나시자키 타케오, 모리머시너리 FA사업부 제조기술과

 

팩토리 오토메이션(FA)이란 글자 그대로 ‘공장 자동화’를 말한다. 공장에서 제품이 제조되는 공정에는 수주, 생산, 출하와 같은 일련의 흐름이 있는데, 시대의 진전과 함께 공장에 도입되는 테크놀로지도 변화해 왔다.

최근에는 ICT, IoT, AI 등의 기술 발전과 함께 인더스트리4.0, 이른바 ‘제4차 산업혁명’이 강조되고 있으며, FA화에도 새로운 물결이 밀려오고 있다. IoT 센서와 네트워크 기술의 연계로 공작기계나 산업용 로봇 등이 네트워크로 연결되고, 공장 현장의 데이터를 자동적으로 수집할 수 있게 됐다. 또한, 하나의 공장을 넘어 사내외의 여러 공장과도 연계가 이루어지고 있다.

 

이번에 소개하는 AI 툴 소믈리에는 머시닝 툴 매니지먼트 시스템의 핵심이 되는 장치, 툴 스토커에 AI에 의한 절삭공구의 수명 판정 기능을 탑재한 장치이다. 기존에는 기계가공 기능사 자격자가 하고 있던 공구 마모 판정을 AI 툴 소믈리에가 자동 판별, 공구 수명을 포함한 라이브러리를 구축해 정보의 일원화가 가능해진다. 이하에 개발 배경과 그 활용 방법을 소개한다.

 

툴 소믈리에의 개발(2019년 판매 시작) (그림 1)

 

이 설비에 구비되어 있는 HP-5530V는 쿄리츠세이키와 모리머시너리가 공동 개발한 것으로, CCD 카메라를 탑재해 툴의 식별에서 측정까지 자동으로 할 수 있는 최첨단 툴 프리세터이다(그림 2). 특히 툴 홀더 사이즈 및 풀스터드 형상이 다른 툴에 대해, 자동으로 화상을 식별해 측정하기 때문에 고정도의 가공이 필요한 툴 오프셋의 계측이 자동으로 이루어진다. 경험과 고도의 기량이 필요한 오퍼레이션 작업이 경감되고, 정확한 툴 라이브러리를 구축하는 것이 가능하다.

 

 

CCD 카메라로 공구 홀더에 각인된 ID를 판독하고, 그 후 풀스터드 형상 MAS-Ⅰ·Ⅱ/90°/ANSI/JIS를 화상 판정한 후에 OK가 되면, 툴 프리세터 HP-5530V에 툴을 자동으로 세트한다. BT40을 측정할 때에는 전용의 어댑터(외경 BT50, 내경 BT40)를 측정 전에 프리세터에 자동으로 세트한 후에 ＃40 툴의 자동 계측을 한다.

 

 

처음에 측정을 위한 레시피를 작성하면, 그 후의 측정은 모두 비접촉 또한 자동으로 이루어지기 때문에 오퍼레이터의 기량에 의존하지 않고 정확한 측정 결과를 반복적으로 얻을 수 있다. 게다가 가공 이력에 의한 공구 마모의 상태 변화를 관찰, 가공 정보(가공 시간, 가공재, 가공 조건 등)와 함께 데이터베이스화함으로써 공구 마모 정도의 평가·치핑 등 공구 수명의 평가 추정 등 공구에 발생하는 여러 가지 과제를 해결하기 위한 실마리가 되는 정보를 축적할 수 있게 된다. 그 결과, 공구 준비 시간의 단축과 공구 수명의 최적화가 도모되어 공구 재고를 줄일 수 있게 된다.

 

머시닝센터에 부속되는 툴 스토커는 FMS(Flexible Manufacturing System)에 대응하기 위해 200개～300개의 공구를 수납할 수 있는 툴 매거진이 보급됐다. 그러나 장시간의 자동 운전 및 플렉시블화 요구에 대응하기 위해서는 공구의 보수 관리가 중요하다. 그렇기 때문에 머시닝센터와 일체가 된 툴 매거진과는 별도의 독립된 전용 툴 스토커에 공장 내에 있는 여러 가지 공구를 한 곳에 보관함으로써 MC 간의 공구 교체도 원활하게 할 수 있다. 또한, 중복 보관의 경감과 공구 세팅 작업을 집약할 수 있어 공구 관리 업무의 개선을 실현할 수 있다. 운용 방법에 따라서는 고가의 공구 홀더는 렌탈하거나 서브스크립션으로 할 수도 있다.

