금형산업 디지털 전환 기술 동향

금형산업 디지털 전환 기술 동향

<목차>

0. 요약

1. 개요

2. 금형산업의 디지털 전환 동향

3. 금형 산업의 디지털 전환 방향

4. 결론 및 시사점

출처 및 참고자료

0. 요약

현재 국내 산업 디지털 전환의 시도는 금융, 통신 등 일부 분야에서 빅데이터·인공지능 기술을 적용하여 활용되고 있으나 뿌리산업 분야에 대한 디지털 전환 시도는 미흡한 상황이다.
뿌리산업은 제품과 이를 성형하기 위한 도구의 설계와 제작 및 생산에 이르는 광범위한 분야를 작업자의 경험과 지식에 의존하여 진행하는 암묵지적 성격이 강하기 때문에 관련 기술과 데이터의 전수와 보존이 어려우며 상호 간 공유가 쉽지 않다는 것이 현실이다.
이러한 뿌리산업 중 금형산업은 다양한 기반공정산업(표면처리, 용접 등)과 연관되어 있으며, 모든 제조업의 기반이 되는 산업다. 즉 모바일, 가전을 비롯하여 자동차, 건자재 등에 방대하게 사용되어 산업적 연계와 파급효과가 매우 큰 산업으로, 디지털 전환을 적용하기 위한 뿌리산업으로 적절하다.
금형의 설계에서 해석, 금형의 가공, 금형을 활용한 사출 및 프레스 성형 등 금형산업 일련의 과정에 대한 디지털 전환을 통해 데이터의 연계와 생산성, 품질과 관련한 분석과 자동화 및 디지털 트윈 기반의 플랫폼 구현을 통해 실제 금형기업이 요구하는 형태의 디지털 전환이 필요한 시점이다.
디지털 전환에 기반한 산업 구조로 변모할 수 있도록 규격화된 산업 데이터 플랫폼을 구축하고, 빅데이터 처리기술, 인공지능기술을 적용한 지능형 생산 플랫폼의 제시를 통해 금형산업의 새로운 비즈니스 모델의 창출이 필요하다.

1. 개요

1) 금형산업의 디지털 전환 필요 배경

재 국내에서 산업 디지털 전환의 시도는 금융, 통신 등 일부 분야에서의 개인정보와 대기업을 중심으로 빅데이터와 인공지능기술을 적용하여 활용되고 있으나 제조 분야에 대한 디지털 전환 시도는 미흡한 상황이다.
디지털 전환의 산업적 필요성이 충분함에도 금형을 포함한 뿌리산업 기업들이 자체적으로 필요성을 인식하지 못하여 시장과 기술의 변화에 대응하지 못하는 데에는 크게 다음과 같은 이유들이 공통적으로 수렴되고 있다.

- 기업 역량: 대다수 기업들이 소규모의 전형적인 중소기업 형태를 띠고 있어 디지털 전환을 통한 인공 지능기술, 빅데이터 기술 등을 도입하기에는 기술적·비용적인 한계가 명확하다.

- 산업 데이터: 작업자의 경험과 지식에 의존하는 암묵지적 성격이 강한 산업으로 파생 데이터의 노하우성 ·보안성이 강하고, 양과 범위가 광범위하기 때문에 산업 데이터 프레임의 규격화와 통합화가 이루어져 있지 않은 시점에서는 용도에 맞는 데이터를 확보하기 어렵다.

- 전문 인력: 시장에서는 인공지능, 빅데이터 전문 인력의 부족으로 인해 이를 활용하려고 해도 문제의 정의에서 해결까지의 전체적인 프레임을 구축하지 못하는 경우가 대다수이다. 또한 데이터 구축, 인공지능 활용 방안 등에 대한 명확한 기준과 협의점을 찾기가 어려운 실정이다.

따라서 뿌리산업 내 중요도와 비율을 고려하여 확장이 용이하고 파급력이 높은 대표 산업군을 선정한 다음, 해당 산업군부터 디지털 전환을 구축하여 단계별로 뿌리산업 내에 확장시켜 나가는 전략이 유효할 것이다.
2021년 말 기준 국내 뿌리산업 영위 사업체는 총 51,338개사로, 기반 공정은 60.5%, 소재 다원화 공정은 30.1%, 지능화 공정은 9.4%를 차지하고 있다. 기반 공정 중 가장 높은 비율은 금형 산업으로 총 8,212개 (16.0%)의 산업체가 있으며, 소재 다원화 공정에서는 정밀가공이 10,414개 업체로 20.3%의 높은 점유율을 나타낸다.

