EOS M4 ONYX로 티타늄 합금 생산성을 재정의하다

티타늄 응용 분야를 혁신할 준비가 되셨나요?

2026년 9월 3일 | 읽는 데 걸리는 시간: 5분

 

금속 적층 제조(AM) 분야에서티타늄(Ti64) 3D 프린팅에 적용되는 기존의 규칙들은 종종 바람직하지 않은 타협을 강요합니다. 여기에는 높은 표면 거칠기, 낮은 각도에서 필수적인 지지 구조물을 수작업으로 제거해야 하는 번거로움, 그리고 이론적 결과와 실제 결과 간의 생산성 격차 등이 포함됩니다.

EOS M4 ONYX와 당사의 새로운 Ti64 60µm 파라미터 세트는 이러한 통념을 뒤바꿉니다. 이번 개발은 공정을 용도에 맞추는 것이지, 그 반대가 아니라는 당사의 철학을 따릅니다. 단순한 하드웨어 업데이트를 넘어, EOS M4 ONYX는 6개의 레이저 출력과 지능형 소프트웨어가 만들어내는 강력한 시너지를 통해 기존의 레이저 분말 침적 융합(LPBF) 기술의 한계를 완전히 타파하도록 설계되었습니다. 이를 통해 시간 소모적인 설계나 공정 반복 과정 없이도 더 빠른 제작 속도와 탁월한 부품 특성을 실현할 수 있습니다.

 

향상된 성형성, 더 우수한 표면 품질: 새로운 Ti64 공정

저각도 적층(다운스킨 표면)은 전통적으로 티타늄 적층 제조(AM)에서 주요 장애물로 여겨져 왔습니다. 분말은 고체 금속보다 열전도율이 훨씬 낮기 때문에, 분말 베드 위에 오버행 부위를 적층할 경우 국부적인 과열이 발생할 수 있습니다. 기존 공정에서는 이로 인해 용융 풀이 불안정해져 과열과 가장자리 말림 현상이 발생하며, 이로 인해 리코터와의 접촉 위험이 발생할 뿐만 아니라 표면 거칠기가 생기고 열을 제거하기 위해 지지 구조물에 의존해야 하는 문제가 발생합니다.

EOS M4 ONYX는 25°~30°까지의 낮은 각도에서도 지지대 없이도 안정적인 티타늄 프린팅이 가능하도록 함으로써 이 문제를 해결합니다. 정의된 적용 범위 내에서 지지대 구조를 제거함으로써, 이러한 이점은 전체 워크플로우에 긍정적인 영향을 미칩니다. 그 이점은 다음과 같습니다:

  • 후처리 작업 감소: 기존에는 제거하기 까다로운 티타늄 지지대를 잘라내는 데 수 시간씩 소요되던 수작업을 없앨 수 있습니다.
  • 부품당 비용 절감: 수작업량을 더욱 줄이고 후가공 처리 시간을 단축하여 총 생산 비용을 낮출 수 있습니다.
  • 설계 자유도 확대: 엔지니어들은 제작 후 접근성에 대한 우려 없이 복잡한 내부 채널과 경량 형상을 설계할 수 있습니다.

표면 품질: 수직 벽을 넘어

수직 벽면은 처리하기 간단하지만, 복잡하고 곡선형인 형상에서 티타늄 표면의 품질을 일관되게 유지하는 것은 매우 어려운 것으로 알려져 있습니다. 그 해결책은 자동 윤곽 매개변수화입니다. 이 시스템은 정적인 매개변수 대신, 부품의 국부적인 오버행 각도에 따라 레이저 설정을 동적으로 조정합니다.

이를 통해 오버행 각도에 따라 윤곽 매개변수를 조정하여 안정적인 용융 풀을 유지하고 과열을 줄일 수 있으며, 결과적으로 표면 품질이 향상됩니다. 또한, 이 첨단 매개변수 설정은 일반적으로 열이 축적되기 쉬운 하향면(down-facing surfaces)을 집중적으로 관리합니다. 기존 공정에서 상향면(up-facing surfaces)은 이미 안정적이며 오버행 변동에 덜 민감하기 때문에, 이러한 표적 조정을 통해 놀라울 정도로 균일한 표면 마감을 얻을 수 있습니다. 부품이 최종 형상에 더 가깝게 출력되므로, 과도한 표면 다듬기 공정의 필요성이 대폭 줄어듭니다.

 

실제 업무 생산성

업계에서 흔히 떠도는 통념 중 하나는 시스템의 생산성이 이론적 제작 속도, 즉 층 두께 × 해치 간격 × 스캔 속도로 완전히 결정된다는 것입니다. 하지만 실제로 이 계산 방식은 레이저가 꺼져 있고 스캐너 미러가 벡터 사이를 이동하는 비생산적인 기간인 ‘점프’를 완전히 간과하고 있습니다. 이러한 마이크로초 단위의 시간이 누적되면서 스프레드시트상의 수치와 실제 제작 시간 사이에 상당한 차이가 발생합니다. EOS M4 ONYX는 하드웨어와 소프트웨어의 시너지를 통해 실제 운영 환경에서 금속 적층 제조(AM) 생산성을 극대화합니다. 이 장비에는 다음과 같은 기능이 탑재되어 있습니다:

  • 6개의 고동적 레이저: 레이저 수를 4개에서 6개로 늘리면 순수 처리 범위와 용융 능력이 향상됩니다.
  • 차세대 스캐너: 첨단 동적 스캐너는 방향 전환 시 짧은 이동 구간에서 발생하는 시간 손실을 최소화합니다.
  • 스마트 노출 순서 지정: 지능형 소프트웨어 알고리즘이 스카이라이팅과 짧은 점프를 제거하는 동시에, 긴 점프(1mm 이상)를 최소화하여 레이저 ‘작동’ 시간을 극대화합니다.
  • 60µm 층의 최적 조건: 이 두께는 빠른 재료 증착과 정밀한 구조 분해능을 완벽하게 조화시킵니다.

