[첨단 헬로티] 나카무라 신고 (中村 眞吾) 三菱重工공작기계(주) 동사의 대형 고정도 가공기 ‘MVR․Fx’(그림 1)는 ‘제로에 도전’을 콘셉트로 고정도․고품위 가공이 가능하도록 만들어져 있으며, 고객의 금형 제조의 가능성을 넓힐 수 있는 기계이다. 2016년에 기계를 개발한 이래, 가공의 단차 제로, 형상 오차 제로, 손다듬질 제로를 달성하기 위해 여러 가지 가공 사례에 대응해 진화를 계속해왔다. 이번에 새롭게 고정도 분할 5축 헤드(유니버설 헤드)와 촬상식 공구 측정 시스템 ‘Visionplus Tool’을 개발, 가공에 대한 다각적인 어프로치를 실현했으므로 기계 본체의 특징을 포함해 소개한다. 기능적 특징 1. 기계 본체 구조 자동차 보디 생산용 금형을 가공할 수 있게 기계의 테이블 폭은 2.5m, 길이는 5m까지 라인업하고 있으며, 최대 적재 중량은 30t까지 가능하다. 무거운 금형을 실은 상태로 지령대로 동작을 할 수 있게 이송장치는 볼나사 양 끝에 모터를 직결시키는 독자의 구조로 하고 있다. 기어리스에 의한 백래시의 배제나 토크 분담에 의해 볼나사의 비틀림을 억
[첨단 헬로티] 쿠로사키 잇세이 (黑﨑 一成) ㈜牧野후라이스제작소 최근 자동차의 안전성 향상과 전동화에 의한 배터리 탑재에 의해 차체 중량이 증가하는 경향에 있으며, 자동차 구조 부품을 고장력 강판으로 소재 변경하는 경량화가 주목받고 있다. 이 고장력 강판을 프레스 가공하는 금형에서는 강한 힘의 프레스에 대해 내구성이 있는 SKD11 등의 매우 단단한(60HRC) 담금질강의 금형이 필요하다. 기존의 절삭가공에서는 ① 절입량을 얕게 해야 하고 가공 시간이 길어진다 ② 공구 끝단부의 마모가 진행되기 쉽고 공구 수명이 짧아진다 ③ 마모된 공구의 가공에 의해 가공 면품위가 나빠진다 등의 3가지 문제점을 해결하는 것이 요구되고 있다. 이들 요구에 대응하기 위해 동사에서는 금형가공기로서 실적이 있는 수직형 머시닝센터(MC) V 시리즈를 베이스로, 새롭게 개발한 A축(경사)/C축(회전)으로 주축을 선회하는 5축 제어 수직형 MC ‘V90S’를 개발했다. 그림 1에 외관, 표에 주된 사양을 나타냈다. 이 가공기는 볼 엔드밀의 끝단을 피한다, 공구의 돌출을 짧게 한다, 공구 수명이 늘어난다 등 5축가공의 우위
[첨단 헬로티] 오오토 유타카 (大戶 裕) ㈜소딕 최근 스마트폰이나 퍼스널컴퓨터 등 정보기기의 제품 사이클이 매우 짧아지고 있기 때문에 그 금형의 수요는 확대되고 있다. 이에 동사에서는 단시간에 고정도의 금형을 제공하는 것을 목적으로 한 고속 회전 주축 및 액티브 제진기구를 탑재한 AZ 시리즈의 최신 기종 ‘AZ275nano’(그림1 왼쪽)를 개발했다. 또한 미세 정밀 금형의 가공에는 없어서는 안 되는 고속․고정도 윤곽 제어를 최적으로 기능시키기 위한 파라미터 산출 애플리케이션 ‘SEPTune’ 및 이 기능을 이용해 NC 프로그램을 실행했을 때의 최적 절삭 이송 속도를 AI 모델 탑재 엔진으로 산출, 제공하는 애플리케이션 ‘EF-Tune’도 개발했다. 이 글에서는 AZ275nano 및 EF-Tune에 대해 서술하는 동시에, SEPTune과 EF-Tune의 2가지 애플리케이션을 탑재하는 울트라 하이 스피드 밀링센터 ‘UH430L’(그림 1 오른쪽)으로 가공한 사례를 소개한다. AZ275nano의 구조 및 특징 1. 구조 AZ275nano는 고강성․저중심으
