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생기원, AI기술로 제조 중기 불량률 개선 지원

다이캐스팅 부품 불량률 3%이상서 1%로 낮춰
동양다이캐스팅, 생산비용 연 7200만원 절감
황호영 한국생산기술연구원 뿌리기술연구소 공정지능연구부문 박사(오른쪽)와 오경택 동양다이캐스팅 대표가 인천 남동공단 소재 동양다이캐스팅 생산라인에서 다이캐스팅 부품을 들어 보이고 있다.<사진= 한국생산기술연구원>황호영 한국생산기술연구원 뿌리기술연구소 공정지능연구부문 박사(오른쪽)와 오경택 동양다이캐스팅 대표가 인천 남동공단 소재 동양다이캐스팅 생산라인에서 다이캐스팅 부품을 들어 보이고 있다.<사진= 한국생산기술연구원>

한국생산기술연구원(원장 이낙규)은 중소기업 동양다이캐스팅에 AI 기술을 지원해 다이캐스팅 부품의 불량률을 3%이상에서 1%대로 감소시켰다. 지원 받은 회사는 연간 생산비용 약 7200만원을 절감할 수 있게 됐다.

다이캐스팅은 주조 특수공법 중 하나로 용융된 금속을 금형에 고압, 고속으로 주입해 복잡한 형상의 제품을 대량 생산하는 뿌리기술이다. 하지만 이는 생산 과정 중에 불량이 크게 3가지정도 발생한다. 금속을 녹이거나 주형에 용탕이 주입되는 과정에서 가스가 혼입돼 나타나는 '기포 불량', 금속이 수축하면서 빈공간이 발생하는 '수축 불량', 마지막으로 성형 자체가 온전하게 되지 않은 '미성형 불량' 등이다.

미성형 불량은 육안으로 확인되지만 기포·수축 불량의 경우 최종 품질관리(QC) 과정에서 컴퓨터단층촬영(CT)으로만 내부 불량을 찾을 수 있어 공정시간, 비용, 인력낭비 문제가 있다.

동양다이캐스팅은 대기업에 알루미늄 주조부품을 납품하는 다이캐스팅 제조 전문기업, ECU(전자제어장치) 케이스 불량률 개선이 필요해 2018년 생기원에 도움을 요청했다. ECU 케이스는 자동차 전장의 브레인에 해당하는 ECU에 들어가는 부품이다. 단일 품목 중 생산량이 가장 많아 하루 3600개를 생산하는데 공정상 불량률이 3%이상이었다. 대부분 뿌리기업에서 겪는 어려움으로 이 회사도 DB에 제조공정 데이터를 저장하고는 있지만 데이터 활용 체계가 없어 공정 조건에서 불량품을 찾는데 어려움이 컸다.

생기원 공정지능연구부문의 황호영 박사 연구팀은 인공지능(AI) 기술 적용으로 공정조건 최적화를 통해 불량률을 낮추고 예측과 통제 가능한 스마트 공정 체계 구축에 성공했다. 연구팀은 관련 데이터를 실시간 수집하는 환경 체계를 구축하고 공정 조건별, 군집분석, 일별 불량률 집계와 공정 조건간의 상관관계 분석, 컴퓨터 시뮬레이션을 통한 공정 최적화를 병행했다.

그 결과 20개의 공정변수 중 불량률과 상관관계를 분석해 3개의 변수를 찾아냈다. 최적 값으로 금형 방안 개선과 공정조건 설정 값을 개선해 불량률을 낮췄다. 또 생산품이 양품인지 불량인지 판정하는 기능도 개발, 99% 정확도로 양품 판정이 가능해졌다.

동양다이캐스팅 기업은 불량률을 3%이상에서 1%대로 감소시킨 것으로 확인됐다. 연간 7200만원의 생산 비용 절감효과도 기대된다.

오경택 동양다이캐스팅 대표는 "불량률 개선은 기업의 이미지 제고에도 긍정적인 영향을 미칠 것으로 예상된다. 기술적 난제를 극복하는데 생기원이 큰 힘이 됐다"고 말했다.

황호영 박사는 "앞으로도 중소기업들과의 협업을 통해 생기원의 역할과 임무를 다할 수 있도록 노력하겠다"고 강조했다.

한편 생기원은 중소․중견기업의 제조혁신을 지원하기 위해 지난 2018년부터 'P-ICT RAID(로봇, 인공지능, 데이터마이닝, IoT센서) 전략'을 수립해 시범사업을 추진하고 있다.
 
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