3D 프린팅에서 AI의 진화: 적층 제조의 혁신

2025년 5월 05일 | 읽기 시간: 5분

최근 인공지능(AI)의 발전으로 많은 업계에서 생산성 향상, 고객 경험 개선, 새로운 제품 개발을 위해 구체적인 사용 사례와 애플리케이션을 개발하고자 합니다.

따라서 이해관계자는 해당 틈새 시장에서 AI를 구현하기 위한 명확한 가이드라인을 연구하거나 개발해야 합니다.

특정 산업에 AI 도구를 적용하는 것은 비효율적인 수작업 프로세스가 필요했던 복잡한 문제를 해결하는 것이 목표입니다. 특히 3D 프린팅 분야에서 AI 기술은 이미 더 정확하고 안정적이며 효율적인 제조 공정에 기여하고 있습니다. 이 블로그에서는 EOS가 어떻게 혁신적인 AI 애플리케이션을 개발하고 이 흥미로운 신기술을 사용하여 적층 제조를 재정의하는 데 업계를 선도하고 있는지 살펴볼 것입니다.

적층 제조를 위한 제너레이티브 AI 정의하기

AI는 수천 가지의 사용 사례와 산업에 적용되는 광범위한 용어이기 때문에 정의하기 쉽지 않습니다.

기본적으로 각 AI 애플리케이션은 작업에서 인간의 지능을 복제하거나 모방하는 것을 목표로 합니다. 하나는 텍스트를 생성하고, 다른 하나는 이미지를 해석하며, 세 번째는 데이터의 패턴을 식별할 수 있습니다.

최근 AI의 발전으로 인해 어떤 경우에는 컴퓨터가 사람보다 이러한 작업을 더 잘 수행할 수 있으며, 대부분의 경우 컴퓨터가 더 빠르다는 사실이 밝혀졌습니다. 이러한 작업을 자동화함으로써 AI는 효율성을 개선하고 운영 비용을 절감하며 특히 3D 프린팅 분야에서 생산성을 향상시킬 수 있습니다.

대규모 언어 모델

대규모 언어 모델(LLM)은 자연어 처리(NLP)에 사용되는 도구입니다. 일상 생활에서 흔히 볼 수 있는 생성형 AI의 가장 잘 알려진 예입니다. ChatGPT와 같은 최신 LLM은 문서 길이가 수천 단어에 달하더라도 텍스트를 요약하고 해석하는 놀라운 능력을 보여줬습니다. 이러한 기능은 문서화, 디버깅, 코드 검토 및 번역과 같은 작업을 간소화할 수 있습니다.

이상 징후 탐지

패턴 인식은 오랫동안 머신러닝(ML)과 AI 기술의 주요 강점이었습니다. 수많은 사례를 기반으로 '정상'을 인식하고 그 정의를 사용해 비정상적이거나 독특한 것을 식별하는 능력입니다. 센서 데이터와 이미지로 작업할 때 이상 징후 탐지를 사용하면 기가바이트 단위의 데이터를 빠르고 자동으로 처리할 수 있습니다. 이를 통해 이전에는 상상할 수 없었던 규모의 프로세스 편차를 발견할 수 있습니다.

이미지 해석

많은 적층 제조 워크플로에는 지속적인 품질 모니터링이 필요하며, 그 중 일부는 시각적 제어를 통해 자동화할 수 있습니다. AI는 비디오 피드나 사진에서 표준에서 벗어난 아주 작은 편차도 감지함으로써 제조업체가 모범 사례 표준을 결정할 뿐만 아니라 고유한 애플리케이션과 산업에 맞게 표준을 정의하는 데 도움을 줄 수 있습니다.

3D EOS의 3D 프린팅 워크플로에 AI 통합

EOS에서는 이미 서비스 도구의 지식 관리와 AM 시스템 내 레이저 공정 개선을 위한 현장 모니터링 최적화에 AI를 활용하고 있습니다.

