디지털 전환을 위한 생산가공 공정 및 시스템연구 동향 및 전망

기계항공 및 원자력공학부, UNIST

박형욱 교수

디지털 전환 중인 제조업

세계의 경제와 산업은 신성장동력으로 4차 산업혁명에 주목하고 있으며 미국을 비롯한 선진국을 비롯한 세계 각국은 제조업 경쟁력을 회복하기 위해 제조산업의 디지털 전환을 기반으로 하는 4차 산업 혁명을 진행중이고 인터넷 혁명으로 인한 데이터 송수신 및 정보교환이 실시간으로 가능해지면서 디지털 전환이 차세대 핵심 과제로 부각되고 있다.

현대 산업은 기술의 급속한 발전과 혁신에 의해 새로운 변화의 효과를 경험하고 있다. 이는 4차 산업 시대라 불리는 새로운 패러다임의 도래와 밀접한 관련이 있으며 4차 산업 시대는 정보통신기술(ICT), 인공지능(AI), 빅데이터, 그리고 사물인터넷(IoT) 등 첨단 기술들의 융합을 기반으로 생산가공 및 시스템관련 산업을 혁신하고 있으므로 한국판 뉴딜과 디지털 경제로의 대전환에서 제조업 혁신은 필수적이다. 현재 독일과 같은 주요 제조업 강국의 경우 제조업의 디지털 전환을 위해서 스마트공장 기반의 솔루션, 표준기반의 상호호환성 인증을 지원하며, 설계-생산-유통을 고려한 기반 솔루션을 구축하여 기술 시험을 위한 환경을 구축중에 있다. 또한, 디지털 기반 제조 환경으로 전환되면서 고객의 다양한 요구를 반영한 제품을 빠르고 값싸게 제공하는 것이 미래 제조업의 성패 결정함으로 현재 주요 선진국의 제조기업들은 디지털 전환을 통한 제조데이터의 수집·분석·활용을 통해서 고부가가치 제조업 구축을 위해 디지털 전환은 필수적이다. 제조업 디지털을 전환을 위해서 디지털 제조혁신센터와 같은 고도화된 거점 연구센터 구축을 진행중에 있다.

생산가공 및 시스템의 디지털 트윈

ICT 기술과 자동화 기술의 융합을 통해 생산 효율 극대화를 추구하는 독일에 주창된 4차 산업 시대의 기반 기술은 IoT(Internet of Thing)와 디지털 트윈이다. 디지털 트윈이란 실 세계와 IT가 긴밀하게 결합된 시스템으로 임베디드 시스템의 복잡성이 급속하게 증대하면서, 기존의 기법과 다르게 소프트웨어와 물리 세계의 인터랙션을 위해서 신뢰할 수 있는 설계 기법이 요구됨에 디지털 트윈이 주목 받고 있다. 이들을 통해 고임금 국가들인 선진국의 글로벌적인 경쟁력을 다시 회복하는 것이 핵심 목표이다.

디지털 트윈은 물리적인 시스템, 장비, 공간, 프로세스를 동기화하여 가상공간에 쌍둥이처럼 구현하는 기술이다. 디지털 트윈 기술은 물리적 시스템에 대한 피드백 기능이 핵심이며 시스템 시뮬레이션, 실시간 시뮬레이션, 모니터링, 제어, 진단 및 예측등에 활용될 수 있다. 구체적으로 디지털 트윈상에서 공정을 직접 가동해 볼 수 있으며, 제품을 생산하는 과정을 실제 제조현장과 동일하게 체험할 수 있는 것이 특징이다. 또한, 온도·압력·속도·위치·시간 등의 제조데이터 수집 변수를 AI가 분석해 불량의 원인을 즉시 탐지해내고 생산성과 품질을 높일 수 있는 분석도 가상적으로 수행이 가능하다. 실물 가공 및 생산시스템에서 이런 분석을 진행하는 경우, 생산 공정을 일시적으로 중단해야 하지만, 디지털 트윈상에 만들어진 이 가상공장은 생산에 지장을 주지 않는 상황에서 공정 과정을 가상적으로 시뮬레이션이 가능하다. 부가적으로 가공 공간상에서 새로운 제품 개발 및 작업자 교육이 가능하고 장소의 장벽을 뛰어넘어 세계 어디서나 증강현실(AR)·가상현실(VR)·확장현실(XR) 장비와 디지털 트윈 솔루션을 활용해 접속할 수 있다.