[첨단 헬로티] 카네코 준이치 (金子 順一) 埼玉대학 일본국제공작기계전시회(JIMTOF 2018)에서는 금형가공용 절삭가공기, 연삭가공기에 관해 기존 기계 자체의 고속․고정도화와 함께, 금형가공의 전체 공정으로 범위를 확대해 효율화․생력화를 실현하기 위한 신기술과 공정 집약, AI 등의 도입에 의한 가공 프로세스의 지능화에 관한 제안을 많이 볼 수 있었다. 이번에는 이들 새로운 대응을 소개하려고 한다. 이번 전시회에서는 현재 제조 현장의 과제인 인력 부족과 효율화에 대한 대책으로서 공작기계에 대한 워크의 로딩기구를 메이커 자체가 제공하려고 하는 사례를 많이 볼 수 있었다. 또한 제거가공의 범주에 머물지 않고 새로운 가공 프로세스인 레이저 담금질과 표면처리, 마찰교반 접합 등의 새로운 부가가공 기술이나, 기기 상의 워크 계측 기능을 절삭기계에 통합한 예를 많이 볼 수 있었으며, 기존 공정의 효율화만이 아니라 제품 설계 그 자체를 가공 기술과 함께 진화시키는 것이 가능한 기술적 제안이 눈길을 끌었다. 한편 최근 몇 년간 JIMTOF에서 중시되어 온 IoT(Internet of Thing) 관련 제안은 한단계 떨어진 인상이었으며, 각사 독자의
[첨단 헬로티] 아나로그디바이스(ADI)는 한 쌍의 고도로 통합된 마이크로파 업컨버터 및 다운 컨버터 칩인 ADMV1013과 ADMV1014를 출시했다. 이들 IC는 24~44GHz에서 50Ω 정합으로 매우 넓은 주파수 범위에서 동작하며 1GHz 이상의 순시 대역폭을 지원할 수 있다. ADMV1013 및 ADMV1014의 성능 특성은 백홀과 프런 트홀로 널리 사용되는 28GHz와 39GHz 대역을 포괄하는 소형 5G 밀리미터파(mmW) 플랫폼 및 다른 많은 초광대 역폭 송신기 및 수신기 애플리케이션을 손쉽게 설계 및 구현할 수 있게 한다. 각 업컨버터 및 다운컨버터 칩은 통합 수준이 높다(그림 1). 이들은 동위상(I) 및 직교 위상(Q) 믹서와 온칩 직교 위상 천이기를 통합하고 있어, 베이스밴드에서 RF로 직접 상향 변환 또는 그 반대로(DC ~ 6GHz에서 동작) 혹은 중간 주파수(IF)로 또는 그 반대로(800MHz ~ 6GHz에서 동작) 변환할 수 있게 설정이 가능하다. 업컨버터 RF 출력은 전압 가변 감쇠기(voltage variable attenuator, VVA)가 있는 온칩 송신 드라이버 증폭기를 포함하며, 다운컨버터의 RF 입력은
[첨단 헬로티] 미래에는 자동차 유리창에 모든 정보를 담을 수 있을 것이다. 새로운 자동차 기술로 일반 적인 자동차 유리창을 단색 또는 풀컬러 디스플레이로 변환하는 기술 덕분인데, 이를 활용할 수 있는 대표적인 두 가지 애플리케이션으로는 차량과 보행자를 연결하는 V2P(Vehicle to Pedestrian) 통신과 광고가 있다. 그림 1과 그림 2를 살펴보자. 기본적인 원리부터 간략히 살펴보면, 먼저 투명 윈도우 디스플레이는 완전히 투명한 창과 화려하고 다양한 색상을 나타내는 총 두 가지의 디스 플레이 상태 전환이 가능해야 한다. 정보를 표시하지 않을 때에는 보통의 자동차와 동일하게 투명 윈도우 상태를 유지하지만, 정보를 나타내거나 영상을 재생할 때에는 보행자들이 쉽게 알아볼 수 있도록 밝고 선명한 그래픽을 보여주어야 한다. 프로젝터 기반의 투명 윈도우 디스플레이는 차량 천장 또는 다른 위치에 고정된 소형 프로젝터, 그리고 투명 필름 으로 구성되어 있다. 이 때 투명 필름은 차량 측면 또는 후면, 경우에 따라서는 전면 유리창에 샌드위치 식 또는 라미네이티드 기법으로 삽입된다. 특히, 하기와 같이 다양한 종류의 투명 필름을 사용할 수 있다. •405
