AI 애플리케이션을 활용하여 설계 및 기계 가공을 최적화합니다.

하노이 응옥립 산업단지에 위치한 토머코 안캉(Tomerco An Khang) 회사의 기계 가공 라인 가동 모습. (사진: 투응히) — 하노이 응옥립 산업단지에 위치한 토메르코 안캉(Tomerco An Khang) 회사의 기계 가공 라인 가동 모습. (사진: 투에 응히)

인공지능(AI)은 단순한 보조 도구를 넘어 혁신의 원동력으로서, 설계 및 제조 분야의 전통적인 방식의 한계를 극복하는 데 도움을 줍니다. 과거 베트남의 기계 공학은 주로 자동화 및 수치 제어에 의존했지만, 이제는 기계, 로봇, 센서 시스템, 그리고 AI가 통합된 지능형 제어 시스템이 실제 생산 환경에 맞춰 스스로 판단하고 최적화하며 적응할 수 있는 지능형 자율 제조로의 전환이 가속화되고 있습니다.

베트남 기계공학회 부회장인 응우옌 락 홍 박사는 빅데이터, 사물인터넷(IoT), 산업 디자인, 디지털 복제 모델과 같은 기술들이 기계 설계 및 제조 방식에 큰 변화를 가져왔다고 언급했습니다. 머신러닝을 통해 내구성, 생산 비용, 무게 등의 기준에 따라 다양한 옵션을 제시하고 평가한 후 최적의 솔루션을 제안할 수 있습니다. 이는 자동차, 항공우주, 로봇, 기계 제조와 같이 높은 정밀도가 요구되는 산업에서 특히 유용합니다. 기계 가공 분야에서는 인공지능(AI)이 컴퓨터 수치 제어(CNC) 시스템에 직접 통합되어 절삭 공정을 실시간으로 최적화합니다.

빅데이터, 사물인터넷(IoT), 산업 디자인, 디지털 트윈 모델과 같은 기술은 기계 설계 및 제조 방식에 극적인 변화를 가져왔습니다.
응우옌 락 홍 박사, 베트남 기계공학회 부회장

대표적인 예로 FANUC Intelligent Edge Link & Drive(FIELD) 시스템을 들 수 있습니다. 이 시스템은 AI와 IoT를 결합하여 여러 CNC 기계의 데이터를 동기화하고, 작동 상태를 분석하며, 오류 발생을 자동으로 예측합니다. 그 결과, AI는 대량 생산에서 절삭 효율을 10~20% 향상시키고 설정 시간을 40% 단축하는 데 도움을 줍니다. 또한, 시스템이 과거 데이터를 학습하여 티타늄이나 알루미늄 합금과 같은 재료에 대한 최적의 가공 조건을 결정하는 적응형 제어 기능도 지원합니다.

기계공학 분야에서 인공지능(AI)의 활용에 대해 부 두옹 박사(두이탄 대학교)는 AI가 설계, 제조 공정, 품질 관리, 유지 보수 예측, 신소재 개발 등을 최적화하는 데 적용되어 생산성, 정확성, 전반적인 효율성을 향상시킨다고 언급했습니다. 또한 절삭 속도 및 이송 속도와 같은 가공 매개변수를 유연하게 조정하여 최적의 효율성을 달성할 수 있습니다. 이 시스템은 카메라와 AI 알고리즘을 결합하여 제품 표면을 분석하고 균열, 변형, 치수 오차와 같은 결함을 감지합니다.

인공지능(AI)은 큰 잠재력을 지니고 있음에도 불구하고, 베트남 기계 산업에 적용하는 데에는 현재 많은 장애물이 존재합니다. 기계공학·자동화·환경연구소 소장인 딘 반 치엔 박사에 따르면, AI의 잠재력을 최대한 활용하려면 상당한 비용과 자원이 필요합니다. AI 인프라 구축, 전문 소프트웨어 개발, 숙련된 인력 채용 및 교육 등에 투자가 필수적입니다. 또한, 고성능 컴퓨팅에 대한 수요 증가로 운영 비용이 상승하여 컴퓨팅 자원 투자 및 유지 보수에 지속적인 투자가 요구됩니다.

