금형 트라이아웃에 ‘지능’을 더하다
2026년 현재, 인공지능(AI)은 여전히 비즈니스 생산성과 혁신을 이끄는 핵심 동력 입니다. 제조업계에서는 이러한 지능형 기술을 선제적으로 도입하는 기업만이 시장의 주도권을 잡을 수 있습니다. 사출성형 산업에서 금형 트라이아웃은 수많은 변수로 인해 오랜 시간과 높은 비용이 소요되는 공정이었습니다.
이러한 문제를 해결하기 위해 Moldiverse의 일부인 iMolding Hub는 iMolding Advisor를 도입하여 보다 효율적인 금형 트라이아웃 프로세스를 구축할 수 있도록 했습니다. 해당 기능은 시뮬레이션 데이터를 기반으로 최적의 성형 조건을 자동으로 생성하며, 각 트라이아웃의 실제 결과에 맞춰 파라미터와 품질 예측 로직을 지능적으로 조정합니다.
그림 1. iMolding Hub를 통해 연결되는 시뮬레이션 결과와 실제 사출기 데이터 간의 간극.
CAE 해석 기반의 자동 파라미터 생성
iMolding Hub는 흩어져 있는 다각도의 데이터를 통합하여 즉시 현장에 적용 가능한 초기 조건을 도출합니다. 파라미터 산출에는 주로 다음과 같은 데이터가 활용됩니다:
- Moldex3D 시뮬레이션 해석 결과
- Molding Window Advisor(MWA) 해석 결과
- 사용자가 정의 사출기 및 금형 사양(예: 사출기 용량, 캐비티 구조)
- 재료 물성 데이터베이스(예: 점도 모델, PVT 곡선, 전단 민감도)
시스템은 이 데이터를 분석해 사출 속도, 보압 및 보압 시간, 금형/수지 온도 등 권장 사출 공정 조건을 자동으로 생성합니다. 작업자는 생성된 값을 사출기에 바로 입력하여 트라이아웃을 시작할 수 있으며, 이를 통해 불필요한 시행착오와 셋업 시간을 획기적으로 줄일 수 있습니다.
피드백 메커니즘을 통한 품질 예측 고도화
트라이아웃을 마친 후, 사용자는 iMolding Hub에 실제 사출기 응답 데이터와 실제 성형 결과, 그리고 발생한 결함(미충전, 변형, 에어 트랩, 플래시 등) 정보를 입력할 수 있습니다. 이후 시스템은 기존 예측 결과와 실제 데이터 간의 차이를 분석하여 품질 예측 모델을 실시간으로 보정하고, 파라미터 추천에 반영합니다.
피드백 데이터가 쌓일수록 예측 로직은 더 정교하게 학습되며, 다음 추천 조건은 실제 현장 상황에 더욱 근접하게 최적화됩니다. 또한, 결함 유형과 공정 파라미터 사이의 상관관계를 분석하여 ‘충전 속도 증가, ‘금형 온도 하향’, ‘보압 시간 연장’ 등 실행 가능한 구체적인 개선 방향까지 함께 제시합니다.
그림 2. 피드백 데이터 수신 후, 학습 및 보정 과정을 거치는 iMolding Hub의 품질 예측 로직.
안정적인 금형 트라이아웃 조건을 위한 MWA 통합
Molding Window Advisor(MWA)와 연계하면, iMolding Hub는 MWA 해석 결과를 직접 불러와 적절한 초기 파라미터를 제안할 수 있습니다. 이를 통해 고위험 공정 영역을 사전에 피하고, 성공 가능성이 높은 영역 내에서 조건을 잡을 수 있어 생산 안정성을 확보할 수 있습니다.
그림 3. MWA와 연계하여 사용 가능한 iMolding Hub.
시뮬레이션과 현실을 연결하는 iMolding Hub
iMolding Advisor를 통해 iMolding Hub는 금형 트라이아웃을 경험 중심 프로세스에서 데이터 기반 프로세스로 전환합니다. 자동 파라미터 생성부터 피드백 메커니즘까지, 사출성형 공정을 더욱 안정적이고 빠르며 정밀한 방향으로 이끕니다.
iMolding Hub는 클라우드 기반 플랫폼으로 구축되어, 별도의 소프트웨어 설치 없이 웹 브라우저를 통해 바로 접속할 수 있습니다. 사용자는 스마트폰, 태블릿 등 다양한 디바이스에서 시뮬레이션 결과, 파라미터 추천, 금형 트라이아웃 이력을 확인할 수 있어 시뮬레이션과 현장 간의 완전한 연계를 실현할 수 있습니다.
iMolding Hub 자세히 알아보기: https://imolding.moldex3d.cloud/#/mainPage