오토폼이 AI 시뮬레이션과 디지털 트윈 기반 금형 로드맵을 공개하며 제조 현장의 숙련 기술을 데이터 자산으로 전환해 공정 예측 정확도와 품질 일관성을 높인다.

 

AI 기반 금형 설계 판단 기준 데이터 축적

제조 산업은 숙련 인력 감소로 공정 판단 기준이 개인 경험에 머무르면서 설계 재현성과 품질 일관성 확보가 어려운 구조다. 경험 중심 의사결정 방식은 동일 조건에서도 결과 편차가 발생하는 한계를 갖는다. 엔지니어링 판단 과정을 데이터 기반 기준으로 전환해 설계 지식을 조직 내부 자산으로 축적한다.

 

AI 시뮬레이션 기반 공정 조건 예측·검증

AI 시뮬레이션은 금형 성형 조건과 소재 변형 결과를 예측해 반복 시험 없이 최적 공정 조건을 도출하며, 디지털 트윈은 실제 생산 환경 변수를 가상 모델로 재현해 공정 결과를 검증한다. 설계 과정에서 생성된 판단 기준은 데이터로 축적되며 반복 설계에 동일 기준으로 적용된다.

 

오토폼 올리비에 르퇴르트르 CEO는 AI 투자 확대와 디지털 트윈 적용을 통해 숙련자의 판단 과정을 시스템화하고 엔지니어링 의사결정 정확도를 높이겠다고 밝혔다.

 

품질 비용 최적화를 위한 공정 검증

오토폼코리아 조영빈 대표는 제조 경쟁력의 핵심 요소로 품질 안정성과 비용 예측 가능성을 제시하며, 총체적 품질 관리 관점에서는 예방 비용을 높이고 실패 비용을 줄이기 위해 공정 조건을 검증할 수 있는 시뮬레이션 환경이 필요하다고 설명했다. 디지털 기반 설계 검증은 시행착오 비용을 줄이고 생산 초기 품질 편차를 낮춘다.

 

산학 협력 기반 인재 양성 확대

경북기계공업고등학교와 진행한 ‘오토폼 이음 프로젝트’는 시뮬레이션 기반 금형 설계 교육을 포함한 실무형 커리큘럼으로 구성됐다. 참여 학생 10명은 취업이 확정됐거나 2027년 상반기 제조 현장 합류를 앞두고 있다. 오토폼은 해당 교육 모델을 전국 단위로 확대해 제조 산업 전반으로 기술 전승 기반을 확장할 계획이다.

 

오토폼코리아 조영빈 대표는 숙련자의 경험을 데이터 기반 엔지니어링 자산으로 전환해야 금형 산업 경쟁력을 유지할 수 있다고 밝혔다.

 

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