판재성형 불량도 AI로 해결…자동차 등 품질관리 자동화 가능

한국생산기술연구원(원장 이상목)은 자동차 등의 금속 판재성형 공정을 실시간으로 관리할 수 있는 'AI 기반 지능형 판재성형 통합 모니터링 시스템'을 개발했다고 11일 밝혔다. 판재성형은 금속 판재를 금형에 넣어 원하는 형상의 부품을 생산하는 공정으로, 자동차 차체·가전제품 외장·전자제품 케이스 등 다양한 사이즈 부품 제조에 광범위하게 활용하는 핵심 가공기술이다. 프레스 작업으로 얇은 판재를 정밀하게 성형할 수 있어 생산성이 높고 균일한 품질 확보가 가능해 대량생산 공정에 널리 적용된다. 반면에 원소재의 물성 편차나 금형 마모, 치수 불량이 발생하면 공정 중단이나 재작업이 빈번해진다는 단점이 있다. 개발을 주도한 생기원 유연생산연구부문 배기현 수석연구원 연구팀은 이러한 문제를 해결하기 위해 판재성형 공정에서 불량이 주로 발생하는 소재 품질 편차, 금형 손상, 제품 치수 편차를 진단할 수 있는 기술을 개발했다. 우선 와전류 센서를 이용해 금속 전자기 반응을 감지하고, AI가 이를 분석해 판재 강도를 예측하는 알고리즘을 개발했다. 생산라인을 멈추지 않고도 모든 판재 강도를 실시간으로 분석할 수 있어 검사 속도와 정확도를 동시에 높일 수 있다. 연구팀은 이와 함께 금형이 받는 하중 데이터를 실시간으로 수집·분석해 마모나 파손을 예측할 수 있는 '무선형 금형 관리 모듈'을 개발했다. 개발한 모듈은 볼트형 하중센서와 무선 데이터 수집장치를 결합해 금형에 직접 설치 가능하며, 부착된 모듈을 통해 금형 하중의 변화량을 실시간으로 측정할 수 있다. 또 AI가 하중 데이터 변화 패턴을 분석해 금형 마모 상태와 남은 수명을 예측하고, 그 결과를 바탕으로 정비 시점을 미리 안내해 갑작스러운 설비 정지를 예방하는 시스템이다. 성형된 제품의 치수 불량을 실시간으로 감지하는 '레이저 기반 치수검사 모듈'도 개발했다. 성형품의 치수 불량은 조립 공정에서 큰 손실로 이어지는 데 반해 현장에서는 여전히 일부 제품만 선별검사하는 실정이다. 연구팀은 레이저 센서를 활용해 제품이 금형에서 빠져나오는 순간 높이를 측정하고, AI가 각 치수 항목별 허용오차 범위를 인식해 기준값과 비교하도록 했다. 이를 통해 정밀도를 벗어난 제품을 즉시 판별할 수 있어 조립 단계 이전에 선제적으로 불량품을 걸러낼 수 있다. 이번 성과는 생기원 대표과제를 통해 창출돼 자동차 부품 전문기업 세동산업으로 기술이전 됐다. 배기현 생기원 수석연구원은 “개발된 애드온 기반 지능형 모듈은 소재 검사, 금형 관리, 제품 평가 등 판재성형 공정 전반에 공통적으로 적용 가능하다”며 “창출된 성과를 자동차, 전기전자 등 국내 주력 산업의 프레스 제조라인에 확산할 계획”이라고 말했다. 기술을 이전받은 세동산업 허민철 차장은 “이전받은 기술을 적용해 기존 프레스 제조 공정에서 품질 이상 감지와 공정 관리 효율이 높아졌다”며 “앞으로 다른 프레스 제조라인을 대상으로 확대 적용해 나갈 것”이라고 밝혔다.