[첨단 헬로티] 산업용 IoT(Internet of Things)에 접속하는 현장 기기가 많아짐에 따라, 이러한 모든 ‘사물’을 인터넷에 지속적으로 접속할 필요가 있어 IT 엔지니어가 예기치 않게 기기를 재부팅할 필요 없이 연결 상태를 유지할 수 있는 네트워크 기기의 필요성이 중요하게 되었다. 데이터는 어떤 I/O 애플리케이션에서든 가장 중요한 측면이지만, 데이터를 사용하기 전에 모든 종류의 산업 센서와 장치에서 추출해야 한다. 이것은 엔지니어링 자원의 고갈은 말할 것도 없고 종종 번거롭고 시간이 걸리는 작업이다. 여의시스템의 파트너사인 Moxa는 프로그래밍 가능한 언어 능력, 클라우드 연결성, 정밀 제어를 위한 높은 컴퓨팅 능력, 시스템 전체의 사이버 보안을 특징으로 하는 IIoT 지원 모듈식 컨트롤러 및 I/O인 ioThinx 4500 시리즈 제품을 출시했다. 여의시스템은 올해 본격적으로 이 제품을 시장에 소개하고 데모 시연을 통해서 고객의 이해를 도우며 영업을 적극적으로 진행 할 예정이다. ioThinx 제품은 IIoT 애플리케이션이 I/O 데이터를 빠르고 안전하게 클라우드에 전달하는 데 도움이 되도록 설계됐다. IIoT 애플리케이
[첨단 헬로티] 최근 들어, 센서의 사용은 설비 내부 공정을 기록하는데 전보다 쉽게 할 수 있도록 가능하게 한다. 상태 모니터링은 단순히 설비의 데이터를 모으는 것뿐 아니라, 공정 최적화가 이루어질 수 있도록 데이터를 축적시키는 것이 가능하다. 이렇게 축적된 데이터를 기반으로 예상되는 유지보수 일정을 이끌어내고, 이로 인해 예상치 못한 다운타임(고장시간)을 피할 수 있다. MTS Sensors는 이런 가능성을 R-시리즈 V 센서와 TempoGate, TempoLink 스마트 어시스턴트의 사용으로 지원한다. ▲ TempoLink 케이블 예를 들어, 실린더 피스톤의 이동 범위를 제한하기 위해 실린더에 리미트 스위치를 사용했다면, 실린더에 자기변형 위치 센서를 설치함으로써 피스톤의 모든 위치를 측정할 수 있다. 위치 운동의 연속적인 측정은 위치 제어를 가능하게 할 뿐 아니라, 피스톤 이동 속도 역시 평가할 수 있다. 센서는 위치 측정값과 더불어 센서 자신의 상태 역시 모니터링 해야 한다. 즉, 시스템 상태를 모니터링 하기 위하여 내장된 센서가 더 많은 정보를 제공하는 것이 바람직하다. R-시리즈 V 센서, 자신의 상태를 모니터하다 이런 요구사항들은 위치 센서의 차
[첨단 헬로티] 파워트레인 공정은 다양한 개별 부품을 조립하여 엔진을 생산하므로 모든 세부 공정 단계에서 생산 오류를 최대한 방지해야 한다. 또한, 완성된 엔진은 마지막 품질 검사 단계에서 높은 품질 기준을 통과해야 한다. 이와 같이 다양한 엔진의 생산을 조율하기 위해서는 입증된 발루프의 RFID 시스템이 적합하다. 발루프의 RFID 시스템은 생산 공정에서 방대한 양의 정보를 신속하고 안정적으로 수집하며 실시간으로 부품을 추적한다. 특정 엔진 타입에 대한 개별 이력을 추적하거나 조립 라인에서 다른 엔진을 추적할 때 RFID로 전체적인 현황을 확인할 수 있다. ▲ 발루프의 스마트 카메라(왼쪽)와 스마트 라이트 발루프의 머신 비전 솔루션은 공정 도중에도 자동화된 품질을 보장한다. Smart Light로 다양한 작동 조건과 상태를 유연하게 표시한다. 생산공정과 품질 데이터를 자동으로 문서화 발루프의 고속 시스템은 짧은 시간 내에 수많은 공정 작업의 전체 데이터를 짧은 시간 내에 처리한다. 이것은 사이클 시간을 단축시키고 생산성을 향상시킨다. 엔진 블록에 볼트로 고정된 RFID 태그는 전체 조립 공정과 함께 이동한다. RFID 시스템으로 조립 공정은 자동으로 문서화
