다이캐스팅 공정 인공지능 적용
다이캐스팅 공정 인공지능 적용
  • 에스앤엠미디어
  • 승인 2019.12.16 06:00
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인공지능 도입 주조공정 자동화 촉진·예측 가능성 제고
조인성 박사한국생산기술연구원
조인성 박사한국생산기술연구원

인공지능이란 말 그대로 사람의 뇌(뇌신경)가 작동하는 원리를 그대로 컴퓨터 프로그램화 해 놓은 것이다. 기존의 컴퓨터 프로그램이 사람이 시키는 일만 하는 것과는 달리, 사람의 뇌 작동법을 프로그램화 하여 사람의 뇌를 모사할 수 있도록 한 것이다. 

주조공정에서 인공지능을 적용하여 무엇을 알 수 있을까? 다이캐스팅 공정은 기계의 자동화 및 센서의 자동화 획득 여부가 어느정도 쉽기 때문에 다른 주조공정보다는 먼저 적용 가능한 분야라고 사료된다. 획득된 정보 데이터는 공정 및 품질 데이터로 이를 분석하여 예측 모델을 작성한다. 이에 예측을 진행하게 되며, 결함이 발생하는 원인 분석이 가능하다.

이를 위해서는 다이캐스팅 공장에서 스마트화가 선행돼야 한다. 스마트 추진단 자료에 따르면 공장의 스마트화는 도입을 원하는 업체에 따라 다양한 형태로 구현 가능한데 ICT의 활용 정도 및 역량 등에 따라 ‘ICT 미적용 → 기초 → 중간 1 → 중간 2 → 고도화’ 단계로 구분한다. 

현재 많은 중소기업들이 비교적 적은 비용으로 쉽게 시작할 수 있는 기초와 중간 1단계를 구축하고 있다. 인공지능의 적용을 위해서는 기초와 중간 1단계에서도 시작이 가능하며, 데이터 축적은 센서를 통한 공정변수 이력 데이터 축적결과만 있으면 적용이 가능하다.

주조공정에서 많은 데이터를 축적하였다고 하더라도, 정확하게 어떤 것을 분석할 것인지, 무엇을 얻을 것인지에 대한 설계 없이는 분석이 불가능하다. 데이터를 분석하고, 인공지능에게 학습시키기 위해서, 어떤 관점에서 데이터를 분석 할 것인지, 데이터 분석을 통해 어떤 결과를 얻을 것인지, 데어터 분석가와 현장 실무자의 검토가 필요하다. 

다이캐스팅 공정에 인공지능을 적용하기 위해서는, 기존 데이터들을 학습하는 내용이 필요하고, 이를 통해서 다음 두 가지의 측면에서 활용이 가능하다. 

첫째는, 기존 공정의 분석을 통해 공정의 효율성을 제고할 수 있다. 물론 기존 공정의 분석은 공정 전문가의 분석으로도 가능하다. 그러나 인공지능을 도입함으로써 인간의 불확실성을 줄일 수 있고, 사람이 자칫하면 간과하기 쉬운 부분을 지적할 수 있어 공정분석의 질을 향상시키는데 도움을 줄 수 있다. 두 번째는 미래의 일을 인공지능 도입으로 예측 가능하다. 과거의 데이터를 바탕으로 미래의 공정흐름 방향을 예측함으로써 문제가 될 수 있는 소지를 사전에 미리 예방할 수 있는 것도 인공지능의 도입의 활용 가능성이라고 할 수 있다.

인공지능 기술이 발전되면 주조공정 뿐만이 아니라 제조업·서비스업에 자동화·지능화가 촉진돼 생산성과 품질이 향상될 것으로 예상된다. 이를 통해 단순한 일들은 기계로 대체됨으로써 일자리의 큰 변화가 일어날 것으로 사료된다. 

물론 이러한 변화는 기존의 단순직종의 일자리가 줄어드는 문제점을 야기시키지만, 새로운 일자리가 창출된다는 순기능의 역할도 생각할 수 있다. 특히 3D업종으로 이야기 되는 주조업에서 인공지능 도입을 통해서 환경때문에 기피하는 주조업종에 하나의 전기가 되지 않을까 조심스럽게 예측해 본다.


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