적층 제조의 수학

애디티브 스낵 팟캐스트의 매력적인 에피소드에서 호스트인 Fabian Alefeld가 적층 제조(AM) 발전에 있어 수학의 중추적인 역할에 대해 Dyndrite의 창립자 겸 CEO인 Harshil Goel과 이야기를 나눕니다.

수학과 기계 공학에 대한 탄탄한 배경 지식을 갖춘 고엘이 예상치 못한 적층 가공 세계로의 여정과 다이드라이트가 순수 수학을 활용하여 복잡한 산업 과제를 해결하는 방법을 공유합니다. 이 에피소드에서는 다이드라이트의 사명, 엔지니어 역량 강화에 미치는 영향, 적층 가공의 경계를 넓히기 위한 노력에 대해 자세히 설명합니다.

아웃사이더에서 창립자로: 하르실의 AM 세계로의 여정

고엘은 학문적 엄격함과 기업가 정신의 독특한 조화를 적층 제조 업계에 가져왔습니다. 그의 과학적 배경은 수학, 특히 미분 기하학과 위상수학에 뿌리를 두고 있으며, 그는 이를 "표면에서 미적분을 하는 것"이라고 설명합니다. 기계 공학에서 그의 전문 분야는 유체 역학, 전산 유체 역학, 연속체 역학으로, 본질적으로 "공학적 목적을 위해 매우 어려운 수학 문제를 해결하는" 분야입니다.

고엘은 2015~2016년 보잉에서 기존 AM 소프트웨어의 단점을 개선해 달라는 요청을 받았을 때까지만 해도 AM이 무엇인지 잘 몰랐다고 고백할 정도로 AM에 대한 그의 여정은 파격적이었습니다. 솔루션을 빠르게 개념화하고 제공하는 능력을 인정받아 2017년에는 초기 고객과 직원들에게 더 가까이 다가가기 위해 워싱턴으로 이주하여 Dyndrite를 설립하게 되었습니다.

Dyndrite를 설립하기 전에는 UC 버클리에서 MATLAB과 Python을 가르쳤으며, 학사, 석사, 박사 과정을 마쳤습니다. 이러한 교육 경험은 사용자에게 프로그래밍 방법을 미묘하게 가르치는 Dyndrite의 소프트웨어 설계에 큰 영향을 미쳤습니다.

다이드라이트의 핵심 개념과 업계 영향력

다이드라이트의 주요 제품은 고객이 초기 장비 사용부터 적층 가공의 본격적인 생산에 이르기까지 모든 과정을 안내하도록 설계된 소프트웨어입니다. 고엘은 고객 여정을 세 가지 성숙도 단계로 분류합니다:

1. 건물 준비: 여기에는 지오메트리 가져오기, 방향 지정, 중첩, 라벨링, 서포트, 기계 준비를 위한 부품 슬라이스와 같은 필수 작업이 포함됩니다. "가장 섹시한" 측면은 아니지만 기본적인 요구 사항입니다. 전체 프로세스를 자동화하여 라벨 제작에만 주당 2만 달러를 절감한 한 고객의 사례에서 알 수 있듯이 Dyndrite는 이러한 프로세스를 크게 자동화합니다.
2. 재료 및 공정 개발: 첫 번째 부품을 생산한 후 고객은 특정 재료로 특정 기계에서 특정 부품을 안정적으로 제작하는 것을 목표로 합니다. 여기서 다이드라이트는 부품 품질과 기계 생산성을 향상시키기 위해 기계에 '언제 무엇을 할 것인지'를 지시하는 전략을 개발하는 데 기여합니다. 예를 들어 중요 영역(예: 30-60미크론)에 '스킨 파라미터'를 적용하고 코어(예: 90-120미크론)에 '생산성 파라미터'를 적용하여 잠재적으로 제작 시간을 두 배로 개선할 수 있습니다. 사전 경험이나 시뮬레이션이 없었던 한 추진체 고객은 Dyndrite의 도구와 기본 수학을 사용하여 이전에는 불가능하다고 생각했던 인코넬 부품을 1.5주 만에 프린팅할 수 있었습니다.
3. 검증 및 추적성: 부품이 생산되면 반복성, 검증, 보정 및 추적성을 보장하는 것이 생산 준비에 있어 가장 중요합니다. 다이드라이트는 검증 프로세스를 간소화하여 기업이 규정을 준수하면서 소프트웨어 간에 쉽게 전환할 수 있도록 지원하는 것을 목표로 합니다.

