장시간 무인가공을 위한 유연 라인 가공시스템 실증
목차
1. 기획의도
2. 과제 핵심기술 및 주요 연구내용
3. 기대효과 및 파급효과
1. 기획의도
공작기계 분야 글로벌 선도업체인 DMG Mori(독/일), Okuma(일) 등에서는 그동안의 H/W 요소 및 장비 단위 기술경쟁에서 자율제어 및 네트워킹, 고도의 무인화 및 유연 자동화(Flexible Automation)를 지향하는 ICT가 융합된 기계-시스템-솔루션 경쟁으로 전환하는 추세임
공작기계 수요를 견인하는 자동차 부품 산업에서도 점차 유연생산체계를 요구하고 있고, 이에 대응 가능하도록 장비의 고유연화 및 ICT 융합 장비-시스템 패키지 상품화 요구가 급증하고 있음.
이에 반해, 국내 장비는 장비의 연결성과 무인화 신뢰도가 미흡하여, 자동차 핵심부품 생산 관련 고부가가치 장비-시스템 공급은 해외업체가 거의 독점
특히, ICT가 융합된 공작기계는 ‘스마트공장’의 실증적 비즈니스 연결(상품화)을 위한 핵심분야로서, 자동차, 정밀금형, 항공 등의 산업에 파급성이 매우 크므로 기술개발이 필요
또한, 국내 장비업체들이 어려움을 겪고 있는 시스템 솔루션 분야에 원천기술을 확보함으로써, 향후 High-End 시장진입을 위한 장비-시스템 동반 개발이 절실
일반적으로 자동차 부품의 유연 라인가공 시스템을 구성하는 수평형 머시닝센터 및 자동화 장치는 무역분쟁에 따른 수급차질이나 독일 등 타 선진국의 고가 장비에게 국내 시장을 내줄 우려가 있으므로, 국산 가공장비와 수요 제품에 맞춘 스마트 운용 시스템을 포함한 유연 라인가공 시스템의 대응 능력 확보 시급
- 자동차 부품 소품종 대량생산용 유연 가공시스템은 국내 제조업의 핵심을 이루는 자동차 생산의 근간으로 경쟁력 확보를 위해 수요맞춤형 현장 실증 개발이 필요
① 국내시장 규모 및 전망
- 국내 개발된 수평형 머시닝 센터를 기반으로 한 유연 가공시스템의 개별 장비 및 운용 기술은 선행 연구를 통해 개발되었으나, 실제 자동차 부품 제조업체 생산에 투입되기 위해서는 운용 목적에 맞는 신뢰성 확보가 필요한 상황임
- 국내에서 생산되는 수평형 머시닝센터는 혼류 생산을 지원하는 수요기업 대응형 제품이 부족하며, 장시간 무인 운전에 대한 신뢰성 확보 필요. 특히, 공구 모니터링 등 ICT 기술이 접목된 스마트 유연 가공시스템은 비로소 본격적인 시작 단계임
- 지능형 가공장비, ICT 요소 및 S/W, 시스템 패키지, CNC를 포함한 지능형 가공시스템 국내시장 규모는 2018년 약 3조 3천억원 규모로 추산되며 2024년 약 4조 7천억원 규모에 달할 것으로 전망됨 - 유연 라인가공시스템의 기반인 수평형 머시닝센터는 현재 대일의존도가 52.6%(한국경제신문)로 2018년도 약 334억원 수입(한국공작기계산업협회 통계참고)
② 세계시장 규모 및 전망
- 자동차 부품의 경우 혼류생산 등 유연한 생산을 위해 컴팩트한 구조를 가진 머시닝센터와 자동화를 포함한 시스템 패키지 형태의 공급이 활발함
- 테이블 인덱싱이 가능한 수평형 머시닝센터 또는 고정도 수평형 헤드 기반의 5축 가공기가 도입 중이며, 산업용 로봇과 결합한 Integrated Cell 등 새로운 형태의 적응형 유연생산시스템으로 수요산업 요구사항에 특화된 시스템 패키지로 공급됨
- 자동차 부품용 가공시스템 장비에서 일본 기업인 Makino, Horkos, Mazak 등이 고정밀 가공장비 및 자동화 시스템을 통하여 높은 시장점유율을 보유하고 있음
- 스마트 가공시스템인 CNC(Computer Numerical Controls) 세계시장 규모는 시장은 2019년에 678억 달러로 평가되었으며, 2020에서 2024년까지 연평균 7.3%로 성장하여 2024년까지 964억 달러에 이를 것으로 예상됨
2. 과제 핵심기술 및 주요 연구내용
국산화율 80% 이상의 경쟁력 있는 유연라인 가공 시스템 실증
- 장시간 무인가공을 위해 이상 공구자동 교환, 공작물 가공상태에 따른 자동 반송조치, 치구자동교환, 장비의 절삭 토크 감시 및 이송 상태 제어, 절삭가공 조건 변동 등을 실시간으로 모니터링 및 피드백 조치하여 장시간 연속 무인 운전이 가능한 기술을 개발함
- 기존 시스템은 1~2개의 단일 품종을 대량 가공하는 장비이지만 본 개발품은 형상이 4개 이상 가공품의 생산이 가능함 - 가공품 변경에 따른 프로그램, 치구 교환의 유연생산 기술 확보