결국 진정한 생산성은 이론적인 공식이 아니라 벽에 걸린 시계로 측정됩니다. 아래 그래프는 서로 다른 부품을 사용하는 작업의 제작 시간 시뮬레이션 결과를 보여줍니다.

다공성 및 재료 무결성

항공우주의료 기기 제조와 같은 고성능 분야에서는, 완벽한 재료 무결성이 뒷받침되지 않는다면 생산성은 아무런 의미가 없습니다. 티타늄 부품은 종종 주기적인 피로 하중을 받는데, 이때 표면 하부 결함이 균열 발생의 주요 원인이 됩니다.

EOS M4 ONYX의 새로운 티타늄 공정 매개변수는 전체 빌드 플레이트에 걸쳐 탁월한 밀도를 제공하여, 기공률을 0.005% 미만으로 낮춥니다. 이는 매우 중요한 성과입니다. 왜냐하면 지금까지 문헌에 보고된 수치들은 주로 실험실에서 밀도 큐브를 사용하여 달성한 이론적 값들이었기 때문입니다. 반면, 당사는 캔틸레버 구조의 부품에서도 실제 부품을 통해 이러한 결과를 달성하고 있습니다.

저희 팀은 기존 티타늄 소재의 기공이 대개 벡터 종점에서 발생한다는 사실을 확인했습니다. EOS M4 ONYX는 이러한 중요한 표면 근접 영역에서 기공 형성을 적극적으로 억제하는 새로운 특수 노출 기능을 도입했습니다. 이러한 잠재적 결함 지점을 제거함으로써, 이 공정은 임무 핵심 애플리케이션에 요구되는 우수한 기계적 특성과 높은 수준의 신뢰성을 달성합니다.

지속 가능성과 비용

경제적 효율성과 지속 가능성은 종종 서로 밀접한 관련이 있습니다. 티타늄 프린팅에서 발생하는 주요 숨겨진 비용 중 하나는 용융 풀에서 분출되는 용융 방울인 ‘스패터’입니다. 이 과도하게 큰 입자들은 공중에 떠 있는 동안 산소를 흡수하여 화학적 성질이 변합니다. 따라서 스패터를 걸러내어 제거해야 합니다. 프린팅 도중 이 방울들이 분말 베드에 다시 떨어지면 결함을 유발할 수 있습니다.

EOS M4 ONYX는 더 스마트한 스캐닝 전략을 통해 스패터를 발생 원천에서 줄여주며, 다음과 같은 두 가지 뚜렷한 이점을 제공합니다:

  1. 지속 가능성: 분말 손실이 적을수록 티타늄과 같은 에너지 집약적 소재의 재료 효율이 향상되고 생태 발자국이 줄어듭니다.
  2. 공정 안정성: 스패터를 최소화하면 분말 베드를 깨끗한 상태로 유지하여 재현성이 높고 결함이 없는 부품을 생산할 수 있습니다. 궁극적으로 분말 손실을 줄이면 부품당 비용에 긍정적인 영향을 미치며, 더 지속 가능한 생산 방식으로 나아가는 데 기여합니다.
EOS 금속 소재

통합과 향후 방향

EOS M4 ONYX가 이 혁신을 대표하는 플래그십 플랫폼이긴 하지만, EOS는 이러한 성능상의 이점을 EOS M 290 EOS M 400-4를 포함한 기존 시스템에도 이러한 이점을 적극적으로 적용하고 있습니다. 하드웨어의 차이로 인해 구형 기종은 EOS M4 ONYX의 순수 처리 속도를 따라잡지는 못하겠지만, 사용자들은 표면 품질, 밀도 및 스패터 감소 측면에서 여전히 뚜렷한 성능 향상을 경험할 수 있을 것입니다.

EOS M4 ONYX는 차세대 스캐너 기술이 고급 기능별 매개변수 설정에 필요한 역동적인 성능을 제공함으로써 업계를 선도하고 있습니다. 이 솔루션은 그 성능이 충분히 입증되었으며, 자동화된 워크플로우와 본격적인 양산 작업을 위한 신뢰할 수 있는 기반이 될 준비가 되어 있습니다. EOS M4 ONYX는 단순히 인쇄 속도가 빠를 뿐만 아니라, 더 스마트하게 인쇄합니다. 오버행 제약, 열 방출, 이론적 속도에 관한 기존의 틀을 깨뜨림으로써, 전통적인 설계 규칙이 주는 제약을 없애줍니다.

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EOS M4 ONYX – 온디멘트 웨비나

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그렌체바흐, 지멘스, 볼크만의 전문가 통찰력을 바탕으로.

활용 사례