공작기계가 생각하기 시작할 때: AI x CNC 프로그래밍 완전 가이드

현장 바닥에서 기술 최전선까지의 사고 여행 — AI가 어떻게 공작기계에 경험, 직관, 판단력을 부여하는지, 그리고 여러분은 이 변혁을 어떻게 이끌어야 하는지를 이해합니다.

서문: 한 베테랑 기술자의 이야기

장 반장님은 현장에서 30년을 일했습니다.

그는 주축 회전수가 50회전 어긋난 것을 귀로 알아차릴 수 있고, 손감각만으로 소재 경도가 높다는 것을 판단할 수 있으며, 공구 파손이 일어나기 3초 전에 비상정지 버튼을 눌러낼 수 있습니다. 이런 능력은 어떤 교과서에도 쓰여 있지 않습니다 — 그것은 그의 근육 기억, 청각 직관, 그리고 30년간 연마된 “제6감” 속에 살고 있습니다.

문제는: 장 반장님은 내년이면 퇴직합니다.

그가 가르친 세 명의 후배 중 가장 빠른 사람도 이제 겨우 5년 차입니다. 말로 전할 수 없는 그 “손감각”을 어떻게 전수할 수 있을까요?

이것은 지어낸 이야기가 아닙니다. 지금 이 순간 전 세계 기계 가공 현장에서 실제로 벌어지고 있는 일입니다. 통계에 따르면, 향후 10년 이내에 전 세계적으로 숙련 CNC 기술자의 40% 이상이 퇴직할 것입니다. 이들이 가져가는 것은 기술 문서가 아닙니다 — 살아있는 지식입니다: 언제 데이터를 신뢰해야 하고, 언제 직관을 믿어야 하며, 가장 중요하게는 — 언제 멈춰야 하는지.

AI는 장 반장님을 대체하러 온 것이 아닙니다.

AI는 그를 기억하러 온 것입니다.

제1장: 출발점 이해하기 — CNC 프로그래밍은 도대체 뭐가 어려운 걸까

AI를 논하기 전에, 먼저 솔직하게 하나의 질문을 마주해 봅시다: 왜 CNC 프로그래밍이라는 작업은 수십 년간 발전이 그토록 더뎠을까요?

겉보기의 단순함

CNC 프로그래밍의 핵심은 매우 직관적으로 보입니다: 공작기계에게 “어디로 갈지”(좌표), “어떻게 갈지”(이송), “얼마나 빠르게 돌릴지”(회전수)를 알려주면 됩니다. G코드의 문법은 대부분의 프로그래밍 언어보다도 간단합니다 — G01 X100 Y50 F2000 같은 명령이 전부입니다.

똑똑한 신입이라면 일주일이면 문법적으로 올바른 프로그램을 작성할 수 있습니다.

수면 아래의 빙산

하지만 CNC 프로그래밍을 진정한 “기술”로 만드는 것은 코드 뒤에 숨겨진 암묵적 의사결정들입니다:

  • F2000이 맞다는 걸 어떻게 알죠? 지난번에 같은 재료를 가공할 때 F2200으로 했다가 공구가 부러졌기 때문입니다.
  • 왜 여기서 공구를 들어올리고 그냥 지나가지 않나요? 소재에 주조 버(burr)가 있는데, 도면에는 표시되어 있지 않지만 직접 본 적이 있기 때문입니다.
  • 왜 정삭 전에 2초를 멈추나요? 주축이 회전수를 안정화하는 데 시간이 필요하고, 그렇지 않으면 표면 조도가 공차를 벗어나기 때문입니다.

이러한 결정들은 기하학 모델에서 도출할 수 없습니다. 그것은 물리적 세계의 피드백 — 금속 절삭 시의 힘, 열, 진동, 변형 — 그리고 작업자가 수없이 많은 시행착오 속에서 축적한 경험 모델에서 비롯됩니다.

전통적 프로그래밍의 세 가지 근본적 한계

1. 보수적인 파라미터로 인한 효율 낭비

충돌과 공구 파손을 피하기 위해, 대부분의 프로그래머는 절삭 파라미터를 매우 보수적으로 설정합니다. 이송 속도를 공구 권장값의 70-80%로 낮추고, 절삭 깊이에 충분한 여유를 남깁니다. 이것은 스포츠카를 몰면서 절대 시속 60km를 넘지 않는 것과 같습니다 — 안전하지만, 엄청난 생산 능력을 낭비합니다.