- CNC 컨트롤러, 볼스크류, 베어링 등 일부만 수입 부품을 사용하여 가공시스템의 국산화율 80% 수준이며, 특히 탈일본화는 100% 달성하였고, 자체 개발한 국산 기술로 기계 상태 시스템 모니터링을 구현
장시간 라인센터 공정을 위해 개발한 공정 기술 및 실시간 공구모니터링 기술
- 장시간 라인센터 공정을 위해 개발한 실시간 공구모니터링 기술을 ICT기술과 AI기술을 융합하여 빅데이터를 기반으로 한 AI Smart Tooling 시스템을 구축함
- 절삭력 모니터링 정밀도를 93.5%를 달성함으로써 세계시장에서의 기술경쟁력을 확보 - 공정 모델링을 통한 공정 효율 향상을 위한 충돌 예방, 공정 시간 단축, 제품 이송 경로 최적화 기술 확보
- 장시간 사용에 따른 ISO기반의 이송계 정밀도 변동량 측정 및 변동 인자 분석 기술 개발
스마트 빅데이터 플랫폼 활용 기술 및 통신 및 원격 모니터링 기술
- 실증 데이터를 수집/축적하고, 데이터 분석 및 가공정보 연계를 통한 활용 서비스를 개발
- 북미권 산업기계 표준기술 중 M2M 통신 모듈 중 MTConnect 표준 프로토콜 기술 및 모니터링 기술을 확보 - 분산처리를 통한 원격 모니터링 SW 플랫폼 기술 확보
- 그래픽 기반 스마트 디바이스 장비 센서 데이터 원격 모니터링 기술 개발
3. 기대효과 및 파급효과
가공 시스템의 개발기술 업체에 실증 적용함으로써 신뢰성 확보
- 소품종 대량생산용 가공시스템의 상용화 개발 및 무인 자동화 운전 기술 축적 후 스마트 요소 기술들에 대한 실증 및 신뢰성 확보
- 스마트 팩토리에 소요되는 ICT기반 AI Smart Tooling 시스템의 구축으로 절삭 가공기술의 빅데이터 구축이 가능함을 실증하였고, 융복합된 AI 분석과 실시간 보정 기술을 통해 무인첨단 자동화가 가능함을 실증함
- 1대의 기계에서 2개, 4개의 주축을 갖는 라인센터 개발로 설치면적의 대폭감소, 생산성 50% 이상 향상시킴.
- 외국 제품 대비 60% 수준의 가격으로 공급가능하고, A/S 비용 또한 고가이고 장시간이 걸리는 외산 장비에 비해 즉시 대처가 가능하므로 사용처 확산 측면에서 높은 경쟁력을 보임
주 52시간에 따른 근로시간 단축, 고도화된 전문 인력의 부족을 본 과제 결과물인 무인화 가공 장비 기술 확보
- 국내외 자동차 산업의 무인 자동화 및 생산성 향상을 통한 경쟁력 확보에 기여할 것으로 기대함
- 스마트 팩토리에 필요한 장시간 라인센터 공정을 위하여 개발된 ICT & AI기반 실시간 공구모니터링 기술로 제품의 생산성 향상 및 국가기술경쟁력을 확보함
- 가상 공정 구축 방안 및 공정 최적화 기술 이관을 통해 효율적인 스마트 팩토리 구축이 가능해지게 되었고, 공정과정에 대한 예측 및 시뮬레이션을 통한 공정완성도 및 생산성 향상 기술 확보
- 동시 다중 접속 가능한 스마트 디바이스 기반 원격 모니터링 기술 개발을 통해 언택트 시대에 무인가공의 효율을 높이는 등 ICT기술을 활용한 빅데이터 기반 AI Smart Tooling 시스템의 구축으로 본 시스템의 세계시장 경쟁력을 확보하는데 기여 가능
ICT기반 실시간 공구모니터링 시스템에 AI기술을 활용하여 절삭력과 공구 수명을 연구할 수 있는 빅데이터 기술 등 가상화, 표준화 기술을 확보하여 기술적 파급효과 큼
- 가상 공정 시뮬레이션을 통한 공정 최적화 비용의 절감이 가능해지는 등 다양한 자동차 부품의 유연생산시스템으로 활용 가능하며 스마트 공장의 단위기계 및 시스템화에 파급 기대
- 빅데이터를 토대로 한 Smart Tooling AI분석에 활용할 수 있는 기술의 응용 및 융합의 폭을 확대시킴
- 북미/유럽 공작기계 센서 데이터 전송 표준기술을 적용하여, 실시간 전송 및 분산처리 기술에 의한 수출 공작기계에 적용 가능함
- 자동차 부품 분야 뿐만 아니라 가전 및 건설장비 등 대량생산 부품에 무인가공시스템 적용 확대가 기대되고, 한정된 인력의 활용 범위가 확대될 수 있으며, 표준화된 가공 품질로 불량률의 저하를 통한 안정된 생산성 확보가 가능해
출처 : keit pd 이슈리포트
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