기존 생산가공 및 시스템의 해석기법

현재 생산가공에 적용되는 재료는 기존 철강 재질을 기반으로 비철 소재, 특수 합금 소재 등으로 다양하게 발전하고 있으며 소재에 대한 지속적인 발전과 함께 제조업에 적용하기 위한 생산가공 공정에 대한 연구도 지속적으로 요구되고 있다. 공구 수명 증가, 고속 가공, 초정밀 가공 등 기존 공정을 뛰어넘기 위한 기술이 개발되고 있지만 새롭게 개발되고 제조업에 적용하기 위해서 생산가공 및 시스템의 해석기법은 필수적이다. 생성공정 모델링은 가공 중 발생하는 신소재에 대한 소성학적 해석 및 물성 거동, 절삭력/절삭 온도 분석을 통한 품질 예측, 공정 조건에 대한 최적화를 위해 필요하다.

기존 생산가공 모델링은 실험 기반 모델, 역학기반 해석 모델, 수치해석 기반 모델로 크게 세 종류로 나눌 수 있다. 실험 기반 모델은 실험을 통해 측정한 절삭력을 회귀분석을 통해 계산된 계수를 이용하여 다른 가공 조건의 절삭력을 예측하는 방식이다. 이 모델은 절삭력이 칩 면적에 비율적으로 변화한다. 또한, 실험 조건, 재료 등에 따라 많은 실험 데이터를 통해 통계학적으로 접근하기 때문에 대량의 실험이 요구되고 시간 및 예산에 대한 소요가 크다. 반면에 역학기반 해석 모델은 가공 메커니즘에 대한 수학적 모델링을 통해 가공 공정 중 발생하는 절삭력/절삭 온도 등에 대해 해석이 가능하다. 가공 중 발생하는 재료 소성을 미끄럼 선장 이론을 이용하여 해석을 할 수 있다. 역학기반 해석 모델은 빠른 시간 내에 결과 계산이 가능하다는 장점이 있지만, 모델을 개발하는데 상당한 시간 소요가 필요하다.

수치해석 모델은 유한요소해석법을 기반으로 대상 물체를 컴퓨터 상에서 가공 공정과 동일하게 해석을 진행할 수 있다. 시각적 결과와 해석적 결과를 동시에 예측이 가능하기 때문에, 기존 해석 모델과 실험 모델에 대한 단점을 보완 할 수 있다. FEM 기반 수치해석 모델은 또한 칩 생성과 관련하여 가공 공정과 동일하게 해석이 가능함으로 칩 말림 현상 등 산업 현장에서 발생 가능한 문제에 대해서 예측이 가능하다는 장점이 있으며 이를 기반으로 생산가공 및 시스템의 디지털 전환을 위한 연결점이 될 수 있다.

생산가공 공정 및 시스템의 디지털 전환

디지털 트윈 기반 스마트 팩토리의 경우 분산된 지능은 시스템 네트워킹 안에서 가상 세계와 실 세계와의 상호 교류를 통해 객체를 지능화 시켜 생산 프로세스가 스마트하게 진행되며 이를 통해서 생산장비가 단순히 프로그램 된 공정을 수행하는 것이 아니라 가공물과 상호 정보 교류를 통해 무엇을 해야 할 지를 스스로 결정하게 된다. 부가적으로 임베디드 디지털 스마트 가공물은 적은 수량의 다양한 품목을 가장 경제적인 비용으로 가공될 수 있도록 스마트 팩토리 내에서 가공 흐름을 제어하며, 다수의 센서들로부터 수집된 빅데이터의 기반에서 공정 파라미터들의 최적 값을 선정하여 최상의 품질이 얻어지도록 한다.

이에 따라 생산가공 공정 및 시스템의 디지털 전환을 통해서 재료와 제품의 생애 전주기 관리시스템을 구축하게 되며 실시간 제품 정보가 출하에서 폐기 단계까지 공유되고 저장된 모든 정보가 생산 과정에 환류되어 자원 효율의 극대화를 통해서 제조업의 생산 효율을 극대화시킬수 있다. 하지만 생산 공정의 디지털 트윈화 경우 가공 현장에서 생산가공 중 발생하는 변수 다양성, 실시간 데이터 및 다수 센서들의 데이터 수집 및 통합난제, 가공 데이터 양의 부족으로 기술에 대한 현장 작업자의 신뢰성 부족 및 물리적 개체와 가상 개체의 동기화 및 실시간 공정 제어 기술 부족등으로 인해서 생산 공정의 디지털 전환에 한계점이 있다.

생산가공 및 시스템연구 디지털 전환을 위한 정책

생산 가공공정의 성공적인 디지털 전환을 위해서는 디지털 제조혁신센터와 같은 가상 생산부터 시제품 생산까지 연결될 수 고도화된 거점 연구센터 구축이 필요하고 이를 통해 생산성, 유연 생산, 자원 활용의 극대화 사례를 제시하는 테스트 배드 역할 수행이 필수적이다. 또한, 디지털 제조혁신센터의 운영을 통한 장기 제조업 발전전략, 제조업의 디지털 전환 전략 및 제조 신기술의 법률, 산업, 기술정책 수립이 필요하다.