2. 고정된 전략으로는 변화에 대응 불가

프로그램이 작성되고 검증이 끝나면, 그것은 “동결된 명령”이 됩니다. 소재 경도가 변했다고요? 상관없습니다. 공구가 마모됐다고요? 상관없습니다. 환경 온도가 변해서 열팽창이 발생했다고요? 역시 상관없습니다. 프로그램은 누군가 부적합 부품을 발견할 때까지 한결같이 실행됩니다.

3. 지식 전수는 구전에 의존

“이 재료를 절삭할 때 소리가 둔탁해지면 속도를 줄여야 한다” — 이런 지식을 공정 문서에 어떻게 적습니까? 적을 수 없습니다. 오직 스승이 도제에게, 현장에서 직접 손을 잡고 전수할 수밖에 없습니다. 사람이 떠나면, 지식도 끊깁니다.

이 세 가지 한계는 정확히 AI가 가장 잘 해결할 수 있는 문제입니다.

제2장: AI가 왔다 — 도대체 무엇을 할 수 있는가

먼저 흥분하지 마십시오. AI가 CNC 분야에서 할 수 있는 일과 그 능력의 경계가 어디인지 냉정하게 이해해야 합니다.

제1층: 프로그램을 더 빠르게 — G코드 지능형 최적화

이것은 AI가 CNC에 개입하는 가장 직접적이고 이해하기 쉬운 방식입니다: 이미 작성된 프로그램을 받아서 더 좋게 만드는 것.

이것을 무한한 인내심을 가진 교정 전문가를 고용한 것으로 상상해 보십시오. 그는 여러분의 가공 전략을 바꾸지 않지만, 모든 동작을 한 줄씩 검토하여 여러분이 인지하지 못한 낭비를 찾아냅니다.

공 이송(에어컷) 최적화

일반적인 가공 프로그램에서 공구는 상당한 시간을 “이동”하는 데 씁니다 — 한 절삭 위치에서 다음 위치로 빠르게 이동하는 것입니다. 인간은 프로그래밍할 때 보통 가공 형상의 논리적 순서(먼저 황삭, 다음 정삭)대로 배열하지만, 이 순서가 이동 거리가 가장 짧은 것은 아닐 수 있습니다.

AI는 “외판원 문제”와 유사한 알고리즘으로 절삭 순서를 재배열하여 공 이송을 최소화합니다. 실측 데이터에 따르면, 이 최적화만으로도 비절삭 시간을 15-25% 단축할 수 있습니다.

이송 속도 동적 조정

인간이 프로그램을 작성할 때는 보통 전체 절삭 구간에 하나의 고정 이송 속도를 부여합니다. 예를 들어 F2000. 하지만 절삭 과정은 동적입니다:

  • 90도 코너에서 공작기계의 서보 모터는 감속할 시간이 없어, 실제 이송은 명령값보다 훨씬 느리며 과절삭이 발생합니다.
  • 긴 직선 구간에서 공작기계는 명령 속도를 쉽게 달성할 수 있지만, 지정한 F2000은 기계 능력에 훨씬 못 미칠 수 있습니다.
  • 공작물에 진입하고 빠져나오는 순간, 절삭력이 급격히 변하여 고정 이송은 충격을 유발합니다.

AI는 공작기계의 실제 가감속 특성 곡선에 따라 하나의 대략적인 F2000을 연속적으로 변화하는 속도 곡선으로 분해합니다. 코너 전에는 부드럽게 감속하고, 직선 구간에서는 충분히 가속하며, 진입과 퇴출 시에는 완만하게 전환합니다. 결과는: 더 빠른 평균 속도, 더 나은 표면 품질, 더 적은 기계적 충격.

정 하중 절삭

이것은 더 고급 수준의 최적화입니다. AI는 더 이상 기하학적 경로만 보지 않고, 매 순간의 재료 제거율(MRR) — 공구가 실제로 “깎아낸” 금속의 양을 계산합니다.