[첨단 헬로티] 1970년대에 PARC(Xerox Palo Alto Research Center)에서 최초 개발된 이더넷은 세계에서 가장 일반적인 네트워크 시스템으로 성장했다. 그 동안 수십 년에 걸쳐, 표준에 많은 변화와 확장이 있었고, 이를 통해 이더넷은 원래의 개발자가 절대 상상하지도 못했던 많은 다양한 애플리케이션을 처리할 수 있게 되었다. 이 애플리케이션들 중 하나가 산업용 이더넷이다. 제조사들과 표준화 조직들이 이더넷의 근본적인 물리 계층을 채택하여 다양한 기술을 만들었다. 이에는 PROFINET, Ethernet/IP (Industrial Protocol), EtherCAT, 그리고 Modbus-TCP 등 이 있으며, 이들은 산업 자동화를 위해 최적화 되었다. 배선 표준 및 커넥터 모든 산업용 이더넷 애플리케이션은 “일반적인” 이더넷에서 사용되는 것과 유사한 트위스트 페어 등 Copper 또는 광케이블 배선에서 작동하도록 디자인됐으며, 공장 환경에 맞게 약간 변경되었다. 국제 표준화 기구(ISO) 및 통신 산업 협회(TIA)는 산업 현장 내에서의 잠재적인 환경 조건을 정의하는 사양을 개발했다. 이 MICE 수준은 다양한 환경
[첨단 헬로티] 인쇄 또는 포장 기계에서는 재료가 한 장씩 미로 같은 롤러들을 통해 이동된다. 이 롤러 중 기계적으로 하나라도 불균형이 발생하거나 베어링 마찰이 증가하면, 기계 전체에서 텐션을 방해하는 제어 불가능한 진동이 발생할 수 있다. 이 진동은 제품 품질에 부정적인 영향을 미치며 심지어 기계 고장으로 이어질 수 있다. 이러한 문제를 방지하는 효과적인 방법은 고장이 발생하기 전에 감지할 수 있는 예측 유지보수 시스템을 사용하는 것이다. 롤러가 고장 나 기계를 중단시키기 전에 기계 불균형이나 마모된 베어링을 시의적절하게 파악하여 필요한 수리를 계획한다. 결국 기계와 장비가 제대로 작동하여야 원활한 생산이 가능하다는 것이다. ▲ 예측 유지보수는 기계의 상태에 대한 모니터링을 통해 기계 컴포넌트가 고장 날 가능성을 예측하여 손상이 심해지기 전에 이를 식별하는 데 도움이 된다. 다운타임 방지 예측 유지보수 솔루션은 기계에서 수집된 다양한 데이터를 기반으로 한다. 이 데이터는 계속되는 상태 모니터링 프로세스로 수집한 후, 예측 유지보수 시스템이 특정 이벤트의 정확한 발생 확률을 계산할 수 있도록 분석 및 평가한다. B&R 폐루프 제어(closed-loop
[첨단 헬로티] Peitzmeier Maschinenbau사는 연마기계를 전문적으로 제작하는 독일 기업이다. 이 회사가 최근에 제작한 ‘옴니-그라인드 트윈 3100 AC’ 기계는 금속가공 산업에서 부품의 자동 연마 및 폴리싱(광택) 작업을 가능하게 해주었다. 공정이 진행되는 동안 강철에 가해질 손상을 막기 위한 가이드 목적으로 햅코모션의 GV3 가이드를 사용하였는데, 이 리니어 가이드 시스템을 사용함으로써 연마용 툴을 100분의 1mm 범위 내로 정밀하게 정렬할 수 있었다. ▲ 100분의 1mm 범위 내 이송을 가능하게 해준 GV3 가이드 시스템의 V 베어링 도전과제 : 매년 40,000개의 스테인리스 스틸 싱크대 정밀 연마작업 Peitzmeier의 연마기계를 사용하는 고객들 가운데, 스위스 업체에 스테인리스 스틸 싱크대를 가공해주는 네덜란드 제조업체의 요청에 따라 이번 작업은 시작되었다. Peitzmeier사의 관리이사인 Ulrich Peitzmeier의 설명에 의하면 그들의 고객이 원하는 연마기계의 설계내용 중 다음과 같은 까다로운 요구사항이 있었다고 한다. “1년에 40,000개의 싱크대를 연마하는데 필요한 3톤의 시스템
