AI CNC 절단 매개변수를 설정할 수 있을까요?

이것이 바로 저희가 최신 영상에서 ‘절삭 매개변수 탐색기( CPE ) ’를 소개하며 답하고자 했던 질문입니다. CPE는 CAM 포함된 기능으로, 가공 기술자와 CAM 더 나은 이송 속도와 회전 속도를 더 빠르게 설정할 수 있도록 돕기 위해 고안되었습니다.

이 영상에서는 CloudNC의 수석 제품 소유자인 잭이 CPE를 화면에서 실제 작업 현장으로 적용하는 과정을 보여줍니다. 실제 가공 상황에서 CPE가 어떻게 절삭 매개변수를 추천하는지, 가공 기술자가 이러한 추천값을 어떻게 조정할 수 있는지, 그리고 기계에서 실제로 테스트해 보면 어떤 결과가 나오는지 소개합니다.

아래의 전체 영상을 시청하시면 절삭 과정, 칩 형성, 공구 접촉 및 표면 마감 상태를 담은 슬로우 모션 영상을 포함하여 CPE의 실제 작동 모습을 확인하실 수 있습니다.

이송 속도와 절삭 속도는 가공 과정에서 가장 중요한 결정 사항 중 하나이며, 동시에 시간, 비용, 성능을 제대로 활용하지 못하는 가장 흔한 부분이기도 합니다.

너무 보수적으로 가공하면 사이클 시간이 필요 이상으로 길어집니다. 한계를 파악하지 못한 채 무리하게 가공하면 표면 마감이 나빠지거나, 공구가 마모되거나 파손되거나, 절삭 조건이 불안정해지거나, 부품이 불량으로 판정될 위험이 있습니다.

CPE는 바로 그 문제를 해결하기 위해 개발되었습니다.

CPE는 일반적인 책에 나온 수치나 고정된 사전 설정, 또는 시행착오를 통한 조정에 의존하기보다는, 현재 진행 중인 구체적인 가공 상황에 따라 매개변수를 조정할 것을 권장합니다.

즉, 단순히 다음과 같이 묻는 것이 아니라는 뜻입니다:

이 공구의 표준 이송량과 절삭 속도는 얼마입니까?

이것은 더 나은 질문을 던지고 있는 것입니다:

이 특정 설비에서 이 특정 가공 작업에 적합한 절삭 조건은 무엇일까요?

'절삭 매개변수 탐색기'란 무엇인가요?

‘절삭 매개변수 탐색기’는 CNC 공구 경로 생성을 가속화하기 위한 CloudNC의 AI CAM 일부입니다.

CPE는 특히 절삭 데이터에 중점을 둡니다. 이 시스템의 역할은 사용자가 기존의 수동 방식보다 훨씬 빠르게 안전하고 신뢰할 수 있으며 생산성 높은 절삭 조건과 속도를 설정할 수 있도록 돕는 것입니다.

권장 사항을 도출하는 데 필요한 정보의 상당 부분은 CAM Assist에서 자동으로 가져옵니다. 이후 CPE는 다음과 같은 요소를 포함한 실제 절삭 시나리오를 고려합니다:

• 부품 재질
• 기계 한계
• 공구 및 홀더 형상
• 공작물 고정 조건
• 작전 유형
• 절삭 깊이와 폭
• 칩 부하
• 이송 속도와 스핀들 회전 속도
• 변형 한계
• 표면 마감 목표

그 결과, 일률적인 값이 아닌 실제 운영 상황에 맞춰 조정된 권장 사항이 도출됩니다.

CPE의 권고안 수립 방식

CPE는 물리 모델과 하이브리드 AI 결합하여 절삭 매개변수를 AI .

이 계산에는 공구와 홀더의 형상, 가공 대상 재료, 그리고 절삭 과정에서 발생할 가능성이 있는 힘들이 모두 고려됩니다. 이러한 힘들은 공구의 처짐, 진동, 표면 마감, 절삭 안정성에 영향을 미칠 뿐만 아니라, 극단적인 경우에는 공구 파손의 위험까지 초래할 수 있기 때문에 매우 중요합니다.

목표는 허용 가능한 범위 내에서 생산성을 극대화하는 것입니다.

또한 중요한 점은, CPE가 단순히 수치만 제시하고 이를 맹목적으로 믿으라고 요구하지 않는다는 것입니다. CPE는 추천 결과에 어떤 요인들이 영향을 미치고 있는지 파악하는 데 도움을 줍니다.

예를 들어, 절삭 작업은 스핀들 출력, 토크, 공구 처짐, 공작물 고정 안정성, 표면 마감 요구 사항 또는 기타 제약 조건에 의해 제한될 수 있습니다. CPE는 이러한 제한 사항을 시각화함으로써, 가공 기술자와 CAM 가공 방식을 결정할 때 더 유용한 정보를 제공합니다.

이는 기존의 시행착오 방식과는 큰 차이가 있는데, 기존 방식에서는 대개 한계에 도달한 후에야 비로소 그 한계를 깨닫게 되기 때문입니다.

CPE는 기계공의 판단력을 대체하기 위한 것이 아닙니다

CPE의 가장 중요한 개념 중 하나는 ‘통제’입니다.

목표는 모든 사용자에게 단일한 권장 사항을 일률적으로 강요하는 것이 아닙니다. 대신 CPE는 기계 가공 기술자들에게 더 빠르고 과학적인 출발점을 제공하며, 이후 각자가 가장 중요하게 여기는 요소에 따라 권장 사항을 조정할 수 있도록 합니다.

예를 들어, 사용자는 공구 수명, 가공 안정성 또는 표면 마감 중 어느 한 가지에 중점을 두고 절삭을 조정하고자 할 수 있습니다. 또 다른 상황에서는 생산성과 재료 제거율을 우선시하고자 할 수도 있습니다.

CPE를 사용하면 사용자가 제약 조건을 조정하고 그 자리에서 바로 권장 사항을 다시 생성할 수 있습니다. 즉, 기계, 공구, 고정구 및 공작물에 대한 작업자의 전문 지식이 여전히 이 공정의 핵심을 차지합니다.

이는 AI 가공 전문 지식을 대체하는 것이 아니라, 장단점을 더 명확하고 빠르게 파악하여 실행에 옮기기 쉽게 AI 것입니다.

이것이 기계 가공 기술자와 CAM 에게 왜 중요한가

숙련된 사용자의 경우, CPE를 활용하면 각 작업에 대한 이송량과 절삭 속도를 설정하는 데 소요되는 시간과 시행착오를 크게 줄일 수 있습니다.

경험이 부족한 사용자에게는, 특히 익숙하지 않은 공구, 재료 또는 절삭 조건을 다룰 때 더 안전하고 충분한 정보를 바탕으로 한 출발점을 제공합니다.

이를 통해 모든 사람이 제약 사항을 명확히 파악할 수 있습니다.

즉, 사용자들은 단순히 추천을 받아들이는 데 그치지 않습니다. 그 추천이 왜 타당한지, 어떤 제약이 있는지, 그리고 더 나아가고 싶다면 무엇을 변경할 수 있는지 이해할 수 있습니다.

그 결과, 사이클 시간이 단축되고, 프로그래밍의 일관성이 높아지며, 공구 수명이 연장되고, 첫 시도부터 정확한 가공 성능이 향상되며, 일반적인 매개변수 사전 설정으로 인한 타협을 줄일 수 있습니다.

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