절삭량이 많은 곳(예: 풀 커트)에서는 AI가 자동으로 이송을 낮춰 과부하를 방지합니다. 절삭량이 적은 곳(예: 얇은 벽만 절삭하는 경우)에서는 AI가 자동으로 이송을 높여 공작기계 능력을 최대한 활용합니다.

최종 효과는: 주축 부하가 항상 최적 구간에서 안정적으로 유지되는 것입니다. 마치 베테랑 운전자가 산길에서 균일한 속도를 유지하는 것처럼 — 거칠지 않고, 낭비 없이, 지속적으로 안정적.

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제2층: 공작기계에 “감각”을 부여하다 — 적응형 가공

G코드 최적화가 “더 나은 지도를 그리는 것”이라면, 적응형 가공은 “운전하면서 도로를 살피는 것”입니다.

이것은 본질적인 도약입니다: AI가 더 이상 오프라인 프로그램만 최적화하는 것이 아니라, 가공 과정에서 실시간으로 감지하고 대응하는 것입니다.

공작기계는 어떻게 “느끼는” 걸까요?

현대 공작기계는 그 자체로 센서의 집합체입니다. 다만 우리가 이 데이터를 충분히 활용하지 못하고 있을 뿐입니다:

  • 주축 전류: 전류가 클수록 절삭력이 큽니다. 이것은 공작기계의 “통증 감각”입니다.
  • 진동 스펙트럼: 가속도 센서를 통해 포착됩니다. 특정 주파수의 급증은 채터, 공구 풀림 또는 임박한 파손을 의미합니다.
  • 음향 방출 신호: 절삭 소리에는 풍부한 정보가 담겨 있습니다. 숙련된 작업자가 “들어서” 알 수 있는 것을, AI도 음향 스펙트럼에서 추출할 수 있습니다.
  • 서보 모터 부하: 이송축의 부하 변화는 각 방향에서의 절삭력 성분을 반영합니다.

AI는 이 데이터를 받아서 무엇을 하나요?

세 단어로: 감지, 판단, 실행.

시나리오 1: 채터 억제

채터는 기계 가공에서 가장 흔하고 가장 성가신 문제 중 하나입니다. 공작물 표면에 규칙적인 물결 무늬가 나타나며, 심한 경우 공구 치핑까지 유발합니다.

전통적 방법: 작업자가 이상한 소리를 듣고, 수동으로 회전수나 이송을 낮추고, 반복적으로 시도하여 “채터가 없는” 파라미터를 찾습니다. 30분과 하나의 공작물을 낭비할 수도 있습니다.

AI 방식: 채터의 싹이 트는 단계(사람의 귀로는 아직 감지할 수 없을 때)에서, AI는 이미 진동 스펙트럼에서 특성 주파수의 비정상적 증가를 감지했습니다. AI는 밀리초 내에 주축 회전수를 미세 조정합니다 — 예를 들어 8000 RPM에서 7850 RPM으로 — 정확히 공진 주파수를 피합니다. 작업자는 무슨 일이 일어났는지조차 인식하지 못하지만, 공작물 표면은 완벽하게 유지됩니다.

시나리오 2: 공구 파손 사전 경고

공구는 갑자기 부러지지 않습니다. 파손 전 몇 초에서 몇십 초 사이에 미묘한 신호를 보냅니다: 절삭력 곡선에 불규칙한 스파이크가 나타나고, 진동 패턴이 변화하며, 주축 전류에 비정상적 파동이 발생합니다.

소음이 많은 현장 환경에서 인간이 이런 신호를 포착하기는 어렵습니다. 하지만 AI는 가능합니다. AI는 수백 가지 파라미터의 조합 패턴을 지속적으로 모니터링하며, “파손 전조”를 감지하는 즉시 안전 퇴피 및 정지를 실행합니다 — 작업자의 반응보다 수백 배 빠르게.

이것은 금상첨화가 아닙니다. 항공 엔진 블레이드 같은 고가의 공작물을 가공할 때, 한 번의 공구 파손은 수천만 원의 손실을 의미할 수 있습니다.

