금형 제조 소상공인 10곳. 평균 불량률은 7%에서 2.7%로 낮아졌고 납품 소요일은 11.4% 줄었다. 나이스솔루션이 컨소시엄 사업을 통해 컴퓨터지원제조(CAM) 지능화 솔루션을 구축한 뒤 집계했다고 밝힌 결과다. 이러한 접근법은 숙련 작업자의 가공 판단을 데이터로 옮겨, 공정 설계에 다시 활용한 구조가 변화의 출발점이다.
‘2026 산업AI EXPO’는 실제 산업 현장을 움직이는 AI 기술·솔루션을 한자리에서 선보이는 산업 AI 전문 전시회다. 제조를 비롯한 다양한 산업의 AI 활용 사례를 짚고, 관련 생태계가 AI를 활용해 기술 혁신과 새로운 비즈니스를 추진하는 과정을 참관하도록 기획됐다.
금형·정밀가공 분야의 제조 AI와 CAM 지능화를 추진하는 나이스솔루션은 이번 전시에서 ‘엔카스 AIX(NCASS AIX)’를 출품한다. 인공지능(AI) 기반 3차원(3D) 형상 분석을 통해 가공 대상을 파악하고, 과거 사례와 작업 맥락을 학습해 다양한 공정 방안을 추천하는 솔루션이다.
나이스솔루션 관계자는 “가공 형상을 이해하고, 유사 사례와 가공 맥락을 학습해 최적의 공정·공구·가공조건을 지능적으로 추천하는 CAM 지능화 솔루션”이라고 해당 기술을 설명했다.
분석 과정은 ‘전체 형상’과 ‘부분 형상’으로 나뉜다. 전체 구조가 유사한 기존 모델을 찾는 동시에 구멍(Hole)포·켓(Pocket) 등 부분 형상의 특징을 구분해 적용 가능한 가공 조건을 연결한다. 처음 입력된 형상도 축적된 특징과 작업 이력을 토대로 공정 조건을 추천한다는 업체 측 설명이다.
이 과정에는 ▲6종 필터 기반 형상 분석 ▲형상 유사도 측정 ▲군집화(Clustering) 등 기술이 적용된다. 이때 기하 패턴 분석(Geometric Pattern Analysis, GPA) 알고리즘은 인식한 형상을 토대로 가공 순서와 공구를 추천한다. 반복되는 형상의 CAM 설계를 표준화하면서 신규 형상에 필요한 작업도 줄이는 구성이다.
가공 전 검증은 예측 툴패스(Toolpath) 분석과 시뮬레이션이 맡는다. 공구의 예상 이동 결과를 계산하고, 가공이 이뤄지지 않은 영역을 찾아 작업자에게 전달한다. 실제 가공에 들어가기 전 누락 구간과 공정 위험을 확인해 불량 가능성을 줄이는 방식이다.
수정 이력은 솔루션 운영 과정에서도 지속 축적된다. AI가 제시한 공정·공구·가공조건을 작업자가 바꾸면 해당 결과를 다시 학습 데이터로 활용한다. 현장 적용이 반복될수록 작업 기준을 보완해 품질 편차를 줄이고 제품 변경에 따른 납기 대응력을 높인다.
최종 적용 지점은 CAM 설계 자동화와 야간 무인 가공이다. 작업자의 개입을 줄이면서 가공 전 위험을 확인하고, 표준화한 공정 데이터를 수치제어(NC) 가공까지 연결한다. 끝으로 관계자는 “CAM 작업 시간과 실제 가공 시간을 함께 줄여, 금형·정밀가공 현장의 생산 흐름을 지능화하겠다”는 앞으로의 구상을 전했다.
한편, ‘2026 산업AI EXPO’는 오는 10월 21일부터 23일까지 경기 고양시 일산서구 소재 전시장 킨텍스(KINTEX)에서 개최된다. 산업통상부가 추진하는 국가대표 산업 AI 플랫폼 ‘K Connect AI’와 연계해 산업 AI 기술·솔루션 전시를 기획했다. 여기에 콘퍼런스, 수출상담회, 투자·오픈이노베이션 등 기술과 시장을 연결하는 다양한 비즈니스 프로그램도 운영할 예정이다.
헬로티 최재규 기자 |