따라서 뿌리산업의 분류에서 가장 많은 산업체가 속해 있는 금형산업과 금형의 제작에 직접적인 정밀가공 산업을 대상으로 디지털 전환을 수행하여 뿌리산업 전반으로 확장하는 것이 좋은 모델로 보여진다.

또한 기존의 고부가가치 금형과 선진 금형기술을 바탕으로 제조 분야에서 기술집약적인 성장을 거듭해왔으나, 중국 등 신흥국들의 제조기술 투자 확대, 고급 기술 인력의 확보, 타 국가의 금형산업 대비 저임금 등의 배경에 힘입어 산업기술력, 시장경쟁력이 떨어지고 있어 해당 산업의 디지털 전환을 통한 활로가 필요한 시점이다.

2) 금형산업 및 기술의 정의

금형의 정의 및 산업

플라스틱 및 금속 소재를 이용하여 동일한 모양과 크기로 제품이나 부품을 반복적으로 찍어낼 수 있는 ‘틀’로 정의된다. 또한 금형(金型, Die & mould)은 재료의 소성(塑性, Plasticity), 전연성(展延性, Malleability, Ductility), 유동성(流動性, Fluidity) 등의 성질을 이용하여 재료를 가공 성형하거나 제품을 생산하는 도구로 ‘틀’ 또는 ‘형(型)’을 통칭한다.

플라스틱(사출) 금형은 가전 등 플라스틱 부품 생산에 사용되는 금형을 말한다.
프레스 금형은 주로 금속 성형 재료를 금형 틀 속에 눌러 찍어 제품을 생산하는 금형으로, 자동차 외부판, 냉장고 문과 같이 자동차와 가전 등의 관련 부품 생산에 이용된다.
2023년 금형 수출입 현황에서 프레스 금형이 8억 1,200만 달러의 무역수지로, 전체 금형 무역수지의 30.1%를 차지하고 있고 플라스틱 금형이 34.1%를 차지하고 있다.

디지털 전환의 정의

디지털 전환(Digital transformation)은 디지털 기술을 경영 활동의 모든 영역에 적용하여 조직의 운영과 고객에 대한 가치 전달을 근본적으로 변형시키는 것을 의미한다. 국내에서는 디지털 전환의 범위를 구체화하여 산업 디지털 전환(Industrial Digital Transformation, IDX)을 산업 전 과정에 빅데이터, 인공지능, 5G 등 디지털 기술을 접목하여 산업의 당면 과제를 해결하고 새로운 가치를 창출하는 활동으로 정의한다.
사회 및 산업적 측면과 가치 창출 측면에서 보면 소비재 분야에서 사회적으로 5.4조 달러, 산업적으로 4.9조 달러 규모의 가치를 창출하고 있다. 다음으로 자동차 분야에서 사회적으로 3.1조 달러, 산업적으로 6천 7백억 달러의 가치를 창출하고, 물류 분야에서 사회적으로 약 2조 4천억 달러, 산업적으로 약 1조 5천억 달러의 가치를 창출할 것으로 나타난다.

디지털 트윈(Digital Twin)은 물리적인 물체를 정확하게 반영하도록 설계된 가상모델로, 연구 대상의 중요한 기능 영역에 다양한 센서가 장착되어 있고 센서는 에너지 출력, 온도, 압력 등과 같은 물리적 물체에 내재된 성능의 다양한 측면과 관련한 데이터를 생성한 후에 해당 데이터는 처리 시스템으로 전달되고 디지털 복사본에 적용된다.

이러한 데이터를 전달받은 후 가상모델을 통해 시뮬레이션을 실행하고 성능과 관련한 문제를 조사하여 이용 가능한 개선 사항을 생성하는 과정을 포함한다. 이러한 모든 작업의 목표는 바로 인사이트(insight)를 생성하는 것이고, 이를 통해 획득한 인사이트는 기존의 물리적 개체에 재적용되어 제어 혹은 피드백 개선 등에 활용된다.

