연구과제 소개

■ 과제명(중소기업벤쳐부 2025하반기 – 2028 상반기 총 13억원규모)

공작기계 특화 온디바이스 디지털 트윈(Digital Twin) 솔루션 개발 및 플랫폼 구축

1. 연구 목표

공작기계 및 제조 설비에서 발생하는 다양한 운영 데이터를 통합 수집·관리·분석할 수 있는 디지털 트윈 플랫폼 구축

○ 현장 설비 인근의 온디바이스(On-Device) 환경에서 데이터 처리·분석이 이루어지도록 구성하여, 실시간성과 안정성을 동시에 만족하는 디지털 트윈을 구현

○ 설비 상태의 실시간 가시화, 이력 기반 분석·시뮬레이션, 공구 파손 예측, AI 학습 기반 예지보전 기능을 갖춘 지능형 설비 관리 체계 구현

○ 실제 제조 현장을 3D 디지털 공장으로 구성하여, 현장 방문 없이도 설비 상태와 운영 상황을 직관적으로 인지할 수 있는 몰입형 디지털 트윈 개발

2. 핵심 기술 (7대 세부 개발 목표)

① NC/PLC 데이터 수집 체계화 : 제조사와 무관하게 적용 가능한 NC 데이터 수집 기준 확립 및 실시간 디지털 트윈 연계

② 가공 시뮬레이션·CAM 연계 : NC 코드와 실가공 데이터를 연계·재생하는 시뮬레이션 환경 구축, 다축·다기종 CNC 대응 표준화

③ 다국어 SLM 운용 지원 : 설비·공정 매뉴얼 연계 지능형 질의응답(STT–SLM–TTS), 음성 기반 다국어 현장 대응

④ 예지보전·공정 최적화 : 정상/이상 상태 구분 분석, 이상 징후 사전 감지 및 공정 조건 최적화로 공구 파손·지연 최소화

⑤ 작업자 훈련 시뮬레이션 : 디지털 트윈 기반 가상 훈련 및 사고 시나리오 검증(설비 가동 중단 없이 교육 가능)

⑥ 3D 에셋 제작 : 설비·공정 단위 재사용 가능한 모듈형 3D 자산 구축, 확장성·유지보수성 확보

⑦ 통합 운영 플랫폼 구축 : 데이터 수집·시뮬레이션·분석·예지보전·3D 시각화를 통합 관리하는 플랫폼 환경 구현

3. 주요 기반 기술

○ 데이터 수집 : FOCAS2(FANUC), 제조사별 전용 라이브러리 및 OPC UA, TCP/IP 기반 시계열 DB

○ 시뮬레이션 : Unity 기반 CNC 동작 시각화, RTCP(공구 끝점) 기반 다중축(5축 이상) 제어, CSG·ComputeShader·Shader 기법 활용 소재 가공

○ AI/SLM : 경량화 온디바이스 모델, RAG 임베딩(벡터 DB), 현장 용어 파인튜닝, 비지도/지도 학습 기반 예지보전

○ XR : PC–XR 통신 구조, 핸드트래킹·HMI 연동, 음성 명령 프로세스

○ 3D : 3D 스캔·가우시안 스플래팅, Addressable 기반 에셋 관리

4. 기대 효과

○ 공정 에러 최소화 및 생산성 증대 — 사전 시뮬레이션으로 실가공 에러 최소화

○ 다양한 산업으로 확장 적용 — 발전·플랜트 등 제조산업 전반으로 디지털 트윈 AI 솔루션 확대

○ 생산공정 전주기 관리 — 이기종 데이터 통합, AI 기반 초기 결함 자동 진단 및 사전 예측