미래형 머시니스트: 자동화 시대의 프로그래밍 스킬 마스터하기

프로그래밍은 오늘날 가공의 핵심입니다. 업계가 어디로 가든 최신 상태를 유지하고 평생 학습에 전념하는 건 필수입니다. 미래의 머신 프로그래머는 코드 개발자, 시스템 통합자, 아니면 인공지능 구현자일까요?

가공은 미래에 얼마나 자동화될까요? 가공 기능이 얼마나 '통조림(Feature-based)'이 될까요?

일부는 예상되는 기술 부족을 감안해 피처 기반 방향으로 가야 한다고 주장합니다. 자동화는 일어나고 있지만, 유지보수, 트러블슈팅, 프로그래밍을 위해 인간의 개입이 필요합니다. 업계가 완전히 자동화로 돌아갈까요? 그럴 것 같진 않습니다.

"내 평생에 식기세척기가 자동으로 식기를 꺼내주는 걸 볼 수 있을지 의문입니다. 싣고 내리는 데 전문성과 복잡성이 필요하니까요."라고 조지아 공대(Georgia Institute of Technology) 교수이자 HUSCO/라미레즈 석좌 토마스 쿠르페스(Dr. Thomas Kurfess)는 베터 MRO와의 Q&A에서 말했습니다.

"기계도 마찬가지입니다. 프로그래머가 어떤 공구를 쓸지, 풀 5축 연속 모드에서 어떤 방향을 프로그래밍할지 같은 선택을 돕는 방식으로 기계를 더 쉽게 쓸 수 있게 만들어야 합니다."라고 쿠르페스 박사는 설명합니다.

프로그래밍 언어 자체도 고성능 게임 시스템에서 보는 GPU(그래픽 처리 장치)의 컴퓨팅 파워를 더 활용하는 방향으로 진화할 수 있습니다. 일부 가공은 더 쉬워질지 모르지만, 기술 최신화와 더 높은 소득을 위해 프로그래밍과 기술에 대한 깊은 이해가 머시니스트에게 그 어느 때보다 중요해졌습니다.

베터 MRO가 업계 및 학계 내부자들과 프로그래밍 및 업계에 영향을 주는 다른 기술과 스킬에 대해 이야기했습니다.

오늘날 CNC 머신 프로그래밍의 과제

절삭 전략, 냉각, CAM 소프트웨어, 공작기계 등 가공의 많은 영역이 끊임없이 진화합니다. 그리고 이 모든 것의 통합도 진화해 이들이 함께 작동하도록 합니다.

기술이 항상 같은 타임라인에 있는 건 아닙니다. CAM 소프트웨어가 최신 공작기계나 절삭 공구 혁신에 대비되지 않았을 수 있으니, 프로그래머가 필요한 형상을 어떻게 최적으로 조작하고 다듬을지 이해해야 한다고 NASCAR 테크니컬 인스티튜트(Universal Technical Institute 소속) CNC 강사 로니 브리튼(Ronnie Brittain)은 설명합니다.

"오늘날 CNC 기술자들이 직면한 가장 큰 과제 중 하나는 자동화를 공정에 통합하려는 시도라고 생각합니다."라고 브리튼은 말합니다. "로봇이나 갠트리 로더가 공작기계에서 부품을 적재/이적하거나 여기저기 옮길 수 있습니다. 근데 그게 CNC 공작기계와도 통신해야 합니다. 그 두 프로그래밍 언어는 꽤 다릅니다."

브리튼은 고도로 자동화된 완성차 업체에서도 일해봤는데, 로봇 기술자와 CNC 프로그래머가 시스템 통합 이슈를 트러블슈팅하기 위해 협업하는 걸 직접 목격했습니다.

"점점 더 많은 기업이 그 일을 1인 직무로 만들려 하는 것 같습니다. 그래서 머시니스트에게 더 많은 이해와 스킬 업, 로봇, CNC, 기타 다양한 기계 간 연동을 이해하길 요구합니다."라고 브리튼은 말합니다.

로보틱스는 소규모 잡샵에도 진출하고 있습니다. 주로 생산 수요를 맞추고 기계를 24/7 '라이트 아웃(lights-out)' 가동하기 위해서라고 브리튼은 말합니다. 그런 자동화를 만들려면 다른 프로그래머 스킬셋이 필요합니다.

"오늘날 제조업, 특히 프로그래밍에서 직면하는 과제는 변동성입니다. 툴-투-지오메트리 비율을 보면 부품을 깎는 무한한 방법이 있습니다."라고 페이퍼리스 파츠(Paperless Parts) CEO 제이슨 레이(Jason Ray)는 말합니다. "많은 사람들이 부품의 고유 지오메트리가 너무 많고 지오메트리 변수도 너무 많다고 생각합니다. 저는 꽤 많지만, 보통 잡샵은 전문화한다고 봅니다."

