일본산업뉴스요약

복잡한 3D 구조물, 간단히 작성
후지제록스, 데이터 검색이 쉽도록

후지제록스는 게이오대학과 협력해 제조업의 3D데이터를 일원 관리할 수 있는 데이터 기반을 구축했다. 2016년에 공개한 3D프린터용 데이터 형식을 바탕으로 강도나 3D계측 데이터도 다룰 수 있도록 했다. 데이터 형식을 일반 공개해 제조를 디지털화하는 사업을 확대할 생각이다.

3D프린터는 표면의 모양을 기록하는 데이터 방식이 일반적이었지만 내부에 복잡한 조형을 만들거나 복수의 소재를 조합하는 것이 어려웠다. 16년에 후지제록스와 게이오대학은 공동으로 아주 미세한 재목을 쌓아 올려 모양을 만드는 이미지 데이터 방식 ‘FAV’를 개발했다. 재목에는 색이나 재료, 강도 등의 정보가 들어 있기 때문에 3D프린터로 복잡한 구조물을 간단하게 만들 수 있게 되었다.

최근에 활용 범위를 더욱 넓혀 CAD로 작성한 모양 데이터나 강도를 조사한 구조 해석 데이터, 치수나 모양을 측정한 계측 데이터 등을 FAV의 데이터 형식으로 변환해 기록할 수 있도록 했다. 데이터 형식을 갖춤으로써 설계부터 제조공정에서 발생한 3D데이터를 일원 관리해 검색∙공유가 쉬워진다.

예를 들면 부품을 만들 때 데이터 베이스로 과거에 만든 비슷한 모양의 부품을 조사할 수 있다. 재질에 따라서 강도가 어떻게 변하고, 제조 후의 치수가 설계와 어느 정도 다른가를 간단하게 조사할 수 있다. “숙련자의 경험이나 감에 의지했던 작업을 가시화할 수 있어 기술자의 노하우를 공유할 수 있게 된다”(후지제록스 연구기술개발본부 후지이(藤井) 연구주석).

또한 FAV는 2차원 이미지의 기계학습 기술을 응용하기 쉬울 뿐 아니라 AI와의 연계도 쉽다. 게이오대학에서는 대량의 3D데이터와 기계학습을 활용함으로써 간단한 수기 평면도에서 3D데이터를 자동 생성하는 기술을 개발했다.

후지제록스는 FAV를 공장의 자동화나 제품의 라이프사이클매니지먼트(PLM) 등에 활용해 제조업의 과제를 해결하는 사업을 확대할 생각이다. 특히 후지제록스는 2차원을 인쇄할 때 사진이나 문자를 판별해 이미지데이터를 억제하는 기술을 보유하고 있다. 이 기술을 응용하면 3D데이터의 양을 억제하면서 디지털화를 지원할 수 있을 것으로 보고 있다.

또한 최근에 FAV는 3D포멧으로서 일본산업규격(JIS)으로 제정됐다. FAV를 일반 공개해 우선은 일본에서 실적을 만든 후에 국제표준화를 목표한다. 또한 “제조업에 국한하지 않고 의료나 도시 등의 3D데이터를 FAV로 변환함으로써 이노베이션을 창출해 나갈 생각이다”(게이오대학 SFC연구소 다나카(田中) 소장).

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