2. 금형산업의 디지털 전환 동향

1) 시장/산업 동향

(금형) 산업용 세계 금형 시장은 연평균 9.2%씩 성장하여 2026년까지 약 641억 달러 규모, 2030년에는 720억 달러까지 성장할 것으로 예상되며, 일본, 미국의 금형 수요를 신흥 금형 국가인 중국이 크게 잠식할 것으로 전망되고 있다.

(스마트 팩토리) 2019년부터 제조 자동화 및 글로벌 공급망 확장에 대한 수요 증가에 따라 시장이 커지기 시작하였으며, 특히 2020년 코로나19 팬데믹으로 인해 제조업에서 자동화에 대한 수요가 크게 증가했다.

(지능형 어플리케이션 산업) 지능형 어플리케이션은 스마트 팩토리와 디지털 전환 분야에서 제조 공정의 최상위 시스템으로서 핵심적인 역할을 수행하는 혁신적인 소프트웨어다. MES(Manufacturing Execution System), ERP(Enterprise Resource Planning), PLM(Product Lifecycle Management), SCM(Supply Chain Management) 등과 같은 플랫폼에서 다양한 제조 실행 작업을 수행하는 응용 시스템 및 소프트웨어 산업이라고 할 수 있다.
국내에서도 제조용 지능형 어플리케이션 시장은 빠르게 성장하고 있으며, 2021년에 14조 8,000억 원의 규모에서 출발하여 연평균 11.10%의 성장률로 2026년에는 25조 1,000억 원에 이를 것으로 전망되고 있다.

(지능형 공정제어 솔루션산업) 지능형 공정제어 솔루션은 스마트공장 환경에서 특정한 공정 또는 작업을 스스로 규제하고 최적화하는 데 중점을 둔 고급 제어시스템기술로, 디지털 전환을 통한 스마트 팩토리 구축 전체에 걸쳐 적용된다. 고신뢰성 제어 성능을 제공하면서 자율적인 제어 알고리즘, 지능형 HMI(HumanMachine Interface), 센서 네트워크, 에지 컴퓨팅 및 기타 차세대 신기술의 통합을 포함한다.
이 분야의 세계 시장은 2021년 97억 5,400만 달러 수준에서 시작하여 2027년에는 192억 7,500만 달러 수준의 큰 규모로 성장할 것으로 예상된다.
국내 시장은 2021년 기준으로 8억 6,200만 달러 수준에서 출발하여 2027년에는 19억 2,700만 달러를 넘어설 것으로 전망되고 있으며, 연평균 약 14.3%의 성장률을 나타낸다.

(디지털 트윈 산업) 디지털 트윈은 공정 생산 계획인 P3R(Product, Process, Plant, Resource)과 연계하여 3D 모델 기반 공정 계획, 설계 및 공정 시뮬레이션 기능을 수행한다. 이를 통해 생산 공정, 설비, 레이아웃, 생산량을 예측할 수 있는 시스템으로서 초기 계획과 설계 단계부터 제조, 생산, 운영 및 유지 보수 단계까지의 전체 제조 공정의 라이프사이클을 효과적으로 관리할 수 있다.
디지털 트윈은 빠르게 성장하고 있는 핵심 기술 중 하나로 그 규모는 상당한 폭으로 확장될 것으로 예상된다. 2021년 디지털 트윈 시장은 약 8억 8,760만 달러 수준에서 2027년까지 59억 달러 넘어설 것으로 전망되며, 연평균 약 37.16%의 성장률을 보일 것으로 예상된다.
디지털 트윈은 국내 시장에서도 빠르게 성장하고 있는 혁신적인 기술로이며, 2021년 5억 1,000만 달러 수준에서 출발하여 2027년에는 15억 1,400만 달러를 넘어설 것으로 예상된다.