레이는 업계가 툴패스와 지오메트리 같은 표준화된 데이터셋에 점점 더 많은 데이터와 머신 러닝을 적용해 일을 더 쉽게 만들기 시작할 거라고 봅니다.

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머신 데이터의 기회와 반복성의 가치

근미래에 데이터는 잡샵의 삶을 더 쉽고 효율적으로 만드는 비즈니스 의사결정을 주도할 전망입니다. 데이터 자체가 제조업에 새로운 건 아닙니다.

"제조업체는 오랫동안 조직 전체에 흐르는 막대한 양의 데이터와 마주해 왔습니다."라고 머신메트릭스(MachineMetrics) 공동창업자 에릭 포그(Eric Fogg)는 블로그 포스트에 썼습니다. "하지만 그 데이터를 실질적인 경쟁 우위로 전환할 실용적 방법을 찾는 게 과제였습니다. 서버 용량만 차지하게 두는 대신 말이죠."

오늘날 대부분 잡샵에선 데이터가 아닌 경험이 의사결정과 경쟁 우위를 이끈다고 레이는 말합니다.

"데이터가 정말 접근 가능하지 않았기 때문입니다. 너무 사일로(silo)화되어 있었죠. 하지만 클라우드 솔루션으로 이동하면서 데이터 간, 가공 전략 간 교차 분석이 가능해져 특정 절삭 공구가 어떻게 수행되고 특정 기계가 특정 스핀들 속도에 있는지를 알 수 있게 됩니다."라고 레이는 말합니다.

이미 시작되고 있습니다. 레이는 또 다른 예로 블루스워프(BlueSwarf)를 듭니다. 공작기계 진동 분석을 수행해 고조파 시그니처를 찾아내고, 제조업체가 작업장 바닥의 특정 고유 기계 역량을 더 잘 이해하도록 돕습니다.

"인간이 코드, 파이썬 코드 스니펫과 상호작용하던 방식과 유사한 '레고 블록'들이 등장하기 시작할 거라고 믿습니다. 이 레고 블록들이 더 널리 퍼질 겁니다. 같은 절삭 전략이 적용될 때 사람들이 점점 더 많이 쓰게 될 겁니다."라고 레이는 말합니다.

더 깊이 보기. 수요가 늘고 있습니다. "CNC 머신 프로그래밍: 고급 스킬 수요 증가" 읽어보기.

자신의 스킬 격차 해소: 기술 스킬과 프로그래밍의 가치

기술 스킬과 테크니컬 스킬은 오늘날 잡샵 머시니스트가 더 많이 버는 데 정말 도움이 됩니다. 버튼만 누르는 가공은 갔습니다. 오늘과 미래에 더 벌려면 무엇이 필요할까요? 기술 지식의 지속적 추구입니다.

"기술 지식이 풍부한 고숙련 직원은 대부분의 작업장에 엄청난 자산이 됩니다. 오너가 당신 주머니에 돈 넣어주고 싶어서가 아닙니다. 전혀요."라고 마스터캠 컨설턴트이자 CNC 프로그래밍 전문가 콜린 길크리스트(Colin Gilchrist)는 링크드인 펄스(LinkedIn's Pulse) 포스트에 썼습니다. "당신은 그들에게 더 많은 돈을 벌어다 주니 자산이 됩니다. 옆 작업장보다 부품을 더 잘, 더 빠르게 만듦으로써 작업장에 더 많은 돈을 벌어다 줍니다. 제가 높은 연봉을 받는 건 남들이 없는 많은 스킬을 가졌기 때문이고, 제 지식이 저를 가치 있게 만듭니다."

길크리스트는 링크드인에 여러 기사로 경험과 지식을 공유하며, 팩에서 자신을 돋보이게 하는 게 무엇인지 설명하는 재주가 있습니다.

그는 평생 학습의 가치와 가공 팀에서 팀워크의 중요성을 자주 말합니다. 또한 G-코드, M-코드, 매크로 B(머신 컨트롤용 프로그래밍 언어) 학습 등 필요한 기술 스킬에 대해 말하는 걸 꺼리지 않습니다.

매크로 B를 통해 머시니스트는 공구 길이, 커터 반경 보정값, 워크 오프셋, 파라미터 설정 등 '변수를 저장하고 검색'할 수 있습니다.

"매크로 B를 사용해 프로그램에 로직을 작성하면 '조건이 충족될 때까지 루프'나 '조건 충족 시 다른 위치로 점프' 같은 걸 할 수 있습니다."라고 길크리스트는 적습니다. "많은 경우 기계 이슈를 체크하는 테스트를 설정하고, 문제나 잠재적 크래시를 경고하는 알람을 울리게 할 수 있습니다."

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