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“디지털 트윈 3D프린팅 의료공동제조소 실증, 고신뢰 제조 서비스 산업 전환 기여할 것”

의료기기 생산 시설 기반 장비·공정 실시간 모니터링 및 품질이력 자동화, 우주항공·방산 확장 가능 운영 모델 검증

제조품질 예측 및 의사결정 모델로 발전 위한 실증·표준연계·인프라·융합인력 양성 지원 필요

■디지털 트윈 기반 3D프린팅과 가상 생산이 필요한 이유 및 기대 효과와 함께 이를 적용한 사례나 개발 중인 기술이 있다면

3D프린팅에서 디지털 트윈 기술이 필요한 가장 큰 이유는 ‘가상의 환경에서 실시간으로 장비 상태를 모니터링 하고, 취득한 데이터를 자동 수집·관리·제어’가 가능하기 때문이다.
일반적인 제조 환경에서는 제품의 품질에 영향을 미칠 수 있는 장비 상태, 제조 환경, 소재 관리, 표준작업절차(SOP) 준수 여부 등이 모두 흩어져 관리되고 있다.
특히 의료기기 제조는 GMP(Good Manufacturing Practice) 시스템을 적용하여 단일 출력 성공보다 동일한 조건에서 같은 품질을 반복해서 구현하고, 문제가 생겼을 때 원인을 추적하여 입증할 수 있는지가 매우 중요하다.

기존에는 장비별 공정 기록(로그), 작업자 확인, 검사 결과 기록, 장비 가동 일지가 각각 따로 관리돼 최종 제품의 품질 검사 과정에서 발견된 문제에 대한 공정 전·중·후 원인과 상관관계 분석이 매우 어려웠다. 문제 발생시 명확한 원인 분석 보다는 작업자의 경험에 의존하여 해결하려는 경우가 대부분이었고, 수차례 시행 착오를 거쳐 일부만 해결하거나 제작을 포기하는 경우가 많았다.

금속 3D프린팅은 수백 또는 수천 개의 레이어를 장시간 적층하는 제조 공정으로 장비가 가동되는 동안 내부 산소농도, 챔버 압력, 레이저 상태 등 공정 상태가 지속적으로 변하게 된다. 또한 장비실의 온도와 습도도 장비 운영의 안정성과 품질에 영향을 줄 수 있으며, 작업자가 표준 공정대로 작업을 수행하였는지 확인도 매우 중요하다.

디지털 트윈 기술은 물리적인 제조소와 장비의 상태를 가상공간에 실시간으로 동기화하고, 제조 LOT를 중심으로 공정 데이터와 품질 이력을 연결할 수 있다.
이를 통해 작업자는 현장에 가지 않고도 여러 장비의 상태를 한 화면에서 확인할 수 있고, 임계값을 벗어난 이상을 조기에 발견할 수 있다. 제조가 끝난 뒤에도 어느 시점에 어떤 센서 값이 변했는지, 해당 구간의 레이어와 검사 결과가 어떠했는지 역추적할 수 있다. 가상 생산의 실질적인 가치는 화려한 3D 화면보다 이러한 예측성, 추적성, 재현성을 확보하는 데 있다.
경북대학교 첨단정보통신융합산업기술원은 3D프린팅 의료공동제조소를 운영하고 있다. 이 시설은 GMP 제조환경과 금속 3D프린터 9대, 플라스틱 3D프린터 2대, 각종 시험분석·생산지원 장비를 갖추고 있다. 그동안 90개 기업을 대상으로 약 1,400건의 3D프린팅 제조(LOT)를 수행하였고, 약 10만개의 의료기기 부품을 제작 지원했다.
이 과정에서 축적된 양산 공정 프로세스를 디지털 트윈 기술로 고도화하는 ‘디지털트윈 기반 3D프린팅 의료공동제조소 구축 및 관리 플랫폼 개발·실증’ 사업을 과학기술정보통신부(전담기관 정보통신산업진흥원)와 대구광역시 지원을 받아 수행 중에 있다.

