AI와 머신러닝이 CNC 가공을 혁신하는 방식

공급망부터 완성·설치된 부품까지, 점진적 최적화가 미래 제조 업무의 핵심이 될 것입니다. 최적화를 더 자동화하려면 무엇이 필요할까요? 기계 지능과 머신러닝. 탐구해 봅니다.

오늘날 제조의 엔진은 CNC 가공에 있습니다. 하지만 CNC는 어디로 향할까요? 업계 전문가와 학계는 지속적이고 자동화된 최적화라고 말합니다.

최적화는 단순해 보이지만 자동화하긴 복잡합니다. 소프트웨어, 데이터, 그리고 자동화를 제조 현장에 현실화하는 데 필요한 인간 해석 등 기반 기술이 너무 많습니다.

CNC 시스템 내에서 정말 영향을 미칠 것으로 예상되는 두 영역, 머신러닝과 인공지능(AI)을 살펴봅니다. 소프트웨어 알고리즘, 스마트 프로브, 음성 명령 등에서 오는 인공지능은 최적화 퍼즐의 절반입니다. 나머지 절반은 머신러닝입니다.

머신러닝은 기계 데이터를 가져와 이론적으로 자기 최적화하거나 진로를 수정해 시정 조치를 취합니다. 이는 인간 개입이 없다는 뜻이 아닙니다. 반대로 분석적 평가, 시뮬레이션, 프로그래밍, 테스트를 통해 최적화의 파라미터를 정의하고 다듬거나 가르치는 일관된 인간 개입이 있음을 의미합니다.

미세한 기계·부품 제작 정보를 보고하고, 다운타임을 미리 조정·자체 스케줄링하거나 더 건강한 셀에서 기계 활동을 트리거하는 예측 유틸리티가 더 높은 시스템을 상상해 보세요. 음성 명령으로 머시니스트와 소통하고 행동하는 기계 운영체제를 상상해 보세요.

업계를 이 미래 상태에 가깝게 만들기 위해 오늘 무엇을 하고 있을까요? 머신메트릭스(MachineMetrics) 공동창업자이자 CEO 빌 바이더(Bill Bither) 등과 이야기를 나눠봤습니다.

CNC 기계에서 AI와 머신러닝: 가시성의 가치

기계공학 배경과 항공우주·방산 제조 지식을 가진 바이더는 제조 현장에 더 미세하고 실시간 공정 소프트웨어의 필요성을 인식했습니다. 바이더는 유나이티드 테크놀로지스 산하 해밀턴 선드스트랜드(Hamilton Sundstrand)에서 5년간 유압 시스템을 설계했습니다.

"데이터를 활용해 공장 바닥에서 무슨 일이 일어나는지 진짜로 이해하고 더 나은 결정을 내릴 기회가 있습니다."라고 바이더는 말합니다. "문제는 기계에 연결하기가 꽤 어렵다는 겁니다. 그래서 5년 전 회사를 시작해 CNC 기계 연결을 쉽게 만들어 생산 가시성을 높였습니다."

머신메트릭스는 CNC 기계 분석의 실시간 시각화, 즉 바이더가 '기술적 분석(descriptive analytics)'이라 부르는 걸 제공해 기업이 가동률 같은 정확한 생산 지표를 보고 생산 목표에 맞춰 추적할 수 있게 합니다. 진단, 예측, 처방 데이터 등 여러 분석 영역 정보도 제공합니다.

결과: 중대형 제조업체 100개 고객사 전반에서 처리량과 효율 20% 이상 증가. 수천 대 기계에 걸친 방대한 데이터셋으로 머신메트릭스 플랫폼엔 벤치마킹도 포함돼 기업이 경쟁사와 비교해 경쟁력을 유지하도록 돕습니다.

더 나은 결정이 장비 투자만은 아닙니다. 더 상세한 생산 데이터로 어떤 공정을 최적화해야 할지 평가할 수 있습니다. 진단 데이터는 유지보수 팀과 기계 제조사가 기능을 개선하고 현실적인 피드백 루프를 만들도록 돕습니다.

예측 데이터는 팀이 조건과 CNC가 언제 도움이 필요할지 이해하도록 합니다. 처방 분석은 조건을 활용해 작업자에게 시의적절한 방향과 가이드를 제공합니다.

지능형 CNC 가공: 알람, 트리거, 스핀들 모니터링

"AI는 매우 일반적인 용어입니다."라고 바이더는 말합니다. "사람이 머릿속으로 계산 안 하고 기계가 하면 'AI'로 볼 수 있죠. 머신러닝엔 매우 구체적 사용 사례가 있습니다. 훈련과 피드백이 필요한 지도 학습, 필요 없는 비지도 학습이 있습니다."

