인터스펙트럴의 CEO 이사벨 하쉐트와 함께 적층 제조 모니터링 및 품질 보증을 위한 AI의 최신 발전상 알아보기
2025년 3월 10일 | 읽기 시간: 5 분
산업 간 융합은 종종 획기적인 혁신을 불러일으키며, 의료 영상에서 적층 제조(AM)로 전환하는 전문가도 예외는 아닙니다.
애디티브 스낵 팟캐스트의 최근 에피소드에서 진행자 Fabian Alefeld는 의료 영상에서 얻은 인사이트가 적층 제조 공정 모니터링과 품질 보증을 어떻게 혁신하고 있는지 논의하기 위해 Interspectral의 CEO인 Isabelle Hachette를 초대했습니다.
의료 영상에서 적층 제조까지: 데이터 중심의 진화
의료 영상 분야에서 20년 이상 경력을 쌓은 Isabelle Hachette는 디지털화, 데이터 연결, AI 기반 진단 분야에서 풍부한 경험을 보유하고 있습니다. 의료 분야에서 AI는 진단 정확도를 혁신하여 방사선 전문의가 전례 없는 정밀도로 이상을 감지할 수 있게 했습니다. 이러한 전문 지식은 이제 특히 품질 보증 및 프로세스 모니터링에서 AM 프로세스를 개선하는 데 활용되고 있습니다.
하체트는 지멘스 에너지와의 연구 협력을 통해 인터스펙트럴의 적층 제조 여정이 어떻게 시작되었는지 공유했습니다. 그녀의 팀은 적층 가공 과정에서 생성되는 방대한 양의 데이터를 인식하고 이 데이터를 집계 및 분석하여 각 빌드 작업의 디지털 트윈을 생성하는 솔루션을 개발했습니다. 이 기술을 통해 엔지니어는 제조 공정에 대한 심층적인 인사이트를 확보하여 효율성과 정밀도를 높일 수 있습니다.
AM 프로덕션에서 실행 가능한 인사이트 제공
인터스펙트럴은 적층 제조의 품질 보증 및 공정 모니터링을 위한 소프트웨어 솔루션을 제공합니다. 주력 플랫폼인 AM Explorer는 엔지니어를 위한 강력한 도구로, 자동 오류 감지 및 데이터 시각화 기능을 제공합니다. 이 소프트웨어는 포인트 클라우드, 센서 데이터, 광학 단층 촬영(OT), 용융 풀 모니터링, CT 스캔 등 다양한 데이터 소스와 원활하게 통합되어 제조업체가 빌드 작업을 종합적으로 이해할 수 있도록 지원합니다.
여러 대의 EOS 장비를 운영하는 Volum-e와 같은 회사의 경우, AM Explorer를 통해 공정 데이터 분석에 소요되는 시간을 획기적으로 단축할 수 있었습니다. Interspectral의 솔루션을 도입하기 전에는 엔지니어들이 결함을 식별하기 위해 대량의 이미지를 수작업으로 선별했습니다. 이제 자동화된 오류 감지 기능을 통해 이미지 분석 시간을 90%까지 단축하여 생산 속도를 높이고 비용이 많이 드는 시행착오 주기를 줄였습니다.
또한 제조업체는 작업 충돌과 결함 부품을 조기에 감지하여 오류를 식별하고 정확한 위치를 파악할 수 있습니다. 이러한 수준의 인사이트는 상당한 비용 절감으로 이어졌으며, 일부 기업은 Interspectral의 솔루션을 사용하여 기계당 연간 최대 50,000유로를 절감했다고 보고했습니다.