 

툴 소믈리에는 공장 내의 빈 공간, 예를 들면 천정 크레인의 주행 레일 아래나 벽면을 따라 사이즈에 맞춰 장치 높이와 길이를 모듈 단위로 설정하는 것도 가능하다. 특징으로서 스토커 내의 공구 스톡 위치의 선정은 장치가 자동으로 보관 공간을 확인하고, 최적의 장소를 찾아 보관한다. 예를 들면 공구 길이 300mm의 공구는 2단 째, 500mm의 공구는 3단 째. 공구 지름 ø200mm의 공구는 좌우 스톡 공간을 이용한 보관 공간을 점유함으로써 한정된 공간에서 최대 스톡 수를 확보하는 것도 가능하다.

 

이 장치는 일본 국내 납입 실적 No.1인 ATC 및 툴 매거진으로 축적한 공구의 자동 핸들링 기술을 활용하는 동시에, 새롭게 공구 날끝을 위쪽 방향으로 세워 보관함으로써 날끝의 상태를 위쪽에서 쉽게 확인할 수 있다. 툴 프리세터에 대한 세팅은 물론이고, 공구 랙에 대한 세팅의 신뢰성(탈락 없이 신속하고 확실하게 핸들링할 수 있는 기구를 개발)도 향상시킬 수 있었다. 게다가 툴 소믈리에 내의 데이터베이스와 연계해 툴 프리세터로 촬영한 화상으로부터 화상처리에 의해 절삭공구의 결손 유무를 판정하는 기능을 장비했다(그림 3).

 

 

또한, 사회의 요구를 사용자의 시점에서 살펴, 새로운 부가가치를 창출하는 디자인으로 했다. 사용자가 브랜드 가치를 느낄 수 있도록 본체는 와인을 이미지하는 포도주색으로 하고, 오염이 잘 되지 않는 주름 도장을 채용했다. 소믈리에의 옷깃과 공구 홀더를 이미지한 로고 마크는 LED 조명의 발색을 변화시켜 장치 운전 상태를 알리는 표시등의 역할도 겸한다.

 

각사 설비 메이커에서 고기능 툴 프리세터, 대용량 랙식 매거진, 공구 관리 캐비닛 등이 발매되고 있다. 또한, 소프트웨어 메이커에서는 각종 공구 관리 소프트웨어가 발매되고 있는데, 툴 프리세터와 매거진을 일체로 해서 여러 가지 어셈블리 공구를 자동 계측하고, 데이터와 함께 실제 제품을 일원 관리할 수 있는 장치는 전무했다.

 

진화한 툴 소믈리에, AI 툴 소믈리에 개발

 

‘제조 대국’이라고 불리는 일본. 그러나 유감스럽게도 일본의 제조업은 이제 더 이상 일본을 대표하지 않는다. 해외의 선진적인 제조업 약진에 의해 많은 일본 제조 사업자가 위기에 직면해 있다. 저코스트 생산을 실현하는 신흥국의 존재, 저출산 고령화에서 오는 노동 인구 감소, 마켓 축소 등 거기에는 여러 가지 요인이 숨겨져 있다.

 

일본 제조업의 현 상황을 정리하는 동시에 ‘제조업의 미래를 바꾸는 것은 무엇일까?’ 그 해답을 생각해 가기로 한다. 일본의 제조업이, 이전보다 증가해 보더리스화된 세계의 제조업과 경쟁해 가기 위해서는 해결해야 할 큰 과제가 3가지 있다. 그것이 ‘인재 부족’, ‘IT 활용’, ‘기술 계승’의 3가지이다. 이 문제를 해결하기 위한 하나로서 AI 툴 소믈리에를 소개한다.

 

AI 툴 소믈리에의 대응

 

1. 소형 머시닝센터에 대응

30번～50번 공구에도 하나의 핸드로 대응하도록 새롭게 전동 모터가 설치된 E 핸드를 개발했다(그림 4).

 

 

공작기계는 제조 현장에 도입하는데 있어 그 설치 공간이 장애가 되는 경우가 있다. 새로운 공작기계를 도입하기 위해 생산라인을 재구축해야 하는 케이스도 있다. 그러나 최근에는 공작기계의 소형·공간절감화 움직임이 활발해지고 있다. 공작기계의 소형·공간절감화에 의해 대부분의 제조 현장에서 새로운 공작기계를 도입하기 쉬어졌으며, 생산라인 구축의 자유도가 높아졌다.

