전 세계 사출기 시장 규모가 2025년 174억 달러에서 2035년 280억 달러로 커진다는 전망을 처음 접했을 때, 솔직히 반신반의했습니다. 그런데 현장에서 20년 넘게 조건표 들고 씨름해온 저로서는, 그 숫자보다 더 묵직하게 다가온 문장이 따로 있었습니다. "경험의 기술에서 데이터 과학으로." 그 한 줄이 오늘 이 글을 쓰게 만들었습니다. 공정 최적화, 경험만으로는 이제 한계입니다저는 지금도 사출 조건을 잡을 때 몸으로 익힌 감각에 많이 의존합니다. 수지 온도, 사출 속도, 냉각 시간… 오랜 경험이 쌓이면 어느 정도 눈대중으로 보이는 것들이 생기거든요. 그런데 직접 겪어보니 이 방식의 가장 큰 약점은 '전달이 안 된다'는 겁니다. 부하직원들에게 제 머릿속 지식을 넘겨주려 해도 말로 풀어내기가 참 어렵..

바리(burr) 0.02mm 이상이면 불량. 이 기준을 맞추기 위해 하루 종일 성형 조건을 붙잡고 씨름했던 기억이 지금도 생생합니다. 핸드폰 카메라 모듈 부품을 정밀 사출로 찍어낼 때의 일입니다. 정밀 사출 성형은 단순히 플라스틱을 녹여서 찍어내는 공정이 아닙니다. 재료 선정부터 금형, 설비, 환경까지 모든 변수가 맞물려야 비로소 품질이 나옵니다. 그리고 품질 시스템을 갖추어야만 합니다.치수 안정성을 결정하는 재료 선정정밀 사출 성형의 출발점은 재료입니다. 제가 직접 경험해 보니, 재료 선정이 선행되야 그 뒤의 모든 공저이 이루어 집니다.치수 안정성(dimensional stability)이란 성형 후 부품이 온도나 습도 변화에도 설계 치수를 유지하는 성질을 말합니다. 수축률과 뒤틀림이 이 안정성을 무너..

사출기 앞에 서서 "이 기계가 언제 또 멈추려나" 하는 생각을 해본 적이 있으십니까? 저는 있습니다. 최신 사출기와 로봇을 들여놓고 나서도 그 불안감은 사라지지 않았습니다. 기계는 바뀌었는데 관리 방식은 여전히 사람 눈과 귀에 의존하고 있었으니까요. 그러던 중 제조 AI와 스마트 팩토리를 본격적으로 들여다보게 되었고, 기대와 걱정이 동시에 밀려왔습니다.예지보전과 AI 품질검사, 현장에서 실제로 통하는가 제조 AI를 이야기할 때 가장 먼저 나오는 개념이 예지보전(Predictive Maintenance)입니다. 여기서 예지보전이란 설비 곳곳에 부착된 진동·온도·전류 센서 데이터를 AI가 실시간으로 분석해, 고장이 일어나기 전에 미리 경고와 해결책을 제시하는 방식입니다. 사람이 보기엔 멀쩡해 보이는 설비도 ..