스핀들 고장 이해나 다운타임 자동 분류엔 머신러닝이 필요할 수 있다고 바이더는 설명합니다. 기계가 오늘 세 번 다운됐다고 작업자에게 알리는 단순 로직 기반 알림은 머신러닝 자체는 아닐 수 있지만, 인간 작업자가 시스템을 쉽게 추적·관리하게 돕는 규칙 기반 지능형 알고리즘입니다.

지능 기반 기술은 작업자의 일을 더 능동적으로 만듭니다. 적시 정보는 CNC에서 며칠치 이익 손실과 생산 목표를 위한 대체 경로 스케줄링·조직화 사이의 차이를 만듭니다.

자동화와 스마트 센서 기반 지능이 공구 재고 관리와 벤딩 솔루션에도 왔습니다. 공급 지출에서 통제권을 잡고 낭비를 줄이는 법을 알아보세요.

AI와 머신러닝으로 더 현명한 결정과 공구 파손, 수명, 부품 품질 깊은 이해

머신메트릭스만 있는 게 아닙니다. 영국 셰필드 소재 첨단제조연구센터(AMRC) 팩토리 2050 엔지니어들도 AI와 머신러닝으로 기계 가동률을 다룹니다. 엣지 컴퓨팅 하드웨어로 자동차 서스펜션 부품의 전력 소비를 추적합니다. 틴슬리 브리지(Tinsley Bridge)와도 제조 공정 모니터링 협업을 합니다.

"기계 가동률을 심문(interrogate)한다는 건 무엇을 언제 제조했는지 더 잘 가시화하고, 스케줄링이 효과적인지 평가할 수 있다는 뜻입니다."라고 틴슬리 브리지 엔지니어링 디렉터 러셀 크로우(Russell Crow)는 Metrology News 기사에서 말했습니다.

이 프로젝트 다음 단계는 기계가 학습해 생산 중 불량 부품을 탐지하고 부품 품질에 영향을 줄 수 있는 일관되지 않은 공구 마모를 찾도록 가르치는 겁니다.

"AI가 제공할 통찰로 우리 기계가 언제 공구 교체 등 개입을 필요로 할지, 개입 없이 얼마나 오래 돌릴 수 있을지 알 수 있습니다."라고 크로우는 말합니다. "공구 파손 예측과 공구 수명 연장은 초도 품질률(right-first-time rates)을 높여 불량품을 줄이고 생산성을 높일 겁니다."

기술적 질문이 있으신가요? MSC 금속가공 기술팀 포럼에 문의하세요.

제조 자동화가 중요한 문제 해결을 위한 시간을 확보해준다

가공의 미래는 의심할 여지 없이 더 자동화될 것입니다. 임박한 기술 격차와 기술 진화가 동시에 일어나면서, 자동화는 자동화된 CNC 시스템과 제조 부품을 프로그래밍, 트러블슈팅, 유지보수하는 근로자의 가치를 높일 것입니다.

산업 디자이너, 공정 엔지니어, 기계 조작자가 그 어느 때보다 긴밀히 협업할 거라고 업계 전문가들은 예상합니다.

"대다수 제조업체는 기술 부족의 1순위 원인이 '새로운 첨단 기술과 자동화 도입에 따른 스킬셋 변화'라고 믿습니다."라고 제조연구소(Manufacturing Institute)와 딜로이트(Deloitte)가 2018년 기술 격차와 미래 일자리 보고서에 썼습니다.

스마트 팩토리에서 필요한 미래 스킬에 대해 더 알아보려면 "인더스트리 4.0: 스마트 팩토리에 필요한 제조 스킬"을 읽어보세요.

자동화에 도달하려면 복잡한 기계 프로그래밍과 인터넷·클라우드 기반 기술의 더 깊은 통합이 필요합니다. 미래는, 더 나은 단어가 없어 말하지만, 생산에 최적이 되도록 최적화될 것입니다. 딜로이트와 제조연구소 연구에 따르면 디지털 스킬뿐 아니라 소프트 스킬, 비판적 사고, 인력 관리 스킬도 필요합니다:

"제조업에서 이는 일반적으로 생산 중 문제 해결, 즉 자동화된 생산 라인에서 나오는 부품의 품질 실패를 식별하는 능력, 더 중요하게는 실시간으로 문제를 시정하는 조치를 취하는 능력으로 이어집니다."

틴슬리 브리지의 크로우도 동의합니다. 미래 품질은 공정과 기계 최적화가 함께 이뤄져야 나옵니다.

"미래에 우리 데이터 통찰로 기계를 더 효과적으로 돌릴 수 있어, 엔지니어들이 여러 작업/기계 프로그래밍 같은 부가가치 작업에 시간을 쓸 수 있게 해줍니다. 기술적으로 진보한 제품을 제조하는 더 스마트한 팩토리를 만들 수 있습니다."라고 크로우는 말합니다.

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