AI 기반 오류 감지 및 프로세스 최적화
의료 영상 분야에서 AI는 종양 및 기타 이상 징후를 감지하는 데 도움을 주는 방사선 전문의의 보조 판독기 역할을 합니다. 마찬가지로 Interspectral의 AI 기반 툴은 실시간으로 오류를 식별하고 근본 원인을 찾아내어 적층 제조 공정 모니터링을 향상시킵니다. 문제가 부적절한 레이저 출력, 가스 흐름 중단 또는 재료 불일치에서 비롯된 것이든, AM Explorer는 결함이 확대되기 전에 이를 완화할 수 있는 실행 가능한 인사이트를 제공합니다.
"여러 데이터 소스를 통합하고 AI 기반 분석을 적용하는 기능을 통해 제조업체는 프로세스를 최적화하는 사전 예방적 조치를 취할 수 있습니다."라고 Hachette는 설명합니다. "생산 후 품질 문제에 대응하는 대신 엔지니어가 빌드 중에 정보에 입각한 의사 결정을 내릴 수 있도록 지원합니다."
AM의 미래 AI, 디지털 트윈 및 표준화
산업 전반에 걸쳐 AI의 발전이 가속화됨에 따라 AM은 전례 없는 방식으로 이러한 혁신의 혜택을 누릴 수 있게 되었습니다. 로봇 공학 및 자율 시스템을 위한 엔비디아의 최신 AI 칩과 같은 최근의 기술 도약은 단 한 분기 만에 AI 발전이 전년도 전체의 발전 속도를 앞지르고 있음을 보여줍니다. 이러한 빠른 발전은 적층 가공 분야에서 AI 기반 공정 모니터링의 혁신적 잠재력을 잘 보여줍니다.
하쉐트는 AI 기반 프로세스 모니터링이 시뮬레이션 도구와 함께 작동하여 새로운 재료, 프로세스 및 애플리케이션의 개발 주기를 단축하는 미래를 상상합니다. 또한 제조업체는 디지털 트윈 기술을 통합하여 제품이 실제 사용 단계에 들어간 후에도 지속적으로 제품을 개선할 수 있습니다.
그러나 가장 큰 장애물 중 하나는 여전히 표준화입니다. DICOM과 같이 널리 채택된 표준을 기반으로 운영되는 의료 영상 산업과 달리 AM은 데이터 연결 및 아카이빙을 위한 보편적인 프레임워크가 아직 부족합니다. 인터스펙트럴은 EOS와 같은 업계 파트너와 적극적으로 협력하여 새로운 품질 보증 벤치마크를 수립함으로써 AM이 프로덕션 환경의 엄격한 요구 사항을 충족할 수 있도록 보장하고 있습니다.
확장 가능한 AM 도입을 위한 기반 마련
프로토타이핑을 넘어 확장 가능한 적층 가공을 도입하려면 반복성과 신뢰성을 보장하는 강력한 프로세스 모니터링이 필요합니다. AM Explorer와 같은 솔루션은 수작업 검사에 대한 의존도를 줄이고 결함을 조기에 발견할 수 있도록 지원함으로써 생산 워크플로에 AM을 통합하고자 하는 제조업체의 진입 장벽을 낮춰줍니다.
"인터스펙트럴은 적층 가공을 발전시키는 데 전념하고 있습니다."라고 하쉐트는 결론을 내립니다. "AI, 데이터 융합, 자동화를 활용하여 적층 제조를 기존 방식의 대안이 아닌 고성능 생산을 위한 선호되는 솔루션으로 만드는 것이 목표입니다."
듣고 자세히 알아보기
의료 이미징 원리가 3D 프린팅의 미래를 어떻게 형성하고 있는지 알아보려면 Additive Snack 팟캐스트의 전체 에피소드를 시청하세요. 이사벨 하셰트(Isabelle Hachette)와 같은 업계 리더로부터 인사이트를 얻고 데이터 기반 의사 결정이 적층 제조의 새로운 지평을 여는 방법을 알아보세요.
Interspectral의 혁신적인 솔루션에 대한 자세한 내용은 웹사이트를 방문하거나 LinkedIn에서 Isabelle Hachette와 소통하세요.
