[Top Story] iSLM을 통한 지능형 데이터 기반 의사결정
- moldex3d
- 11월 24일
- 3분 분량
최종 수정일: 5일 전
안녕하세요.
이티에스소프트입니다.
오늘 소개해드릴 Top Story는
iSLM을 통한 지능형 데이터 기반 의사결정
입니다.
아래 내용 확인해보시죠!
플라스틱 사출성형은 전 세계 제조업에서 널리 활용되는 핵심 기술입니다. 기존에는 생산 현장에서는 숙련된 기술자들이 금형 트라이아웃이나 기계 설정을 통해 제품 품질을 안정화해 왔습니다. 하지만 이러한 방식은 많은 시간과 비용이 소요될 뿐 아니라, 작업자마다 판단 기준이 달라 품질에 편차가 생기기 쉽습니다.
스마트 제조 시대가 열리면서, 이러한 문제들은 AI 기술이 접목된 지능형 관리 시스템을 통해 해결할 수 있게 되었습니다. 이 시스템은 생산 효율성과 유연성을 높이는 동시에, 안정적인 공정을 가능하게 합니다.
사출성형 공정에 AI를 도입하면, 데이터 분석과 실시간 예측을 통해 최적의 공정 조건을 자동으로 도출할 수 있습니다. 이를 통해 금형 트라이아웃에 소요되는 시간을 줄이고 생산 안정성을 높이는 동시에, 작업자의 실수로 인한 품질 저하 위험도 최소화할 수 있습니다. 또한 AI 기반 이상 탐지 및 예측 분석 기능은 생산 중 발생할 수 있는 잠재적 문제를 조기에 감지해 설비의 비가동 시간과 자원 낭비를 효과적으로 줄여줍니다.
iSLM: 데이터의 가치를 극대화하다
Moldex3D iSLM은 금형 설계 및 플라스틱 성형에 특화된 데이터 관리 플랫폼으로, 제품 개발 전 과정에서 생성되는 모든 데이터와 정보를 체계적으로 축적합니다. iSLM은 자동화된 금형 설계 가이드와 AI 기반 최적화 기능을 결합해, 축적된 데이터를 최대한 활용하고 전체 공정의 효율성과 품질을 향상시킵니다.
2025년, iSLM은 Mold Design Discovery와 Gate Design Discovery라는 두 가지 신규 기능을 선보입니다. 이 기능들은 지능형 성형 예측 기술을 바탕으로 최적의 설계안을 빠르게 도출하도록 지원합니다.
Mold Design Discovery
새로운 CAD 파일을 업로드하면, 시스템이 Knowledge Base에 저장된 과거 프로젝트와의 유사도를 자동으로 분석합니다. 이 과정에서 알고리즘은 파트의 형상, 치수, 구조를 파악하여 가장 유사한 사례를 찾아냅니다. 이후, 데이터베이스에 축적된 소재 특성, 금형 설계 파라미터 등의 핵심 정보를 결합하여 예측 결과를 제공합니다.
예를 들어, 예측된 스프루 압력 및 형체력 데이터를 기반으로 적합한 사출성형기를 미리 선정할 수 있습니다. 또한 수축률 예측 결과를 활용해 설계를 조정할 수 있으며, 사이클 타임 예측 결과를 통해 탄소 배출량 평가와 견적 산출에 도움이 되는 보다 스마트한 결정을 내릴 수 있습니다.
Gate Design Discovery
Project Summary에서 Create Job 기능을 통해 파트 모델 파일을 업로드하면, 시스템이 Knowledge Base에 저장된 과거 프로젝트와의 유사도를 비교합니다. 비교가 완료되면, 시스템은 유사도가 높은 게이트 설계 리스트를 생성합니다. 사용자는 이 사례들을 검토하고 요구 사항에 맞는 게이트 유형과 위치를 손쉽게 선택하여 새로운 파트 모델에 적용할 수 있습니다. 이를 통해 게이트 설계 워크플로우의 정확성과 효율성이 크게 향상됩니다
AI 투명성에 대한 우려 해소
AI 기술이 도입되면서 일부 사용자들은 AI 기능의 투명성에 대해 우려를 표합니다. 자동화된 금형 설계 가이드나 AI 기반 최적화의 경우, “AI가 어떤 근거로 결정을 내렸는가?”에 대한 의문이 신뢰 저하로 이어질 수 있습니다. 또한 AI의 판단 논리나 데이터 출처가 명확히 제시되지 않으면, 비정상적인 상황에서 적절히 개입하기 어려워 공정 위험이 커질 수 있습니다.
이러한 문제를 해결하기 위해, iSLM은 신중하고 설명 가능한 접근 방식을 채택합니다. iSLM은 AI가 도출한 최적화 결과를 즉시 모델에 반영하지 않고, AI가 참조한 프로젝트와 항목을 명확히 표시하여 사용자가 AI가 내린 모든 결정의 근거와 과정을 검토할 수 있도록 합니다.
예를 들어, Mold Design Discovery에서는 유사도 비교에 사용된 모든 프로젝트를 확인할 수 있으며, 각 참조 데이터의 신뢰도 지수(통합/개별)를 확인할 수 있습니다. 이를 통해 사용자는 추천 설계의 적용 가능성을 평가하고 실제 요구에 맞게 필터링하거나 수정할 수 있습니다. Gate Design Discovery에서는 유사 게이트 설계의 썸네일 이미지를 표시해 직관적으로 비교할 수 있습니다. 사용자가 게이트 설계를 선택한 후에도, 언제든지 해당 설계를 제거하고 수동으로 게이트를 재구성하여 최적의 커스터마이징을 실현할 수 있습니다.
결론
제품의 다양화와 맞춤화 수요가 증가하고 스마트 제조가 확산되면서, 디지털 전환은 더 이상 선택이 아닌 필수입니다. AI의 도입은 일반적인 성형 공정에서 발생하는 문제들에 대한 새로운 관점과 해결책을 제공합니다. iSLM은 AI 기반 데이터 분석과 유사도 비교 기능을 통합하여, 최적의 설계 솔루션과 예측 결과를 제공하고 설계·생산 주기를 단축하며, 전반적인 효율성을 향상시킵니다. 또한 AI 의사결정 과정에 대한 사용자 신뢰를 확보하기 위해, iSLM은 참조 프로젝트 및 항목을 투명하게 제시함으로써 사용자가 AI의 판단 근거와 작동 원리를 명확히 이해할 수 있도록 지원합니다.
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