현재 인공지능(AI)의 적용은 여전히 실험 단계에 머물러 있으며, 주로 대기업과 연구기관에서 활용되고 있습니다. 기계공학 기업의 90% 이상, 특히 중소기업은 생산 현장에 AI를 광범위하게 도입할 만한 자원을 아직 갖추지 못하고 있습니다. 가장 큰 어려움은 생산 데이터의 디지털화 및 동기화가 미흡하다는 점입니다. 가공 장비, 측정 장치, 설계 소프트웨어에서 생성되는 데이터는 여전히 분산되어 있거나 통일된 표준에 따라 저장되지 않고 있습니다. 이로 인해 AI 모델은 학습에 필요한 데이터가 부족하고, 높은 정확도를 달성하기 어렵습니다.

2030년까지의 인공지능(AI) 연구, 개발 및 응용에 관한 국가 전략은 기계 공학 및 제조 분야를 우선 순위 분야 중 하나로 지정하고 있습니다. AI는 베트남 기계 공학 산업을 재편하는 핵심 요소이며, 기존의 "경험 기반 설계" 모델에서 "데이터 기반 및 인공지능 기반 설계" 모델로의 전환을 이끌 것입니다.

더욱이, 기계공학, 인공지능, 수치 시뮬레이션에 대한 지식을 동시에 갖춘 엔지니어 등 융합 인력이 부족합니다. 한편, 스마트 제조 시스템은 센서, 머신러닝 알고리즘, 수치 모델이 통합된 장비를 운영하고 유지 관리할 수 있는 기술 인력을 필요로 합니다. 기술적으로, 현재 많은 스마트 기계 장치는 높은 비용을 들여 수입되고 있습니다. 수입 장비에 통합된 AI는 종종 "블랙박스"처럼 작동하여 국내 생산 환경에 맞게 맞춤화하기 어렵습니다. 국내 기업들은 아직 센서 모듈, 데이터 수집 시스템, AI가 통합된 시뮬레이션 소프트웨어에 대한 기술력을 확보하지 못했습니다.

2030년까지의 인공지능(AI) 연구, 개발 및 응용에 관한 국가 전략은 기계 공학 및 제조업을 우선 분야 중 하나로 지정하고 있습니다. AI는 베트남 기계 공학 산업을 재편하는 핵심 요소이며, 기존의 "경험 기반 설계" 모델에서 "데이터 기반 및 인공지능 기반 설계" 모델로의 전환을 이끌 것입니다. 이는 단순한 기술적 방향이 아니라 디지털 전환 시대에 기계 공학 산업이 수행해야 할 전략적 과제이며, 베트남이 스마트하고 자립적이며 세계적으로 경쟁력 있는 제조업으로 나아가는 데 기여할 것입니다.

하지만 기계공학 분야 전문가들에 따르면, 이를 달성하기 위해서는 전략적이고 통합적인 해결책이 필요합니다. 우선 설계, 가공, 시뮬레이션, 센서 데이터 등을 포함하는 국가 차원의 디지털화된 기계공학 데이터 저장소를 구축해야 합니다. 이 데이터 저장소는 인공지능 모델 학습 플랫폼 역할을 하여 해당 기술의 광범위한 적용을 가능하게 할 것입니다.

동시에 기계공학, 전자공학, 인공지능 분야의 융합 교육을 장려하고, 학교와 기업을 연계하여 엔지니어들이 실제 생산 라인에서 실무 경험을 쌓을 수 있도록 해야 합니다. 또한 스마트 기계 제품의 국산화를 촉진해야 합니다. 가공 장비 제어 소프트웨어, 머신 비전 시스템, 디지털 복제 모델 등을 개발하여 "메이크 인 베트남" 정책을 시행하면 기업의 비용 절감과 기술 주도권 확보에 도움이 될 것입니다. 나아가 연구기관, 대학, 기업 간의 연구 협력을 강화하여 스마트 기계 생태계를 조성하고, 제품 출시 전 기술 검증 및 완성을 위한 여건을 마련해야 합니다.

광민

출처: https://nhandan.vn/toi-uu-hoa-thiet-design-gia-cong-co-khi-tu-ung-dung-ai-post929960.html