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기업의 독자적인 계측 데이터를 활용한 노하우의 축적과 재이용

전문가 제언: ○ 리드타임(lead time)의 단축에 의한 비용저감을 현실화하기 위해서는 실질적인 시연(tryout) 횟수를 줄이는 것이 과제이다. 이를 달성하기 위해서는 실제의 금형조정 작업 상세를 금형설계의 최초 단계 데이터로 피드백하여야 한다. 금형 조정 내용을 소성 변형에 반영시킴으로써 해석의 정밀도를 향상시키고, 가상적인 시연 반복 횟수에 따라 실질적인 시연 횟수를 감소시킬 수 있다.

○ 자동차 제품의 제조 공정을 예로 들면, 자원 고갈과 환경 문제 등을 완화하기 위한 고강성(high stiffness), 경량화(weight lightening)의 조기대응 신소재의 적용이 이루어진다고 해도, 종래의 조건 설정으로 한 해석과 적합성을 이루도록 하는 것은 어렵다. 또한 숙련자의 노하우와 경험치를 직접 이용할 수 없기 때문에 금형조정 작업 등에 많은 시간이 걸리게 된다.

? 이러한 경우 ARGUS? 시스템에 계측 데이터를 이용하여 해석한 결과와 비교 검증을 거치고, 데이터를 해석의 조건 설정에 반영시키며 다른 재질의 기술을 부가시킨다면, 작업의 공정 수 삭감과 정밀도의 향상을 꾀할 수 있다고 생각된다.

○ 국내에서는 계측의 방법으로 로봇을 활용한 자동 계측이 많이 이루어지고 있다. 이 방법은 계측 데이터의 재활용이 용이하다. 자동차의 설계를 예로 들면, 외장디자인(exterior design)을 중시하고 골격강성 증가를 위해 변형에너지(strain energy) 해석으로 비틀림 강성과 굽힘 강성에 대하여 강성 배분비율을 고려한 고강성 경량화의 차체개발에 주력하고 있지만 한계가 따른다.

○ 따라서 금형과 부품을 제조하는 기업에서는, 이 보고서에서 소개하는 ARGUS? 시스템, TEBIS? 시스템, PONTOS? 시스템 등에 기업 독자적인 계측 데이터를 활용함으로써, 기업마다의 각종 데이터와 관계되는 노하우를 계속 축적하여 이를 재이용하면, 생산성을 크게 향상시킬 수 있을 것이다.

저자: Hisashi Yamaguchi, Atsushi Sato
자료유형: 학술정보