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성형 해석과 인더스트리 4.0 스마트 제조(1) : CAE 기술 발전 및 프로세스 개선

2019년 7월 29일 업데이트됨

손스보 (Tober Sun)

우리는 앞으로 몇 차례에 걸쳐 현재 사출성형 산업이 지향하는 인더스트리 4.0목표 하에 발전 중인 각종 프로젝트를 소개하고자 한다. 본 내용의 주제는 CAE시뮬레이션 기술 관련 발전에 관한 것으로, 프로세스 개선에 치중하고 있다. 공장 생산관리 자동화 영역에 대해서는 향후 별도의 단원에서 소개하기로 한다.


“정보”가 인더스트리 4.0과정으로 나아가는 주역이긴 하나, 사출성형 프로세스에 있어서 정보는 공정 조건, 설비와 원료 상황 및 생산된 제품 품질의 범위를 벗어나지 않는다 .“데이터”에 의해 정리되어 생성된 정보가 정보 분석 후에는 “지식”이 되고, 이 지식은 바로 기술 발전을 촉진시키는 에너지이다. 따라서 우리가 인더스트리 4.0으로 나아가는 것은 바로 데이터, 정보, 지식 3자가 끊임없이 통합되고 강화되는 과정이라고 말할 수 있다. 과거 플라스틱 가공산업에서 제품, 모듈 설계 및 성형 공정 조건 대부분은 경험에 의존해 전수되었고, 대부분의 사람들이 공장에서 수집한 것은 조각 정보일 뿐 완전한 데이터가 없기 때문에 지식을 생성할 수 없었다. 플라스틱 가공업계는 인더스트리 4.0의 적용, 즉 완벽한 데이터의 수집, 정보 유통 자동화 및 컴퓨터의 연산능력을 이용해 지식 생성을 강화해야 한다.


그렇다면 데이터는 또 어떻게 실제 물리적 환경(예를 들면 센서에 의해 수집된 수치)에서 연산 분산을 위한 개념으로 전환되는 것인가? 미국 국립 과학재단 지식 통합 생산 시스템 산학협력센터 공동주임이자 Moldex3D로 제조업 혁신을 진행하는 고문을 맡고 있는 리제(Jay Lee) 박사는 저서 《인더스트리 빅 데이터(2016)》에서 Cyber-Physical System의 개념을 다음과 같이 언급했다. “물리적 공간 객체, 환경, 활동의 빅 데이터를 캡처, 저장, 모델 구축, 분석, 마이닝, 평가, 예측, 최적화, 협업하고, 객체의 설계, 테스트 및 운영 성능 특성과 결합시켜 물리적 공간과의 깊은 융합을 생성한다. 나아가 자기 감지, 자기 기억, 자기 인지, 자기 결정을 통해 산업 자산의 포괄적 스마트화를 촉진한다”


이러한 가상의 모델을 통해 실제 가공 환경을 설명하는 방법이 만약 사출성형 프로세스에 활용된다면, 그것은 바로 “성형 해석”에 의존하는 것이다. 사출 성형 해석은 실제 공간을 가상의 환경으로 전환시켜 우리로 하여금 그 속에서 지식을 응용하여 문제를 해결할 수 있게 한다. 제한적으로 분석된 각 시스템을 구축하는 과정에서 캐비티와 금형를 포함하는 물리적 객체는 메쉬 제작을 통해 분석하는 경계 범위를 형성한다. 반면 물리학 필드에서는 사출 성형 해석에서 열 전달 및 유체 역학 방정식을 통해 해석한다. 분석되는 객체, 플라스틱은 그 열과 유동 특성을 재료 방정식으로 전환하며, 가공기의 운동은 재료에 가압되는 압력, 속도 및 온도 등으로 전환된다. 이렇게 사출성형 중인 모든 요소가 이미 가상의 시스템으로 전환되고, 제품 품질과 생산 효율성에 대한 계산이 가상 시스템에서 완료된 후에는 실제 공간으로 반응되어 생산 결정의 권장사항으로 사용된다.


가상과 실제 공간을 결합시킨 기술의 진화는 두 가지 방면에서 비롯된다. 하나는 모델 구축의 실제 정도이고, 다른 하나는 가상 공간 속의 데이터 분석 기술로, 이 역시 사출 성형 해석 소프트웨어 개발자가 지속해서 노력하고 있는 방향이기도 한다. Moldex3D의 개발 방향에서 재료 방정식에 관한 개선은 줄곧 Moldex3D재료 연구 센터의 핵심 임무였다. 예를 들면 전통적 순수 점성 방정식만을 사용해 유동 예측을 개선하는 신기술인 재료의 점탄성 측정 및 소프트웨어 패키지의 점탄성 결합 솔버 등이다. 이를 통해 유동 불안정성과 같은 각종 표면의 품질 결함 모두를 보다 효율적으로 사전에 예측할 수 있었다. 만약 점탄성을 뒤틀림 분석까지 확장시킨다면, 모듈 내 수축이 생성된 제품의 응력까지도 냉각 시간에 따라 서로 다른 정도로 이완시킬 수 있으며, 제품의 변형도 다양한 가공 공정에서의 상황을 반영할 수 있을 것이다.


또 다른 하나는 최근 갈수록 중요해지는 사출기 작동의 모델 구축이다. 전통적 시뮬레이션은 스크류의 운동을 단순하게 접착제에 가압하는 속도와 압력으로 전환시키는데, 사실 이것은 플라스틱의 유동 행동을 지나치게 단순화한 것이다. 폐쇄회로 유압기를 예로들면, 실제 사출 단계에서 스크류의 이동은 기계가 현재 측정한 속도와 성형직원이 입력한 사출 속도를 비교하고, 그중의 차이를 컨트롤러가 비례밸브로 조정함으로써 스크류의 전진 속도를 높이거나 낮추는 것이다. 이 제어회로의 응답 속도는 기기가 안정적으로 생산할 수 있는지 여부를 결정한다. 만약 제품 설계가 불량이면 사출 압력의 변화폭이 크고, 제어회로 응답이 안정화되려면 자연적으로 오랜 시간이 필요한다. 인더스티리 4.0 환경에서 안정적인 생산은 자동화의 필수 조건이기 때문에, 시뮬레이션 시에 기기 작동의 모델 구축은 갈수록 중요해지고 있다.


다음 글에서는 현재 고객의 인더스트리 4.0 에너지 구축에 협조하고 있는 각 사출기 공급업체의 다양한 솔루션에 대해 소개한다.



손스보(Tober Sun) 박사 코어테크(Moldex3D) 재료연구센터 주임미국 코네티컷 대학교의 고분자 과학 박사로 주요 연구 분야는 복합재료, 생체재료, 분해성 고분자, 산업설계 플라스틱 성질 응용 및 고분자 유변학, 고분자 가공 및 고분자 물성 등이다. 코어테크 과학기술 지원부 매니저, 자동차 프로젝트 등을 역임했고, 코어테크 글로벌 기술 교육과정 및 세미나 등의 주요 강사로 장기간 활약하고 있다.#Moldex3D #News
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