Moldex3D, iSLM 기반 AI 데이터 분석으로 사출성형 설계·의사결정 체계 고도화

등록시간 2026-01-23 14:09:10

플라스틱 사출성형 산업에서는 그동안 생산 라인 기술자의 현장 경험에 의존해 금형 트라이아웃과 설비 조건 조정을 진행해 왔다. 이 방식은 품질 안정화에 시간이 소요되고 비용 부담이 크며, 판단 주체에 따라 결과 편차가 발생하는 한계가 있었다. 최근에는 스마트 제조 환경 확산과 함께 인공지능(AI)을 접목한 지능형 관리 시스템이 이러한 문제를 보완하는 방향으로 도입되고 있다.&nbsp;<div style="text-align:center;align=center"><img src="http://pimg.daara.co.kr/3dprinting/202601/1769144939_80.png" title="1769144939_80.png" style="font-size:14pt;"></div> &nbsp;&nbsp;사출성형 공정에서 AI는 공정 데이터를 기반으로 조건을 분석하고 실시간 예측을 수행한다. 이를 통해 금형 트라이아웃 시간을 단축하고 생산 안정성을 높이는 동시에, 인적 오류 발생 가능성을 줄이는 구조다. 또한 이상 징후 감지와 예측 분석을 통해 공정 초기 단계에서 잠재적인 문제를 식별함으로써 설비 비가동 시간과 자원 낭비를 줄이는 데 활용된다.&nbsp;이러한 흐름 속에서 몰덱스쓰리디(Moldex3D)의 iSLM은 금형 설계와 플라스틱 성형을 위한 데이터 관리 플랫폼으로 활용되고 있다. iSLM은 제품 개발 전 과정에서 생성되는 설계·해석·공정 데이터를 통합 관리해 기업 단위의 데이터베이스 구축을 지원한다. 여기에 자동화된 금형 설계 가이드와 AI 기반 최적화 기능을 결합해 데이터 활용 범위를 확장했다. 2025년에는 ‘몰드 디자인 디스커버리(Mold Design Discovery)’와 ‘게이트 디자인 디스커버리(Gate Design Discovery)’ 기능이 추가됐다.&nbsp;<div style="text-align:center;" align="center"><img src="http://pimg.daara.co.kr/3dprinting/202601/1769144998_49.png" title="1769144998_49.png" style="font-size:14pt;"></div>iSLM Mold Design Discovery몰드 디자인 디스커버리는 신규 CAD 파일을 업로드하면, 지식 기반(Knowledge Base)에 저장된 과거 프로젝트와의 유사도 분석을 수행하는 방식이다. 알고리즘은 제품 형상과 치수, 구조 정보를 기준으로 참고 사례를 도출하고, 재료 특성 및 금형 설계 조건 등의 데이터를 결합해 예측 정보를 제공한다. 이를 통해 스프루 압력, 형체력 예측값을 기반으로 사출기 사양을 사전에 검토할 수 있으며, 수축률과 사이클 타임 예측 결과는 설계 보정과 탄소 배출량 산정, 견적 산출에 활용된다.&nbsp;게이트 디자인 디스커버리는 프로젝트 요약 단계에서 부품 모델을 업로드하면, 과거 프로젝트와의 유사도 비교를 통해 관련 게이트 설계 사례를 제시한다. 사용자는 유사도가 높은 설계 목록을 확인한 뒤 요구 조건에 맞는 게이트 타입과 위치를 선택해 신규 모델에 적용할 수 있다. 이 과정은 게이트 설계 검토 시간을 줄이고 설계 일관성을 유지하는 데 목적이 있다.&nbsp;AI 도입과 함께 제기되는 의사결정 투명성 문제에 대해서도 iSLM은 별도의 구조를 적용했다. 시스템은 AI가 도출한 결과를 자동으로 적용하지 않고, 참조한 프로젝트와 데이터 항목을 함께 제시한다. 사용자는 유사도 분석에 활용된 프로젝트 목록과 신뢰도 지표를 확인하고, 필요에 따라 설계 적용 여부를 판단할 수 있다. 게이트 디자인 디스커버리 역시 유사 설계의 썸네일 이미지를 제공해 비교 검토가 가능하도록 구성됐다. 적용 이후에도 수동 설계로 전환할 수 있어 설계 개입 여지를 유지한다.&nbsp;업계에서는 제품 다변화와 맞춤형 생산 수요가 증가함에 따라 디지털 전환이 불가피하다는 분석이 나온다. iSLM은 AI 기반 데이터 분석과 유사도 비교 기능을 통해 설계 및 생산 주기를 단축하고, 의사결정 과정의 근거를 명확히 제시하는 방향으로 활용 범위를 넓히고 있다. 이는 사출성형 공정에서 데이터 기반 의사결정을 지원하는 사례로 해석된다. 작성자:유사금

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