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[IT뉴스]금속 판재성형 불량…‘AI’로 조립작업 전 걸러낸다
온카뱅크관리자
조회:
62
2025-11-11 10:17:30
<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> <strong class="summary_view" data-translation="true">- 생기원, 판재성형 전 이상 예측·감지기술 개발<br>- 자동차·전기전자 등 제조 현장 품질관리 자동화</strong> <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> <section dmcf-sid="Fhovlb3G1B"> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="1edd95140cc313a38a59ae0e44eac55d35eba11b633511e62bbb3ab349ae4010" dmcf-pid="3lgTSK0H5q" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="금형이 받는 하중 데이터를 실시간으로 수집‧분석해 마모나 파손을 예측할 수 있는 ‘무선형 금형 관리 모듈’.[한국생산기술연구원 제공]" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202511/11/ned/20251111100748551sehk.png" data-org-width="1024" dmcf-mid="1dIp3d4qtK" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img1.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202511/11/ned/20251111100748551sehk.png" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> 금형이 받는 하중 데이터를 실시간으로 수집‧분석해 마모나 파손을 예측할 수 있는 ‘무선형 금형 관리 모듈’.[한국생산기술연구원 제공] </figcaption> </figure> <p contents-hash="3a8a30fc9d135e769a23bcf097071b0512bb2df7ed1b4983de55102378442e2e" dmcf-pid="0Sayv9pXXz" dmcf-ptype="general">[헤럴드경제=구본혁 기자] 국내 연구진이 금속 판재성형 공정을 실시간으로 관리할 수 있는 ‘AI 기반 지능형 판재성형 통합 모니터링 시스템’을 개발했다.</p> <p contents-hash="748c306d29da0f77518412fe6cac7e9d0e9eebc10a7e8d196e8922dd93a94e83" dmcf-pid="pvNWT2UZ57" dmcf-ptype="general">한국생산기술연구원 유연생산연구부문 배기현 수석연구원 연구팀은 소재 투입부터 성형, 제품 취출에 이르는 전 과정을 진단·분석할 수 있는 AI 기반 통합 모니터링 시스템을 구축했다고 11일 밝혔다.</p> <p contents-hash="523f54ebe3113cf32be5f44a967319b47d4795f9b64db638c006e1c31e76b3a9" dmcf-pid="UC9aoYIkZu" dmcf-ptype="general">판재성형은 금속 판재를 금형에 넣어 원하는 형상의 부품을 생산하는 공정으로, 자동차 차체, 가전제품 외장, 전자제품 케이스 등 다양한 사이즈의 부품 제조에 광범위하게 활용되는 핵심 가공기술이다.</p> <p contents-hash="b2415c151e8e4d5ad4e63e017180737c51125768b499da0685e89c916369f164" dmcf-pid="uh2NgGCEYU" dmcf-ptype="general">프레스 작업을 통해 얇은 판재를 정밀하게 성형할 수 있어 생산성이 높고, 균일한 품질 확보가 가능해 대량생산 공정에 널리 적용된다.</p> <p contents-hash="5ebae5c6d7fcd502f65f1675f5ac4d4023e434f17a705692e0e778f7cbcb2623" dmcf-pid="7lVjaHhDHp" dmcf-ptype="general">반면 원소재의 물성 편차, 금형의 마모, 치수 불량이 발생할 경우 공정 중단이나 재작업이 빈번해진다는 단점이 있다.</p> <p contents-hash="5b6a3126f2f6455869e05b5294ca998ea8437c6d8f0f88d66b693844748e35da" dmcf-pid="zSfANXlwX0" dmcf-ptype="general">연구팀은 이러한 문제를 해결하기 위해 판재성형 공정에서 불량이 주로 발생하는 소재의 품질 편차, 금형 손상, 제품 치수 편차를 진단할 수 있는 기술을 개발했다.</p> <p contents-hash="6b1fcfa134e1b0277b2cf2ddeb814f7c35abec83d87b867fcf6c8a67f718051b" dmcf-pid="qv4cjZSrZ3" dmcf-ptype="general">먼저 와전류 센서를 이용해 금속의 전자기 반응을 감지하고, AI가 이를 분석해 판재의 강도를 예측하는 알고리즘을 개발했다.</p> <p contents-hash="2625ea316776691129566b2184efd92e2694209889414769d0fc4d7e472b89d6" dmcf-pid="BT8kA5vmYF" dmcf-ptype="general">생산라인을 멈추지 않고도 모든 판재의 강도를 실시간으로 분석할 수 있어 검사 속도와 정확도를 동시에 높일 수 있다.