기술
측정은 더 정확하게, 보정은 더 정교하게.
여러 측정 결과를 하나의 정밀 연마 계획으로 연결하고, 가공 결과를 축적해 다음 보정의 예측력을 높이는 소프트웨어를 개발합니다.
웹 망원경 반사경 검사 장면. 산업 사례: NASA/Chris Gunn.
01 / 제조 루프
더 적은 보정 가공으로, 목표 정밀도까지.
표면을 측정하고 데이터를 통합해 다음 연마 계획을 계산합니다. 가공 후에는 다시 측정합니다. 반사경이 목표 사양에 도달할 때까지 이 과정을 반복합니다.
정밀 계측
서로 다른 스케일로 표면을 봅니다.
전체 형상과 파면 오차, 미세한 표면 조도를 각각의 계측기로 확인합니다. 측정마다 표면의 서로 다른 특성을 파악합니다.
이종 계측 융합
여러 측정 결과를 하나의 기준으로.
결합 가능한 측정값을 같은 좌표계에 정렬하고 각 계측기의 강점을 통합합니다. 국부 조도 데이터는 실제 측정한 위치에 연결해 보존합니다.
보정 계획
어디를, 얼마나 연마할지 계산합니다.
측정한 표면과 목표 형상, 공구의 제거 특성을 바탕으로 다음 가공의 체류 시간과 공구 경로, 공정 조건을 계산합니다.
CNC 가공
계산한 보정을 실제 표면에 적용합니다.
장비가 계획한 연마를 수행하는 동안 공정 조건을 기록합니다. 가공 후 표면을 다시 측정해 정밀도를 확인하고 다음 보정 여부를 결정합니다.
목표 사양을 충족할 때까지 반복합니다.
02 / 학습 루프
표면을 개선하고, 예측도 개선합니다.
제조 루프는 반사경의 표면을 보정합니다. 동시에 측정 결과와 공정 이력을 축적해 보정 모델을 고도화합니다. 다음 가공과 같은 사양의 후속 제품에도 이 경험을 활용합니다.
가공할 때마다 모델을 개선합니다.
개선된 모델을 보정 계획에 반영해, 다음 가공과 반복 생산에서 재가공을 줄입니다.
학습에는 어떤 데이터가 쓰이나요?
- 측정 표면과 목표 형상의 차이
- 남아 있는 형상 오차로 다음 가공에서 보정할 부분을 파악합니다.
- 예측 결과와 측정 결과의 차이
- 제거 모델이 실제 가공 결과를 얼마나 정확히 예측했는지 확인합니다.
- 계획 조건과 실제 조건의 차이
- 압력과 속도, 공구 마모 등 공정 조건의 차이를 통해 가공 결과를 이해합니다.
03 / 개발 방향
하나의 셀에서, 연결된 생산으로.
하나의 통합 셀에서 시작해 같은 공정을 생산 라인으로 확장하고, 공정·품질 데이터를 공유하며 여러 라인을 연결합니다.
하나의 통합 셀
연마와 측정, 보정 소프트웨어를 하나로 연결해 재현 가능한 제조 공정을 구축합니다.
- 정밀 연마와 형상 측정
- 연결된 보정 소프트웨어
- 부품 핸들링과 공정 데이터
반복 가능한 생산 라인
제조 셀을 반복 구축하고 부품 이송을 연결합니다. 생산 능력이 늘어나도 축적한 공정 지식을 이어갑니다.
- 제조 셀 반복 구축
- 연결된 부품 이송
- 가공 조건과 품질 이력 공유
서로 연결된 공장
여러 생산 라인을 공통 데이터 시스템으로 연결해 공장 전체의 장비와 품질, 생산 능력을 함께 관리합니다.
- 여러 생산 라인 연결
- 공장 기반 시설과 부품 핸들링
- 공정·품질 데이터 통합