터넷(IoT)은 상업 분야 운영 방식에 엄청난 변화를 가져왔습니다. 산업용 IoT 기술 덕분에 기업들은 많은 과제를 극복하고 향상된 운영의 이점을 누릴 수 있게 되었습니다.

같은 기술을 도입할 준비가 되었든 아니든, 특정 산업에서 가능한 사례를 살펴보면 기술 투자 결정을 내리는 데 도움이 됩니다. IoT가 금속 가공 효율성을 어떻게 개선할 수 있는지 자세히 알아보겠습니다.

1. 용접 품질 파라미터 및 기타 중요한 세부사항 실시간 확인

IoT 솔루션은 금속 가공 공정의 모든 단계에서 실시간 데이터를 수집하는 데 탁월합니다. 어떤 측면이 예상 또는 원하는 결과를 내는지, 어디에 개선 여지가 있는지 파악할 수 있어 전체 워크플로가 더 효율적이 됩니다.

IoT 기반 용접 모니터링을 통해 스프레드시트와 수동 문서를 보며 품질 지표를 평가하던 방식에서 벗어날 수 있습니다. 대신 IoT 센서를 통한 데이터 기반 용접 모니터링으로 용접 지점 데이터를 수집해 거의 지연 없이 처리·분석할 수 있습니다. 관련 정보는 모바일 기기로도 전송돼 쉽게 확인 가능합니다.

이러한 설정은 용접 품질 세부사항 제공을 넘어, 가동 중인 용접 스테이션 수, 파라미터, 특정 근무 조에 투입된 작업자 등도 확인할 수 있어 시설 전체 생산량을 한눈에 파악하기 쉽게 만듭니다.

일부 용접 기업은 금속 가공 효율성 개선을 원하는 고객에게 IoT 솔루션을 제공하기도 합니다. ESAB은 기술 파트너들과 협력해 용접 현장의 생산성 저하 원인을 파악하는 세 가지 클라우드 기반 제품을 개발했습니다.

이 중 MIG(불활성 가스 금속 아크) 용접용 도구는 고객의 장비 가동률을 평균 20% 높였습니다. 작업자가 용접 외 다른 작업에 쓰던 시간을 실제 용접에 더 많이 쓸 수 있게 했습니다. 또 다른 IoT 도구는 각 용접기에 디지털화된 지침을 전송해 기술자가 용접 완료에 필요한 파라미터를 알 수 있게 했으며, 이 정보 또한 생산성 향상으로 이어졌습니다.

2. 레이저 커팅용 소재 선택 개선

성공적인 금속 가공 공정의 첫 단계 중 하나는 소재 특성을 파악하는 것입니다. 항복 강도, 인장 강도, 내식성, 연성 등은 선택 과정에서 고려해야 할 요소로, 이들이 금속의 가공 적합성과 결과물의 외관·기능을 종합적으로 결정합니다.

레이저 커터는 다룰 수 있는 소재 범위가 넓어 가장 다재다능한 가공 도구로 여겨집니다. 금속 외에도 목재, 플라스틱, 종이 등을 가공할 수 있습니다. MIT 연구진은 최근 IoT가 레이저 커터 작업자의 다양한 소재 작업 자신감을 어떻게 높일 수 있는지 보여주었습니다. 이들은 'SensiCut'이라 명명된 센서 탑재 플랫폼을 만들었습니다. 이는 기존 레이저 커터용 애드온입니다.

이 혁신은 커넥티드 센서, 딥러닝, '스펙클 센싱(speckle sensing)'이라 불리는 광학 분석 기법을 결합해 레이저가 소재 표면의 미세한 디테일을 포착할 수 있게 합니다. 연구팀은 이 솔루션이 폐기물을 줄이고 특정 소재 작업 지침을 제공하며, 원치 않는 결과를 방지하기 위해 자동으로 미세 조정을 한다고 설명했습니다.

프로젝트에 참여한 박사과정 무스타파 도가 도안(Mustafa Doga Dogan)은 "일반 레이저 커터에 렌즈 없는 이미지 센서를 보강해 작업장에서 흔히 볼 수 있는 시각적으로 유사한 소재들을 쉽게 식별하고 전체 폐기물을 줄일 수 있다. 소재의 미크론 단위 표면 구조를 활용하는데, 이는 시각적으로 유사한 다른 유형이라도 고유한 특성이다. 이것이 없으면 대규모 데이터베이스에서 올바른 소재 이름을 추측해야 할 것이다."라고 설명했습니다.