</p> <p contents-hash="05b93d69229df3391b7e7eaf698e5eee8bc56877c61634aeb2eca2b8a63fb4b4" dmcf-pid="by6Ec1TsGt" dmcf-ptype="general">연구팀은 금형이 받는 하중 데이터를 실시간으로 수집·분석해 마모나 파손을 예측할 수 있는 ‘무선형 금형 관리 모듈’을 개발했다.</p> <p contents-hash="55f56c75cbc1be786c45f35021d99f11c292917cc4475c7d6b67aa132ba93cca" dmcf-pid="KWPDktyOG1" dmcf-ptype="general">개발된 모듈은 볼트형 하중센서와 무선 데이터 수집장치를 결합해 금형에 직접 설치 가능하며, 부착된 모듈을 통해 금형 하중의 변화량을 실시간으로 측정할 수 있다.</p> <p contents-hash="d4b5e335a7329866abff7ecd86da66ace87899345d09bed13522a44d3f7a5170" dmcf-pid="9v4cjZSrG5" dmcf-ptype="general">AI가 하중 데이터의 변화 패턴을 분석해 금형의 마모 상태와 남은 수명을 예측하고, 그 결과를 바탕으로 정비 시점을 미리 안내해 갑작스러운 설비 정지를 예방하는 시스템이다.</p> <p contents-hash="ba92ed2cff20109bd1ced348e14c151802df4531108723ba55337ad7d3e9e811" dmcf-pid="2T8kA5vmGZ" dmcf-ptype="general">또 성형된 제품의 치수 불량을 실시간으로 감지하는 ‘레이저 기반 치수검사 모듈’도 개발했다.</p> <p contents-hash="4c218aed609067f62f3f902989c31803aabe3b8b050ebca9366454a9660468a6" dmcf-pid="Vy6Ec1Ts1X" dmcf-ptype="general">성형품의 치수 불량은 조립 공정에서 큰 손실로 이어지는 데 반해 현장에서는 여전히 일부 제품만 선별검사 하고 있는 실정이다.</p> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="c9fb99d341c37e1b908d694ffef3153c672053af0512945aa586d16ae1744fa5" dmcf-pid="fWPDktyOXH" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="이번 기술개발을 주도한 배기현(왼쪽) 한국생산기술연구원 수석연구원과 허민철 ㈜세동산업 차장.[한국생산기술연구원 제공]" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202511/11/ned/20251111100749006uqnd.jpg" data-org-width="1280" dmcf-mid="t5cHY4zttb" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img2.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202511/11/ned/20251111100749006uqnd.jpg" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> 이번 기술개발을 주도한 배기현(왼쪽) 한국생산기술연구원 수석연구원과 허민철 ㈜세동산업 차장.[한국생산기술연구원 제공] </figcaption> </figure> <p contents-hash="c5ab48ebed125f608efb0414fc1be01254dda826cdd53170bf7094ec0f92c7db" dmcf-pid="4YQwEFWItG" dmcf-ptype="general">연구팀은 레이저 센서를 활용해 제품이 금형에서 빠져나오는 순간 높이를 측정하고, AI가 각 치수 항목별 허용오차 범위를 인식해 기준값과 비교하도록 했다.</p> <p contents-hash="3720de25355611b681026c14d90730e5dd42187a96b75c98de66338ce24985b4" dmcf-pid="8GxrD3YC1Y" dmcf-ptype="general">이를 통해 정밀도를 벗어난 제품을 즉시 판별할 수 있어 조립 단계 이전에 선제적으로 불량품을 걸러낼 수 있다.</p> <p contents-hash="fe8474c22dace9691e8a4030cb35bcddb901174e6d5c07fbe1d4b2805d24883e" dmcf-pid="6HMmw0GhGW" dmcf-ptype="general">이번 성과는 자동차 부품 전문기업 ㈜세동산업으로 기술이전 됐다.</p> <p contents-hash="54a618c783cac767a98ac085b073f543d92a22e85ea060737ca0eb67d5b00beb" dmcf-pid="PXRsrpHlZy" dmcf-ptype="general">배기현 수석연구원은 “개발된 애드온(Add-on) 기반의 지능형 모듈은 소재 검사, 금형 관리, 제품 평가 등 판재성형 공정 전반에 공통적으로 적용 가능하다”며 “창출된 성과를 자동차, 전기전자 등 국내 주력 산업의 프레스 제조라인에 확산할 계획”이라고 말했다.</p> </section> </div> <p class="" data-translation="true">Copyright © 헤럴드경제. 무단전재 및 재배포 금지.</p>
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