시나리오 3: 공구 수명 극대화

전통적 방식은 고정된 수량이나 고정된 시간에 따라 교체하는 것입니다 — “50개마다 하나씩 교체”. 문제는: 어떤 공구는 30번째에서 이미 교체해야 했고(그 로트의 재료가 더 단단했기 때문), 어떤 공구는 70번째에서도 여전히 날카롭습니다(절삭 조건이 가벼웠기 때문).

AI는 실시간 마모 지표(힘, 온도, 진동의 종합 분석)를 기반으로 각 공구에 독립적인 “건강 이력서”를 만듭니다. AI는 이렇게 알려줍니다: “이 공구로 12개 더 가공할 수 있습니다” 또는 “즉시 교체를 권장합니다, 잔여 수명이 3개 미만입니다”.

효과: 공구 사용률 20-40% 향상, 동시에 예기치 않은 파손율을 거의 0에 가깝게 감소.

제3층: 가상 세계에서 시행착오하기 — 디지털 트윈과 월드 모델

더 깊은 영역으로 들어갑니다.

앞의 두 층에서 AI는 현실 세계를 다루었습니다: 실제 프로그램을 최적화하고, 실제 가공을 모니터링하는 것. 하지만 근본적인 질문이 있습니다: 첫 번째 부품은 어떻게 합니까?

새로운 제품, 새로운 재료, 새로운 공구. 과거 데이터도 없고, 따라할 경험도 없습니다. 이전 방식은: 보수적으로 첫 번째 절삭을 시도하고, 관찰하고, 조정하고, 다시 시도하고, 다시 조정합니다. 복잡한 부품의 초도품은 며칠간 반복 조정이 필요할 수 있습니다.

디지털 트윈이 이 논리를 바꿉니다.

상상해 보십시오: 실제 가공 전에 AI가 먼저 가상의 “평행 세계”에서 모든 시행착오를 완료합니다. 이 가상 세계는 단순한 3D 애니메이션이 아닙니다 — 그것은 물리 법칙을 이해하는 시뮬레이션 엔진입니다.

전통적 시뮬레이션 vs. AI 월드 모델

전통적 시뮬레이션AI 월드 모델
시뮬레이션 내용기하학적 충돌 감지힘, 열, 진동, 변형, 칩 흐름
파라미터 출처수동 설정실제 가공 데이터에서 자동 학습
정밀도형상은 정확하나 물리는 부정확실제 가공에 근접한 물리적 응답
용도”충돌할 것인가""가공 결과가 좋을 것인가”

AI 월드 모델에서 가상 공작기계는 실제 공작기계처럼 절삭 파라미터 변화에 반응합니다. 몇 분 안에 수천 가지 파라미터 조합을 시뮬레이션하여, 절삭력이 가장 안정적이고, 표면 품질이 가장 좋으며, 가공 시간이 가장 짧은 “스위트 스팟” 파라미터를 찾아낼 수 있습니다.

그 다음, 이 파라미터 세트가 실제 공작기계에 직접 전송됩니다. 첫 번째 절삭이 곧 최적해입니다. 초도품이 곧 완성품입니다.

공상과학 같다고요? 아닙니다. 현재 기술은 이미 특정 시나리오에서 Sim2Real(시뮬레이션에서 현실로) 의 고정밀 전이를 구현할 수 있습니다. 아직 범용적 수준에 도달하지는 않았지만, 고가치 부품(항공, 의료, 금형)에서의 투자 수익률은 이미 매우 인상적입니다.

제4층: 대화가 곧 프로그래밍 — 자연어 기반 CNC

여기서 우리는 이 변혁에서 가장 파괴적인 부분에 다다릅니다.

ChatGPT를 사용해 보셨다면, 대규모 언어 모델(LLM)이 무엇을 할 수 있는지 이미 아실 것입니다. 이제 이 능력을 CNC 프로그래밍에 접목하는 것을 상상해 보십시오 —

“외경 50mm, 내경 20mm 부싱을 선삭해 줘. 길이 30mm, 양쪽 끝 모따기 C1, 재료는 6061 알루미늄 합금, Fanuc 시스템으로.”

AI가 완전한 G코드를 출력합니다. 템플릿도 아니고 골격도 아닙니다 — 합리적인 절삭 파라미터, 정확한 공구 선택, 안전한 퇴피 경로가 포함된, 바로 기계에서 실행할 수 있는 완전한 프로그램입니다.