연구진은 38,000장 이상의 이미지를 사용해 30가지 이미지 유형을 구별하도록 도구를 훈련시켰습니다. 이 시스템은 유독한 불꽃을 발생시키는 소재를 자르기 전에 사용자에게 경고할 수도 있습니다. 팀은 향후 작업 단계에서 소재 두께 측정 기능으로 솔루션을 확장할 계획입니다.

3. 기계 다운타임 감소

산업용 IoT는 기계가 갑자기 고장나 워크플로를 방해하는 문제도 예방할 수 있습니다. 한 연구에 따르면 장비 모니터링으로 2025년까지 전 세계 생산성을 최대 25% 높일 수 있다고 합니다.

고장 난 금속 가공 기계는 납기 지연이나 특정 근무 조의 작업 기술자 수 제한을 초래할 수 있습니다. 장비를 작동 불능으로 만드는 문제 유형에 따라, 교체 부품 도착이나 전문 기술자 서비스 예약을 위해 며칠 또는 몇 주를 기다려야 할 수도 있습니다.

IoT 센서는 이상 징후나 정비가 필요한 기계를 나타내는 운영 세부사항을 수집해 이러한 문제를 예방할 수 있습니다. 한 기업은 실시간 장비 데이터를 서비스 기술자에게 전송하는 IoT 솔루션을 보유하고 있습니다. 고객이 문제 발생 시 기술 지원이 필요하면, 장비 공급업체는 이미 문제 범위에 대한 중요한 정보를 가지고 있습니다.

금속 가공업체는 센서 데이터를 활용해 어떤 기계가 가장 자주 다운타임을 겪는지, 문제 패턴이 있는지 추적할 수 있습니다. 이 정보는 장비 교체 시점이나 특정 정비 조치를 더 자주 수행해 장비 가동 중단을 피할지 결정하는 데 도움이 됩니다.

4. 생산 환경 이상 징후 방지

단일 요소가 권장 파라미터를 벗어나도 금속 가공 효율성에 부정적 영향을 미칠 수 있습니다. 이는 생산 중단과 문제 해결을 강제할 수 있습니다. 하지만 이상적인 시나리오는 공장 가동 중단만이 유일한 선택지가 되기 전에 문제를 인지하는 것입니다.

산업용 IoT를 금속 가공에 적용한 한 사례에서, 한 기업은 '오스템퍼링(austempering)' 공정을 개선했습니다. 이는 철 기반 합금을 뜨거운 용광로를 통과시켜 경화하는 공정입니다. 이 공정을 거친 부품은 피로 저항성이 높고 충격 저항성이 커져, 차량 변속기에 들어가는 추력 와셔 같은 부품에 적합합니다.

부품이 용광로를 통과한 후, 정확한 온도로 유지되는 소금물 욕조에 담급니다. 니켈-티타늄 벨트가 부품을 각 단계를 거쳐 이송합니다. 컨베이어가 정렬에서 벗어나면 기술자는 생산을 중단하고 문제를 해결해야 합니다. 하지만 그러면 용광로가 식을 때까지 최대 36시간을 기다려야 합니다.

스마트 센서는 벨트 위치가 파라미터를 벗어나거나 다른 이상 징후를 보일 때 공장 관리자에게 실시간 알림을 제공합니다. 이 정보를 통해 기계 가동 중단이 유일한 선택지가 되기 전에 시정 조치를 취할 수 있습니다.

산업용 IoT, 가공 효율성 증진의 열쇠

시설의 금속 가공 효율성이 단기간 또는 장기간 저하되는 원인은 다양합니다. IoT 센서가 즉각적 해결을 보장하지는 않습니다. 하지만 더 나은 가시성을 제공해 의사결정자가 비즈니스 출력을 저해하는 요소를 더 신속하게 해결할 수 있게 합니다. 실시간 데이터는 직원 교육, 장비 교체, 다른 정비 일정 등 가장 효과적인 솔루션이 무엇인지 판단하는 데도 도움이 됩니다.