2) 기술 동향

최신 기술을 적용한 주요 제품으로는 고생산성 임계성형 플라스틱 금형, 초정밀 Net Shape 프레스 금형, 차세대 특수 복합 금형 등이 있다. 자동차산업과 관련해서는 경량화 및 전기자동차 관련 금형 개발이 진행되고 있으며, 모바일 및 디스플레이산업과 관련해서는 초슬림화 및 이종재의 일체 성형이 가능한 금형 개발이 진행되고 있다.
고생산성 임계성형 플라스틱 금형은 삼성과 LG 등 대기업들이 디지털 전환을 위한 시스템을 구축하면서 제품을 생산하고 있으며, 대상 제품에 대한 단납기와 고생산성 확보를 위한 연구를 계속적으로 진행하고 있다.
초정밀 Net Shape 프레스 금형은 현대자동차, 기아자동차, 현대제철(舊 현대하이스코) 같은 대기업들이 차체 디자인의 중요성으로 인해 제품 생산과 계속적인 연구를 진행하고 있다.
금형에 기반한 제품 성형기술의 경우 전통적인 제조 공정에서 벗어나 지능화기술을 접목한 형태의 새로운 패러다임으로 변화하는 중이나 현재까지의 기술개발 수준은 낮은 상황이다.
사출성형품 제조산업과 관련한 센서 제조기업과 사출성형기 제조기업을 중심으로 사출성형공정 정보를 획득하여 공정을 제어하는 과정까지의 솔루션을 제공하고 있으나 인공지능을 활용한 기술 및 성능에 대한 고도화가 필요한 상황이다.
또한 개별적인 솔루션들로 공급되고 있으나 각 기업의 독립적인 솔루션들이 대부분 전체 솔루션에 대한 상호연계성과 활용성이 낮아 필요한 부분들만 통합적으로 적용하기에는 어려움이 있는 현실이다.
국내 기술 동향의 경우에도 센서를 이용하여 사출성형 중 금형 정보를 획득하여 공정을 모니터링하고 분석하는 기술들을 제공하고 있으나 해외 기술과 마찬가지로 인공지능을 활용한 기술과 성능에 대한 고도화가 낮은 수준이다. 또 센서 기반의 기술도 해외 업체의 기술에 의존도가 높은 상황이다.
금형의 제조 및 사출성형공정에 스마트 비전, 인공지능(AI), 로봇 제어 및 선택적으로 IIoT(Industrial Internet of Things) 기반 모니터링, 유지 보수 및 관리 등 여러 실시간 및 비실시간 작업 제어를 위한 기술 등이 개발 중이나 고도화가 필요한 상황이다.
전체적으로 특정 제품을 타깃으로 한 금형의 기술개발 고도화가 진행되고 있으나, 금형 생산과 활용에 이르는 전체 공정을 디지털로 전환하여 통합 관리하는 개념의 기술개발과 표준화 및 규격화는 진행이 더딘 편이다.

3) 기업 동향

금형

나라엠엔디, 대의테크, 덕양산업 등의 중소기업들은 자동차의 대면적 외장 부품의 경량화를 위한 플라스틱 금형을 생산하고 있으며, 복합소재 적용을 위한 금형 연구개발을 하고 있다.
우주일렉트로닉스, 후성테크 등의 중소기업은 초미세 커넥터 부품의 멀티 캐비티(Multi Cavity) 금형을 생산하고 있으며, 에이프로의 경우 Runner-less 기술을 접목한 초소형·초박형 멀티 캐비티 사출금형을 양산하고 있다.
재영솔루텍, LMS, 삼진LND, 마이크로몰드, 유텍 등의 중소기업은 미세 형상 플라스틱 및 광플라스틱 부품성형용 금형을 생산하고 있으며, 동호에이텍은 마이크론 크기의 반도체 금형 개발에 성공하여 반도체 리드프레임 금형을 양산하고 있다.
대성파인텍, 아스픽 등의 중소기업은 프레스 금형에서 블루오션 분야인 FB금형을 양산하고 있으며, 지속적으로 부품 적용 확대를 위해 노력하고 있다,
또한 신흥SEC, 한국단자 등의 중소기업은 금속 부품의 임계형상성형이 가능한 금형을 개발하고 제품을 생산하고 있으며, 세타텍, 민성정밀, 유뎀, 세지솔로텍, 유텍, 리엔리하이테크 등 강소 중소기업들에 의해 PIM금형, WAIM금형, IMD/IMA금형 및 TP/TS의 차세대 초정밀 금형들이 개발되어 양산화되고 있다.