이것은 프로그래밍의 전문 진입장벽을 낮추는 것이 아닙니다 — “프로그래밍”이라는 단어의 의미 자체를 재정의하는 것입니다.

더 강력한 것은 대화형 수정입니다:

“이 외경 정삭에 0.2mm 여유량을 남겼는데, 0.1mm로 바꿔 줘. 그리고 정삭 회전수가 너무 낮아, 알루미늄 합금은 더 빠르게 할 수 있어.”

AI가 여러분의 의도를 이해하고, 해당 코드 구간을 정확하게 수정합니다. 기계적인 검색 및 치환이 아닙니다.

이것이 의미하는 바는 무엇일까요?

  • 급한 작업이 들어왔는데 프로그래머가 없다고요? 작업자가 자연어로 기본 프로그램을 빠르게 생성할 수 있습니다.
  • 신입 교육 기간이 수개월에서 수주로 단축됩니다 — AI가 24시간 상주하는 “베테랑 기술자”가 됩니다.
  • 공정 지식이 더 이상 소수의 머릿속에 잠겨 있지 않습니다 — AI가 호출할 수 있는 구조화된 지식으로 인코딩됩니다.

물론, 여기에는 매우 중요한 전제가 있습니다: AI가 생성한 코드는 반드시 검증을 거쳐야 합니다. 신입이 작성한 프로그램을 검사 없이 기계에 올리지 않는 것처럼, AI의 출력 역시 시뮬레이션 검증과 인적 검토를 거쳐야 합니다. 자연어 프로그래밍이 낮추는 것은 작성 진입장벽이지, 품질 기준이 아닙니다.

제3장: 인식에서 실행으로 — 여러분의 현장에 AI를 도입하기

이론은 끝났습니다. 이제 여러분의 현장으로 돌아가서 두 발로 땅을 딛겠습니다.

AI 도입은 소프트웨어 한 세트를 사고 서버 한 대를 설치하는 일이 아닙니다. 이것은 점진적 진화의 과정입니다. 아래는 검증된 3단계 경로입니다:

1단계: 데이터가 말하게 하기

AI의 연료는 데이터입니다. 만약 여러분의 현장이 아직도 종이 공정 카드와 작업자의 기억에 의존해 가공 과정을 관리하고 있다면, 첫 단계는 AI를 도입하는 것이 아니라 데이터를 보이게 만드는 것입니다.

가장 간단한 것부터 시작하십시오:

  1. 주축 부하 곡선 기록: 대부분의 현대 컨트롤러(Fanuc 30i/31i, Siemens 840D, Mitsubishi M80)는 CSV 형식으로 부하 데이터 내보내기를 지원합니다. 이것은 공작기계의 “심전도”로, 절삭 과정의 모든 비밀이 담겨 있습니다.
  2. 공구 수명 데이터베이스 구축: “대략 50개 정도 절삭 가능” 같은 모호한 기록을 사용하지 마십시오.**절삭 시간(분)**과**재료 제거 체적(cm³)**까지 정밀하게 기록하십시오. 서로 다른 재료, 서로 다른 절삭 조건에서의 수명 성능을 구분하십시오.
  3. 디지털 체인 연결: CAD 모델 → CAM 프로그램 → 기계 실행 → 품질 검사 — 이 체인의 모든 단계에서 추적 가능한 디지털 기록이 생성되어야 합니다.

이 단계에서는 어떤 AI 소프트웨어도 필요 없습니다. 필요한 것은 Excel 스프레드시트, 몇 가지 데이터 수집 도구, 그리고 꾸준히 기록하는 습관뿐입니다.

2단계: 기업 지식 브레인 구축

데이터는 있지만 여기저기 흩어져 있습니다 — 정비 매뉴얼은 서류함에, 공정 노하우는 베테랑 기술자의 머릿속에, 과거 프로그램은 컴퓨터 어딘가 깊은 폴더에 있습니다.

RAG(검색 증강 생성) 기술은 이렇게 흩어진 지식 조각들을 하나의 통합 지능형 지식 기반으로 엮어낼 수 있습니다:

  • 모든 공작기계 매뉴얼, 알람 코드 설명, 과거 정비 기록을 AI에 제공합니다.
  • 축적된 공정 파라미터 표, 공구 선정 경험, 재료 가공 노트를 정리해 넣습니다.
  • 우수한 과거 프로그램과 그에 대응하는 가공 결과를 연결합니다.

