산업기술/제조/경영

Nikkei Monozukuri_2024.5 (p13~15)

인력 부족 해소에 나선 나카무라토메 정밀공업
직경 0.5mm의 공구 파손도 AI로 감지

인력 부족 해소를 위한 다음 한 수. 나카무라토메 정밀공업(中村留精密工業, 이시카와 현)이 4월, 새로운 제조 솔루션 사업 ‘Bridg3’를 시작했다. 제조 현장의 부담을 줄여 인력 부족 해소에 기여하기 위해 인공지능(AI)과 IoT(Internet of Things)를 융합한 AI/IoT 솔루션의 기획부터 개발, 제조, 판매까지 제공한다. (https://www.bridg3.com/)

지금까지 나카무라토메 정밀공업은 공정 집약을 통한 인력 부족 해소에 기여하는 복합 가공기에 주력해왔다. 이번 신규 사업 개시로 하드웨어와 함께 소프트웨어 측면에서도 인력 부족 완화에 대응할 방침이다.

일본의 제조업은 현재 심각한 인력 부족 상황에 있다. 15~64세 생산연령인구는 2020년을 기준으로 2030년까지 10년간 630만명 이상 감소하며, 2040년에는 1,500만명 감소할 것으로 나카무라토메 정밀공업은 예측하고 있다.

인력 부족으로 인해 높은 기술력을 보유하고 있음에도 폐업에 내몰리는 고객사도 있다. 앞으로 이러한 상황은 가속화될 것이다. “일본뿐만 아니라 전 세계적으로 제조 업계가 인력 부족 문제에 직면해 있다"라고 나카무라토메 정밀공업의 나카무라(中村) 사장은 말한다.

이러한 배경 속에서 나카무라토메 정밀공업은 고객사의 현장 부담을 줄이기 위한 개발에 주력하고 있다. 이번 AI/IoT 솔루션 사업은 그 일환이다.

Bridg3에서는 가장 먼저 공작기계 및 공구의 파손과 그 전조를 검지하는 솔루션 ‘Dr. Tool’ 제공을 5월 1일부터 개시한다. 공작기계의 가동 상황을 실시간으로 ‘가시화’하고, 더 나아가 공구의 상태도 관리할 수 있다. 무인감시 등이 가능해져 그만큼 인력을 줄일 수 있다.

-- 타사의 공작 기계에서도 사용할 수 있어 --
기존과 비교해 새로운 솔루션의 우위성은 2가지이다. 높은 편리성과 얇은 공구(드릴) 등에 대응할 수 있다는 점이다.

첫 번째인 높은 편리성의 경우, 우선 도입을 간소화했다. 3단계로 “불과 15분만에 세팅이 완료된다”(나카무라토메 정밀공업). 1단계에서는 본체인 Dr. Tool 디바이스를 수치제어(NC) 장치인 LAN 포트에 접속하는 것과 동시에, 공작기계에서 감시 대상 축의 모터 전원선에 고정밀도 전류 센서를 클립한다.

2단계에서는 태블릿상에서 감시 대상 공구를 설정한다. 웹 브라우저를 사용하기 때문에 소프트웨어 설치는 불필요하다. 우선, 감시 대상의 터렛을 드롭다운에서 선택하고, 다음에 감시하는 공구를 체크한다. 태블릿은 고객사가 소유하고 있는 것을 사용할 수 있다.

3단계에서는 공작기계의 ‘공운전’을 실시한다. 피가공물을 고정하지 않은 상태에서 가공 운전을 1회 실행. 이를 통해 무부하 상태의 전류값을 기억한다. 이것만으로 사용이 가능하다.

예를 들어, 공구의 마모나 파손을 검지한 경우에는 Dr. Tool이 공작기계의 조작반에 알람을 표시하고 공작기계의 가동을 정지시킨다. 이와 동시에 작업자에게 알리기 위해 태블릿에 파손을 알리는 메시지를 팝업하고 메일도 송신한다.

편리성을 높이는 또 하나의 포인트는 나카무라토메 정밀공업의 공작기계 뿐만이 아니라 타사의 공작기계에도 장착해 이용할 수 있다는 것이다. 우선은 화낙의 NC 장치를 탑재한 공작기계를 대상으로 하며 이후, 대기업의 공작기계, 국내산 NC 장치를 탑재한 공작기계, 해외산 NC 장치를 탑재한 공작기계로 점차 범위를 넓혀나갈 계획이다.

공구도 마찬가지로, 드릴, 탭, 절삭 공구, 엔드밀 등으로 검지할 수 있는 종류를 늘려 나갈 예정이라고 한다.

-- 샤프 펜슬 크기의 드릴도 파손을 감지 --
두 번째 우위성인 얇은 공구에 대한 대응에서는 직경 0.5mm의 극세 드릴도 비접촉으로 파손 검지가 가능하도록 했다. 직경 3mm 이하의 드릴은 가늘기 때문에 부러지기 쉽다. 그 중에서도 직경 0.5mm의 드릴에 대한 대응을 요구하는 고객의 목소리가 컸다고 한다.이러한 극세 드릴은 반도체 관련 부품이나 건설기계의 유압 부품, 항공기 관련 전기 부품 등의 가공에 사용되는 케이스가 많으며, 파손될 경우 불량품이 발생된다.

파손 검지를 가능하게 한 것은 노이즈 제거 기술과 AI의 조합이다. 드릴의 파손은 ‘이상도(異常度)’ 측정에 의해 검지한다. 이상도란 전류값에서 계산한 통상적 파형과의 괴리도를 말한다. 이 AI는 전술한 1회의 공운전, 즉 무부하 상태의 운전을 학습하고 이를 기준으로 삼는다. “공운전 시에도 감속기는 작동되고, 모터도 전력을 소비한다. 공작기계의 특성이나 구조상의 전류값에 반영되는 피크를 포함해 기준을 만드는 것이다”(나카무라토메 정밀공업).

또한, 부하가 걸려 있는 상태의 것도 최근의 사이클을 모니터링한다. 이를 통해 과거의 부하 경향을 보면서 다음에 어떠한 파형이 오는가를 추론하고, 그것과의 갭이 일정 이상인 경우에는 ‘이상’이라고 판단한다.

가공 별뿐만 아니라 공구 별로 학습하는 것도 특징 중 하나이다. 공구 별로 정리한 상태에서 데이터를 축적하기 때문에 학습 시간이 적게 걸린다고 한다. 가공 별로 학습하는 기존의 방법은 파형에만 의존하여 학습량이 방대해지기 때문에 학습 시간이 길었다. 이번 새로운 솔루션의 가격은 120만엔(세금 별도)이다.

 -- 끝 --

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