[첨단 헬로티] AITRICS 유진규 대표, "AI 기반 의료 효과는 비용절감·의료 질 향상·정밀의료" * 본 콘텐츠는 7월 18일 개최된 [AI 융합 비즈니스 개발 컨퍼런스 ‘AI Tech 2019’]에서 발표한 내용을 정리한 것이다. 의료 분야는 꾸준히 발전하고 있다. 평균 수명은 계속 늘어나고 있고, 치료 가능한 질병도 많아졌다. 과거 의료는 직관 의학이었다. 의사들이 경험을 바탕으로 치료했다는 것이다. 오늘날 의료는 근거주의 의학이라고 한다. 많은 사람들의 의료 데이터를 바탕으로 표준적으로 어떤 징후를 보이고 있고, 어떤 치료가 효과적인지를 정리한 것이다. 미래 의료는 개별 의학이다. 기존처럼 통계적인 치료를 받는 것이 아니라 개인에 최적화 된 개인 의료 서비스를 받는다는 것이다. 현대 의학은 몇 가지 문제점을 안고 있다. 고령화 사회로 가다보니 의료비 부담이 커지고, 적은 의료진으로 환자를 진료하고 있는 구조적 문제 때문에 번아웃이 빈번히 발생한다. 의료진 간의 수준 차이가 크다는 것도 문제점 중 하나다. 특히 최근에는 앞서 언급한대로 개인에 최적화 된 맞춤의료 서비스에 대한 니즈도 증가하고 있어, 의료
[첨단 헬로티] 효율적인 AI엣지 플랫폼 운용 가능 Nuvo -8208G_NX는 업계 최초의 강력하고 컴팩트한 디자인으로 뛰어난 듀얼 GPU 장착 및 연산 능력을 제공하는 모델이다. 250W의 NVIDIA GPU 파워 용량을 지원하는 세계 최초의 산업용 등급의 AI 플랫폼으로 두개의 NVIDIA RTX-2080Ti 까지 장착을 지원한다. 그리고, 인텔 제온 E 또는 8-세대 코어 CPU 와 다섯개의 PCIe 슬롯을 지원하고, 최고 128GB RAM 장착이 가능하다. 또한 USB3.1을 지원하고, 어떠한 가혹한 상황의 진동을 견딜 수 있도록 미국 군사 표준(MIL-STD-810G, Method 514.6)을 인증받았다. 사진1. 고성능 NVIDIA 듀얼 GPU 산업용 콘트롤러 주요 특징 듀얼 250W NVIDIA 지원(Geforce RTX-2080Ti): Nuvo-8208GC_NX의 듀얼 250W 그래픽 카드는 –25℃에서 60℃의 온도 범위에서 100% 부하 하에서 작동할 수 있다. 이와 함께 GPU는 자율 차량, 첨단 얼굴 인식, 딥러닝을 이용한 복잡한 머신비전, 비전 검사, 산업현장의 중요한 AI 컴퓨팅을 FP32 28 TFLOPS, 최대 제공
[첨단 헬로티] 인공지능(AI) 기술 빠르게 확산되고 있는 이유…오픈소스와 개발환경 때문 표본조사에서 좋은 결과를 얻으려면 모집단 전체의 특성을 잘 나타낼 수 있는 우량 샘플을 취하고 그 샘플로부터 모집단을 잘 설명할 수 있는 모델을 만들어야 한다. 만약 치우친 샘플로 모델을 만들면 ‘장님 코끼리 만지기’처럼 엉뚱한 결과를 초래할 수도 있다. 통계와 많은 면에서 유사한 머신러닝의 경우도 학습 알고리즘뿐만 아니라 학습 데이터의 질에 따라 학습 결과가 좌우되므로 학습 데이터의 선택은 매우 중요하다. 학습 데이터에 과하게 특화돼 실제 적용 시 좋지 못한 결과가 나오는 것을 오버피팅(overfitting)이라고 부른다. 이것은 시험에서 똑같은 문제는 잘 푸는데 내용을 조금만 바꾸면 틀리는 것과 유사하며 좋은 결과를 얻으려면 시험공부를 할 때 다양한 유형의 문제를 풀어서 응용 능력을 키워야 한다. 사람의 학습과 마찬가지로 머신러닝에서도 소량의 학습 데이터만으로도 우수한 결과를 내려면 학습 데이터에 실제 다양한 환경이나 특성을 반영할 수 있도록 데이터를 변형시켜 늘리는 데이터 증강(data augmentation)기술이 중요하다. 특히