스마트 제조

[키슬러(Kistler), 스위스] 1987년 ‘CoMo’라는 브랜드명으로 사출성형공정 모니터링 시스템을 제시하였으며, 사출성형산업의 생산성 향상 및 비용 절감을 위해 품질검사의 자동화와 분석 기능을 강화한 ‘CoMoNeo’를 출시하여 공급하고 있다.
[심콘(SIMCON), 독일] 사출성형 시뮬레이션 S/W 개발사인 심콘은 금형 설계에서부터 성형품 양산에 이르는 프로세스에서 자동화된 최적화 시스템인‘ VARIMOS’ 상품을 통해 최적 성형품의 치수와 사출성형 조건을 도출해 주는 솔루션을 제공하고 있다.

[인터엑스(InterX), 한국] 국내의 산업 빅데이터 분석 전문기업인 인터엑스는 스마트 몰드(Smart mold) 솔루션을 개발하여 금형에 IoT 및 센서 기술을 적용하여 생산 조건과 변화 상태를 실시간으로 모니터링하여 디지털화된 생산 설비와 인공지능을 이용한 자율화된 생산 플랫폼 서비스를 제공하고 있다.
사출산업의 경우 자동화된 사출성형기에서 규격화된 데이터를 연속적으로 취합하는 것이 가능하여 스마트 제조의 적용 사례가 보이고 있으나, 금형의 설계에서 제조에 이르는 금형산업의 디지털 전환 기반 스마트 제조기술은 아직 많은 개발이 필요한 상황이다.

디지털 트윈

(Bosch, 독일) 공장의 센서 기반 생산 데이터를 100% 효율성으로 가동되는 디지털 트윈 생산 설비와 비교해 생산 편차와 추세를 효율적으로 파악하여 생산 과정에서 발생하는 오류 점검 가속화 및 스마트 커넥티드 생산 라인을 통해 자사의 전자식 주행안전시스템(Electronic Stability Program)과 자동제동장치를 통해 25%의 생산 증가 효과를 확인했다.
(Siemens, 독일) 공장 자동화 IoT 플랫폼인 ‘마인드스피어’를 구축하여 공장 내 각 설비에 부착된 센서를 통해 데이터를 받아들이고 공장의 설비를 실시간으로 디지털 트윈과 연결하여 피드백 후 생산성 증가를 확인했다.
(현대제철, 한국) 구축된 디지털 트윈을 활용하여 시스템 및 센서에서 신호를 모두 동기화시키고 설비에 있는 데이터는 복사하여 IoT 플랫폼과 빅데이터 플랫폼, 머신러닝에 동기화하는 작업을 수행하고 있다.
금형산업에 디지털 트윈을 적용하여 적극적으로 활용하고 있는 기업은 아직 없는 상황으로, 타 제조산업과 같이 디지털 전환을 기반으로 한 디지털 트윈 플랫폼의 금형산업 적용이 필요한 시점으로 보인다.

정책 동향

금형산업의 디지털 전환과 관련한 국가 산업정책으로는 「제조업혁신 3.0 전략」(2014), 「스마트 제조혁신 비전 2025」(2017), 「제조업 르네상스 비전 및 전략」(2019) 등이 있다. 해당 산업정책을 통해 제조업과 IT, SW, 서비스산업과의 융복합을 도모하여 융합형 신제조업을 창조하고 새로운 부가가치 창출과 제조업의 경쟁 우위를 확보하기 위한 지원이 진행되고 있다.
산업통상자원부는 「디지털 기반 혁신성장 전략」(2020)을 발표하고 산업 전반에 걸쳐 디지털 전환을 통한 산업 혁신 및 고부차가치화를 위한 정책을 진행하고 있다. 해당 산업정책의 추진과제 중 ‘적시 적절한 데이터 확보’ ‘데이터·AI 활용 산업 밸류체인의 고도화’ ‘산업 디지털 혁신 인프라 구축’이라는 3가지는 금형산업의 디지털 전환 필요성과 일맥상통하는 부분으로 국가 산업정책과 상호연계를 통해 가치 창출 및 기대 효과의 극대화를 도모할 수 있다.