효과는 무엇일까요?

공작기계가 알람 EX1024를 표시할 때, AI는 차갑게 “서보 드라이버 오류”라고 말하는 대신 이렇게 말합니다:

“EX1024: 3번 축 서보 드라이버 과부하. 과거 기록에 따르면, 이 알람이 마지막으로 발생한 것은 3개월 전이며, 원인은 3번 유압 밸브의 솔레노이드 밸브 고착이었습니다. 유압 시스템을 우선 점검하시기 바랍니다. 관련 정비 문서는 7-23페이지를 참조하십시오.”

이것이 바로 장 반장님 30년의 경험을 모든 사람이 활용할 수 있는 디지털 자산으로 변환하는 것입니다.

3단계: 한 대의 기계부터 시작하기

하룻밤 사이에 전체 현장을 바꾸려고 하지 마십시오. 한 대의 기계, 하나의 공정, 하나의 구체적인 고충점을 여러분의 AI 시험 무대로 선택하십시오.

추천 경로:

  1. 먼저 도구를 체험하세요: 저희 이송/회전수 계산기로 현재 절삭 파라미터와 AI 추천값을 비교해 보십시오. 차이에 놀라실 수도 있습니다.
  2. 다음으로 프로그램 감사를 하세요: G코드 분석기로 기존 프로그램을 검사하십시오. 불필요한 공 이송, 비합리적인 이송 급변, 잠재적 충돌 위험을 발견할 수 있습니다.
  3. 그 다음 적응형을 시도하세요: 단일 기계에 적응형 제어 모듈을 배치하여 공구 상태를 모니터링합니다. 먼저 관찰하고 데이터를 수집한 후, 점진적으로 AI가 의사결정에 참여하도록 합니다.

핵심 원칙: 먼저 가치를 증명하고, 그 다음에 규모를 확장하십시오.

제4장: 실제 수치 — ROI는 정확히 어떠한가

데이터로 말하겠습니다. 아래는 선구적 현장들이 AI 보조 도입 후 보고한 실제 개선 사항입니다:

지표개선 폭구체적 의미
가공 사이클20-40% 단축원래 10분 걸리던 작업을 이제 6-8분에 완료
공구 비용25-35% 절감수명을 정밀 예측하여 보수적 조기 교체 대신 한계까지 사용
프로그래밍 효율3-5배 향상단순 부품의 프로그래밍이 수시간에서 수십 분으로 단축
신입 숙련 속도60-80% 단축AI 어시스턴트가 24시간 상주하는 “베테랑 기술자” 역할
예기치 않은 정지50-70% 감소예측 정비가 수동적 고장 대응을 대체
초도품 합격률30-50% 향상가상 시절삭으로 실제 조정 횟수 감소

참고: 이 수치는 현장 규모, 제품 복잡도, 기존 자동화 수준에 따라 달라집니다. 하지만 추세는 일관됩니다: CNC 분야에서의 AI 투자 수익은 보통 6-18개월 이내에 회수됩니다.

제5장: 불안에 솔직하게 맞서기 — AI에 대한 자주 묻는 질문들

”AI가 CNC 프로그래머를 대체할까요?”

아닙니다. 하지만 이 직업을 재정의할 것입니다.

비유하자면: Excel이 수기 장부를 대체했지만, 회계사를 대체하지는 않았습니다. 오히려 회계사의 업무가 “계산”에서 “분석과 의사결정”으로 격상되었습니다.

마찬가지로, 미래의 CNC 프로그래머는 “좌표 입력”에서 공정 아키텍트로 진화할 것입니다:

  • 가공 전략과 품질 기준 정의
  • AI가 생성한 프로그램 검토 및 검증
  • AI가 대응할 수 없는 극단적 이상 상황 처리
  • AI 모델 훈련 및 최적화

도태되는 것은 사람이 아니라, “수동으로 G코드만 작성하고 도구 활용을 거부하는” 업무 방식입니다.

”AI가 생성한 프로그램은 안전한가요? 충돌하지는 않나요?”