다이드라이트 소프트웨어의 핵심 혁신은 사용자가 그래픽 사용자 인터페이스(GUI)와 상호 작용할 때 파이썬 코드를 백그라운드에 표시하는 '터보 모드'입니다. 이러한 디자인 선택은 새로운 프로그래밍 언어와 함께 친숙한 GUI를 제시함으로써 기계 엔지니어가 코딩을 쉽게 이해하고 자신의 작업을 코드화하도록 장려하는 Goel의 언어 학습 접근 방식에서 비롯되었습니다. 이러한 접근 방식을 통해 CAD 색상 메타데이터를 기반으로 라벨과 서포트를 자동으로 생성하는 등 고급 자동화를 구현할 수 있습니다.

업계 관찰 및 미래 예측

고엘은 3D 프린팅 산업이 상당히 성숙해지면서 더욱 정교한 전문가들이 더 복잡한 질문을 던지며 혁신을 주도하고 있다고 말합니다. 기계의 크기와 부피가 5~10년마다 두 배씩 증가하면서 공구 경로 생성을 위한 더욱 강력한 데이터 처리 기능이 필요해졌습니다.

기술 발전과 관련하여 고엘은 GPU의 중요한 역할을 강조합니다. 그는 AI에 대한 과대광고를 인정하면서도 비트코인, 비디오 게임, VR과 같은 트렌드가 AM에 미치는 가장 큰 영향은 GPU 개발에 대한 투자 증가라고 생각합니다. 덕분에 계산 기하학 알고리즘이 획기적으로 가속화되어 점점 더 대형화되는 기계에 더 빠르고 복잡한 공구 경로를 생성할 수 있게 되었습니다. GPU의 속도가 천 배 이상 빨라지면서 고급 컴퓨팅에 대한 접근성과 경제성이 향상되었습니다.

고엘은 자격 검증 관점에서 기존 프레임워크의 허점을 파악했습니다: 해치 거리, 간격, 레이저 출력, 속도와 같은 기존의 핵심 성능 변수(KPV)를 새로운 비차원적 수치(비율)로 변환함으로써 기업은 더 많은 유연성을 확보할 수 있습니다. 예를 들어 60미크론 층 높이를 기준으로 부품을 검증하는 대신 체적 에너지 밀도로 검증하면 재검증 없이 레이저 출력을 비례적으로 조정하여 층 높이(예: 120미크론 또는 30미크론)를 조정할 수 있습니다.

이 접근 방식은 단일 부품에 여러 파라미터를 적용하는 속도를 획기적으로 높이고 더 빠른 인쇄를 가능하게 합니다.

하르실 고엘의 통찰력은 적층 제조를 발전시키는 데 있어 수학과 전략적 소프트웨어의 혁신적 힘을 강조합니다. 간소화된 인증과 생산성 향상에 대한 그의 비전은 적층 가공이 산업 응용 분야에서 잠재력을 최대한 발휘할 수 있는 길을 열어줍니다.

연결 및 자세히 알아보기

하르실 고엘의 작업과 딘드라이트에 대한 자세한 내용은 다음 리소스를 참조하세요:

• 다이드라이트에서 하르실 고엘의 작업에 대해 자세히 알아보세요.
• LinkedIn에서 하르실 고엘과 연결하세요.
• 포브스에서 하르실 고엘의 프로필을 읽어보세요.