3. 금형 산업의 디지털 전환 방향

1) 디지털 전환 방향 제안

금형을 제작하는 정밀가공산업과 금형을 활용한 성형산업까지 연결된 밸류체인을 고려한 금형산업 전 공정의 디지털 전환을 통한 인공지능 기반의 자율제조(무인화)를 목표로 산업의 대전환이 필요한 시점이다. 금형을 제작하는 개별 공정의 데이터 표준화를 통한 데이터베이스화와 해당 데이터를 분석/활용할 수 있는 인공지능기술의 개발과 무인화를 위한 자동화 시스템의 적용, 그리고 각 공정을 연계할 수 있는 통합 플랫폼의 규격화와 이를 서비스하고 관리할 수 있는 디지털 트윈 기반의 서비스 플랫폼의 구현이 요구된다.

(금형산업 디지털 전환의 개념) 금형의 제작공정(설계-목업 성형-성형 해석-가공 Tool-path 생성-금형 가공 -사출성형-측정) 전반에 걸쳐 셀 단위 모니터링 및 이상 감지 등을 위한 ① 표준 데이터 작업과 표준화된 데이터를 허브 단에서 각 공정 간의 연계를 통해 통합 IoT 관리 및 생산관리가 가능한, ② 인공지능/알고리즘 작업을 거쳐 디지털 트윈 기반의, ③ 디지털 플랫폼 구축을 통해 생산된 제품의 품질, 불량, 생산 시간 등의 데이터를 수요기업이 모바일이나 웹 기반으로 확인할 수 있는 서비스를 포함하는 개념이다.

금형산업의 디지털 전환을 위해서는 금형의 제작공정과 금형을 활용하는 성형 공정의 지능화 자율생산을 위하여 설계에서부터 제품 측정까지 각 공정과 장비에서 나오는 주요 데이터를 ① 표준데이터화하여 저장/ 분석하여 개별 공정단에서 처리하고, ② 허브 기반의 인공지능/알고리즘을 활용하여 공정 간 연계 전달/제어 처리를 수행 후, ③ 디지털 트윈 기반의 디지털 플랫폼에서 수요기업에 서비스를 제공하는 단계적인 디지털 전환이 요구된다.

2) 공정별 디지털 전환

(설계) 금형의 설계와 사출성형 해석 결과 및 금형가공을 위한 CAM 데이터를 데이터베이스화하여 필요 공정에 실시간 전달하며, 이때 CAM의 가공 조건 도출 시 최적화 CAM 소프트웨어를 활용하여 인공지능 기반의 최적 조건 도출을 수행한다.
(가공) 금형 가공 요청(설계)이 들어오면 플랫폼에 데이터베이스화된 CAM을 필요한 가공기에 배치하여 최적 조건으로 가공을 수행하며, 가공 중 발생하는 주요 공정 데이터의 모니터링 및 인공지능을 통한 가공 이상 감지, 공구 마모 감지 등의 모니터링을 수행한다.

(성형) 금형 가공 공정을 통해 가공된 금형을 조립한 후 사출성형기 혹은 프레스기에 금형을 셋업하고 성형 해석을 통해 얻어진 공정 조건을 디지털 플랫폼을 통해 성형기로 보내 성형을 진행한다.
예시로 사출성형 시 금형의 온도 등 데이터와 사출성형기의 공정 데이터(보압, 사출압, 온도 등)를 디지털 플랫폼에서 실시간으로 받아 모니터링하고 인공지능을 이용하여 이상 감지를 수행하고 사출성형된 제품의 품질을 측정하여 인공지능 기반으로 일정한 품질을 유지할 수 있도록 사출 공정 조건을 실시간 조정하는 기능을 부가하고 디지털 플랫폼에서 사출성형기를 제어할 수 있는 기능을 부가한다.

(측정) 사출 수행 후 주요 치수를 측정기를 활용하여 측정 후 해당 데이터를 디지털 플랫폼에 올리며, 해당 측정 결과와 사출품 그리고 해당 사출 시 사용한 금형, 설계 데이터, 해석 데이터를 동기화하여 데이터베이 스화한다.
(쾌속조형) 기업이 제품 개발 및 시제품 제작을 위해 금형 및 제품 설계 후 금형을 제작하여 사출을 통해 양산을 진행하기 전 제품의 타당성 및 효용성 확인을 위해 쾌속조형(3D 프린팅 장비)을 활용하여 사전 목업을 제작하는 공정을 진행하며, 해당 공정 진행 시 발생되는 도면 데이터 및 3D 프린팅 공정 데이터를 디지털 플랫폼에 데이터베이스화한다.