지식 관리: 3D 프린팅과 같은 복잡한 지식 기반 프로세스의 경우 EOS는 AI 도구를 사용하여 효율적이고 신뢰할 수 있는 정보 검색을 용이하게 합니다. 즉, 어려운 프로세스의 문제 해결을 위해 서비스 매뉴얼과 문서를 수동으로 검색하지 않아도 됩니다. 또한 전문가와 동료 간의 정보 공유가 자동화된 방식으로 이루어질 수 있어 업계 전반의 투명성을 보장할 수 있습니다. LLM을 사용하면 자연어 프롬프트와 간소화된 사용자 상호 작용을 기반으로 단계별 가이드를 만들 수 있습니다. 그 결과 다운타임이 줄어들고 수리가 빨라지며 적층 제조 공정의 연속성이 향상됩니다.
레이저 가공 개선을 위한 현장 모니터링: EOS는 AI 현장 모니터링 메커니즘을 최첨단 3D 프린팅 솔루션에 통합하여 레이저 가공 효율성을 향상시킵니다. AI를 통한 실시간 모니터링은 기계 작동을 지속적으로 면밀히 조사하여 최적의 기능을 보장합니다. EOS 소프트웨어는 AI의 이상 감지 기능을 사용하여 비정상적인 부분을 즉시 찾아내어 프린팅 작업 중에 적시에 개입할 수 있습니다. 이러한 실시간 조정을 통해 제품 품질을 개선하고 낭비와 불량품을 최소화하며 적층 제조 환경의 전반적인 생산성을 향상시킬 수 있습니다.

AI 얼라이언스 참여

적층 제조 분야에서 AI를 발전시키기 위한 노력의 증거로, EOS는 개방적이고 안전하며 책임감 있는 AI의 미래를 만들기 위해 기업, 대학, 연구 기관, 정부 및 비영리 단체가 공동으로 협력하는 전례 없는 협업인 AI 얼라이언스에 적극적으로 참여하고 있습니다. AI 얼라이언스에 참여함으로써 업계 리더 및 기술 전문가들과 협력하여 지식, 전략, 모범 사례를 공유함으로써 3D 프린팅의 AI 애플리케이션을 발전시킬 수 있습니다.

이 얼라이언스를 통해 EOS는 책임감 있고 영향력 있는 AI 통합을 보장하는 강력한 AI 표준, 윤리 가이드라인 및 연구 이니셔티브 개발에 기여하고 있습니다. AI 얼라이언스의 일원이 됨으로써 AI 발전을 선도하기 위한 노력을 확대할 뿐만 아니라 3D 프린팅 기술의 지속적인 발전에서 핵심 플레이어로서의 역할을 공고히 할 수 있게 되었습니다.

3D 프린팅의 AI는 적층 제조의 신뢰성, 효율성, 생산성을 향상시킬 수 있는 특별한 기회입니다. EOS는 적층 제조를 개선하기 위해 AI를 사용하는 지속적인 작업을 통해 현재의 제조 기대치를 개선하는 동시에 미래 솔루션을 위한 토대를 마련하고 있습니다. AI와 AM의 시너지는 확장 가능하고 정밀한 제조 기능을 제공함으로써 산업 표준을 재정의하고 끊임없는 혁신에 대한 EOS의 노력을 요약할 준비가 되어 있습니다.

이 블로그에서는 개괄적인 소개를 제공했지만, 향후 시리즈에서는 산업 응용 분야와 3D 프린팅에 대한 AI의 영향에 대해 보다 심층적이고 자세한 내용을 다룰 예정입니다.

향후 게시물에서는 실시간 센서 데이터를 모니터링하여 예측 유지보수를 개선함으로써 중단 없는 운영을 보장하는 데 있어 AI의 역할에 대해 살펴보겠습니다.

또한 AI가 어떻게 디자인 최적화를 향상시켜 균형 잡힌 속성을 지닌 고급 컴포넌트를 제작할 수 있는지 살펴봅니다. AI를 통한 워크플로 자동화를 살펴보고, 에이전틱 AI와 같은 새로운 기술이 재료 선택부터 최종 품질 검사까지 프로세스를 간소화하는 방법을 소개합니다.

또한 AI가 협업 기술 및 상호 연결된 시스템과 통합되어 보다 지능적이고 적응력 있는 생산 환경을 촉진하는 방법을 고려하여 스마트 제조의 광범위한 개념을 살펴볼 것입니다.

이러한 인사이트를 종합하면 AI가 3D 프린팅 기술의 효율성, 정밀도, 기능을 어떻게 개선할 수 있는지 알 수 있습니다.