가장 자주 받는 질문이자, 가장 중요한 질문입니다.

답변: 현대 AI 시스템은 다중 안전 장치를 갖추고 있습니다.

  1. 문법 검증 계층: 생성된 코드가 컨트롤러 사양에 부합하는지 확인합니다.
  2. 기하학 시뮬레이션 계층: 가상 환경에서 모든 공구 경로를 시뮬레이션하여 충돌과 과절삭을 감지합니다.
  3. 물리적 제약 계층: 절삭력, 주축 출력 등이 공작기계 능력을 초과하는지 검증합니다.
  4. 인적 검토 계층: 핵심 부품의 프로그램은 최종적으로 경험 많은 엔지니어의 확인이 필요합니다.

AI는 안전 점검을 우회하려는 것이 아닙니다 — 안전 점검을 더 체계적이고, 더 포괄적이며, 사람의 집중력과 상태에 덜 의존하도록 만드는 것입니다.

”제 공작기계는 매우 오래됐는데, 그래도 AI를 쓸 수 있나요?”

물론입니다. 사실, 오래된 기계야말로 AI 투자 수익률이 가장 높은 곳일 수 있습니다.

  • 오프라인 최적화는 기계를 가리지 않습니다: G코드 최적화는 컴퓨터에서 이루어지며, 최종 산출물은 여전히 표준 G코드입니다. 올해 출고된 기계든 20년 전의 Fanuc 0i든, G코드를 읽을 수 있다면 혜택을 받을 수 있습니다.
  • 저비용 센서 개조: 몇만 원의 클램프형 전류 센서를 추가 장착하면 주축 부하 데이터를 수집할 수 있습니다. 엣지 컴퓨팅 박스와 결합하면, 네트워크 인터페이스가 없는 오래된 기계도 AI 시스템에 연결할 수 있습니다.

오래된 기계의 최적화 여지는 새 기계보다 큰 경우가 많습니다 — 바로 이전에 한 번도 최적화되지 않았기 때문입니다.

”중소기업도 감당할 수 있나요?”

AI는 빠르게 대중화되고 있습니다.

  • 무료 도구: AICNC.org에서 제공하는 계산기와 분석기는 모두 무료이며, 오늘 바로 사용할 수 있습니다.
  • SaaS 모델: 클라우드 AI 최적화 서비스의 월 비용은 이미 초경합금 엔드밀 한 자루 가격 수준으로 내려왔습니다.
  • 점진적 투자: 한 번에 수억 원을 투자할 필요가 없습니다. 무료 도구부터 시작해서, 가치를 증명한 후 단계적으로 업그레이드하면 됩니다.

AI는 더 이상 대기업의 전유물이 아닙니다. 효율을 진지하게 고민하는 모든 현장이 가질 수 있는 도구입니다.

마무리: 공작기계가 생각하기 시작한 후

장 반장님의 이야기로 돌아가 봅시다.

이상적인 미래에서, 장 반장님의 퇴직 전 마지막 해는 “이것들을 전수하지 못한다”는 불안 속에 보내는 것이 아니라, 흥미로운 일을 하며 보냅니다: 그는 AI를 가르치고 있습니다.

그는 작업하면서 시스템에 왜 이런 결정을 내렸는지 설명합니다. AI의 잘못된 판단을 수정합니다. 마치 재능은 뛰어나지만 경험이 부족한 도제를 바로잡듯이. 30년의 직관을 조금씩 데이터와 규칙으로 번역합니다.

그가 현장을 떠나는 날, 공작기계의 조작 패널에 버튼 하나가 추가됩니다. 새로 들어온 수습 기술자가 한 번도 본 적 없는 재료를 어떻게 처리해야 할지 확신이 없을 때, 이 버튼을 누를 수 있습니다.

화면에 표시되는 권장 사항에는 장 반장님의 그림자가 담겨 있습니다.

이것이 AI x CNC 프로그래밍의 본질입니다: 차가운 자동화가 아니라, 인류의 가장 소중한 가공 경험을 전승 가능하고, 재사용 가능하며, 지속적으로 진화하는 디지털 지혜로 변환하는 것.

이 여정은 지금 바로 시작할 수 있습니다.