3) 단계별 디지털 전환

표준데이터 단계

금형의 개별 공정에서의 산업 데이터를 통합·수집·분석하는 표준화된 통합 데이터베이스의 구축이 필요하다.

4) 인공지능/알고리즘 단계

인공지능 알고리즘을 활용한 각 공정 간의 연계와 전체 공정 관리를 위한 플랫폼의 구현이 요구된다.

서비스 단계

디지털 트윈을 기반으로 하여 제품과 서비스가 융합된 사용자 맞춤형 금형산업 전용 디지털 플랫폼의 규격화가 필요하다.

4. 결론 및 시사점

금형 기반 생산·제조산업의 가치사슬 내에서 생성되는 산업 데이터(설계, 가공, 성형, 측정 데이터 등)는 암묵지적 성격이 강한 데이터로, 작업자의 경험과 지식에 의존하여 전수와 보존이 어려워 체계적인 표준화 /규격화를 통해 매뉴얼화가 요구되는 대표적인 산업 분야 중 하나다.
금형산업의 공정별·단계별 구분을 통한 표준데이터의 수립과 요소별 인공지능기술의 개발 및 공정 간 연계와 서비스를 고려한 디지털 전환을 통해 제조업을 포함한 금형산업의 체질 개선이 요구되는 시점이다.
금형산업의 디지털 전환을 통해 해외 선진 업체들과의 기술 격차를 감소시켜 기술 경쟁력을 높일 수 있으며, 관련 기술의 국산화와 기술표준 제시를 통해 국내 금형 기반 생산·제조산업과 관련한 디지털 전환 비즈니스 모델에 대한 신뢰성과 기술성을 확보할 수 있기 때문에 국내 시장뿐 아니라 해외시장에서의 시장 경쟁력 향상을 기대할 수 있다.

출처 및 참고자료

1. 『한국형 Ditital Transformation 실현 전략』, 국회 4차산업혁명포럼·한국산업기술진흥협회, 2019.06.28.

2. 한국금형공업협동조합 홈페이지.; koreamold.com

3. 『뿌리산업백서』, 국가뿌리산업진흥센터(KPIC), 2019~2023.

4. 『디지털 전환의 국내외 추진현황 및 정책적 시사점』, 「ISSUE PAPER」 2022-02, 한국산업기술진흥원 2022.10.24.

5. 『중소기업 디지털 전환을 통한 경쟁력 제고』, 중소기업연구원(KOSBI), 2019.

6. “Industrial Mold Market Size, Share, Growth, And Industry Analysis, By Type (Metal, Plastic, Rubber, Glass), By Application(Industrial, Manufacture, Automotive, Others), Regional Insights and Forecast to 2031”, Business Research.

7. 한국기업데이터, 「기술분석보고서: 나라앰앤디(051490) | 기계·장비」, 한국IR협의회, 2018.10.04.

8. Industrial Automation Market (By Deployment Type: Industrial Robots, Process Analyzer, Machine Vision System, Human Machine Interface, Field Instruments, Industrial Sensors, Industrial 3D Printing, Industrial PC, Vibration Monitoring; By Component; By End-Use Industry)-Global Industry Analysis, Size, Share, Growth, Trends, Regional Outlook, and Forecast.

9. “중소기업 전략기술 로드맵(2023~2025; 2024~2026)”, 중소벤처기업부.; smroadmap.smtech.go.kr

저자 : 이병현 뿌리기술 PD / KEIT 신윤지 선임 화학산업실 / KEIT 김종수 수석연구원 / 한국생산기술연구원

저작자표시 비영리 변경금지

'산업기술' 카테고리의 다른 글

국내 경량금속소재 기술개발 동향 (0)	2025.02.07
극한성능 접착제의 기술동향과 시장전망 (0)	2025.02.07
공작기계 운용 에너지 효율화 기술 동향 (0)	2025.02.05
AI 자율제조기술 동향 (0)	2025.02.04
행성 탐사용 로버 소개 및 기술 발전 전략 (0)	2025.02.04