 

소형 툴(BT30)의 장점은 가볍고 세트가 용이, 고속 회전·고속 이송이 가능하며, 가공 시간을 단축, 본체가 콤팩트해 설치 면적과 소비전력을 절감, 본체도 툴도 가격이 저렴하다 등의 메리트가 있으며, 가공 범위를 확대해 대형 워크에 대응한 기종도 증가하고 있다. 소형 툴(BT30)에 대응할 수 있게 했으며, 또한 기존 BT40, BT50까지의 사이즈가 다른 규격도 동일 스토커 내에 보관할 수 있게 했다.

 

2. 여러 종류의 다양한 공구에서도 숙련자 판단을 실현하는 최적 공구 선정 시스템의 개발

공작기계 시장은 계속 확대되고 있다. 다품종 소량 생산으로 인해, 사용되는 절삭공구의 수와 종류도 증가하고 있다. 이와 함께 대용량 툴 매거진을 갖춰 세팅 교체를 단시간에 할 수 있는 머시닝센터의 수요도 증가하고, IoT에 의한 스마트공장화가 추진되고 있다. 또한, 해외 기업과의 경쟁 심화, 그리고 숙련 기능자 감소 등의 과제도 있으며, ‘Society5.0’을 위한 대응이 국가 차원에서 추진되고 있다.

 

절삭공구를 사용하고 있는 분이라면 누구라도 생각한 적이 있을 것이다. ‘이 드릴은 아직 사용할 수 있을까?’, ‘엔드밀의 가공 조건을 조금 내려서 사용하는 편이 좋을까?’. 숙련 작업자라면 마모된 날의 상태, 절삭음, 사용 시간 등으로 판단하는 것이 가능하다. 그러나 경험이 적은 작업자는 경험값이 적어 고민하는데 많은 시간이 소요될 것이다. 이미 날 끝이 수명이 다된 엔드밀로 그대로 가공을 하면, 줄무늬나 흠집이 생겨 면이 거칠어지고 버가 발생하는 등 가공 품질에 악영향을 미친다. 또한, 절삭감이 나빠진 엔드밀을 사용하면 마찰 절삭저항이 증가하고 채터링이 발생할 가능성도 높아진다. 그러면 공구에 이상한 부하가 걸리게 돼 최악의 경우 공구 자체가 파손되고 워크가 불량이 되어 버리는 경우도 있다.

 

AI 툴 소믈리에는 오카야마 대학 코다마 연구실에서 공구 상태를 가시화하고, 그 상태와 조건을 데이터베이스화함으로써 공구 결손의 마모량 편차와 머시닝센터 절삭 시의 저항(가공부하)와 공구 마모의 상관성 검토를 추진해 최적의 절삭 조건·수명의 데이터를 구축해 간다.

 

또한 ‘조기 위암의 심층도 진단 지원’ 등의 화상 AI 기술 사업화를 추진하는 료비시스템즈를 참여시켜, 사용 후의 절삭공구를 촬영한 화상으로부터 마모, 결손의 자동 검출을 한다. 정확한 AI 판정이 가능해지면 공구의 마모 상황을 가시화할 수 있다.

 

맺음말

 

오카야마 대학 타카하시 교수의 도움을 받아, 뉴럴 네트워크에 파라미터만 공유함으로써 비밀성이 높은 숙련공의 노하우를 보호하면서 각 공장의 한정된 데이터를 연결해 AI의 분산·협조 학습에 의해 공구 판정 정도를 향상시켜 가는 기법을 개발해 갈 계획이다.

 

뉴럴 네트워크란 인간의 뇌신경계 뉴런을 수리 모델화한 것의 조합이다. 인간의 뇌 구조에서 착상을 얻은 것으로, 뇌 기능의 몇 가지 특성을 컴퓨터상에서 표현하기 위해 만들어진 수학 모델이다(그림 5).

 

 

개발이 진행되면 다양한 여러 가공 공장을 뉴럴 네트워크로 연결, 예를 들면 철가공을 주로 하는 회사의 노하우, 주물가공을 주로 하는 회사의 노하우를 공유함으로써 어떠한 가공품도 최적 조건으로 가공할 수 있고, 공구 수명까지 최적의 타이밍으로 교환할 수 있게 된다. 툴 소믈리에의 공구 관리 기술로 코스트 다운하면서 AI에 의한 최적 판단으로 제품의 품질 향상으로도 이어진다.

 

앞으로 3년에 걸쳐 ‘최적 공구 선정·수명 제시’가 가능한 ‘AI 툴 소믈리에’의 개발을 진행해 갈 것이다.

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