이번 사업에서는 3D Systems의 DMP Flex 350 5대와 Nikon SLM Solutions의 SLM 280 4대 등 총 9대의 금속 3D프린터를 하나의 관리 플랫폼에 연결하며, 장비별 로그 어댑터로 실시간 장비 상태를 수집하고, 각종 환경 센서와 기존 공정관리시스템까지 연계한다. 웹 기반 3D 뷰어와 대시보드에서 장비와 공간 상태를 확인하고, 센서 임계값 초과 시 즉시 알림을 제공하여 언제 어디서든 제조 환경을 모니터링 할 수 있는 체계를 구축하고 있다.

향후 수집된 데이터를 활용하여 AI 기반 통계 분석과 공정 간 상관관계 분석을 통해 품질 진단 리포트를 자동 생성할 수 있도록 개발하고 있다.

현재는 모든 공정을 스스로 판단하고 제어하는 완전 자율 생산이 아니라, 실시간 가시화및 이상 감지, 품질이력 자동화를 현장에서 검증하는 단계다. 이 기반이 축적되면 향후 품질 예측과 공정조건 추천, 예지보전, 제한된 범위의 폐루프 제어로 운영 시스템을 고도화할 수 있다고 판단된다.

▲ 경북대 첨단정보통신융합산업기술원이 대구에 구축한 3D프린팅 의료공동제조소에는 다양한 의료기기를 생산할 수 있는 금속 3D프린터가 설치돼 있다. (출처:경북대 첨단정보통신융합산업기술원)

■그간 3D프린팅 의료기기 양산공정 기술지원 경험을 바탕으로 실제 제조기업이 디지털 트윈 기반 3D프린팅 가상생산을 진행하기 위해서 반드시 고민해야하거나 준비가 필요한 점이 있다면

제조 기업이 디지털 트윈 기술을 활용하기 위하여 가장 먼저 해야 할 일은 화려한 3D 모델을 구현하는 것이 아니라, 현장에서 해결해야 할 제조 문제를 구체적으로 정의하고 그에 따른 판정 기준을 수립하는 것이다.
어떤 데이터든 많이 모으는 방식으로 시작하면 화려한 대시보드는 만들 수 있어도 품질 개선으로 이어지기 어렵다. 불량 발생 유형, 공정 중단 여부, 재작업 필요성, 관련 문서 작성 기록 여부 등 개선할 문제를 정하고, 그 문제와 연결되는 핵심 공정변수와 품질특성을 정의해야 한다.

첫째, 공정과 품질의 기준선을 먼저 확보해야 한다. 정상 생산 사이클이 어떤 형태인지, 허용 가능한 산소 농도와 압력·온도 범위는 무엇인지, 어떤 조건에서 작업자가 장비를 정지해야 하는지 규정해야 한다. 디지털 트윈의 알람은 기존 제조 지식과 검증된 기준을 디지털 규칙으로 옮기는 작업입니다. 기준이 불명확하면 알람이 너무 자주 발생하거나 실제 발생될 위험을 놓칠 수 있다.

둘째, 제조 LOT를 중심으로 데이터 구조를 설계해야 한다. 장비 운영 기록(로그)만 모아서는 의료기기 품질을 설명할 수 없다. 사용한 분말의 수입검사와 재고 이력, 작업 지시 내역, 선택된 장비와 작업자, 출력 파라미터, 공정 중 발생된 센서값과 이미지, 후처리, 치수·성능검사, 최종 출고 문서 기록과 같은 공정 수행 기록이 하나의 제조 LOT로 연결돼야 한다. 그래야 이상이 제품 품질에 미친 영향을 추적할 수 있고 제품의 제조 및 품질 이력을 입증하는 근거 자료로도 활용할 수 있다.

셋째, 현장 업무를 디지털 트윈에 맞추기보다 디지털 트윈을 현장 업무에 맞춰야 한다. 기존 작업 지시와 공정관리, 장비일지와 표준서 열람 방식은 유지하면서 실시간 장비 정보와 자동 문서 기능을 연결하는 것이 정착 가능성이 높다. 작업자가 동일한 내용을 이중으로 입력 하거나 기존 품질 문서와 별도의 기록을 다시 만들게 되면 시스템은 오래 사용되기 어렵다.

마지막으로 AI 분석 결과는 품질책임자의 판단을 지원하는 형태로 설계해야 한다. 초기에는 통계적 이상 탐지, 사이클 비교, 센서 기여도, 추세 분석처럼 설명 가능한 기능부터 적용하는 것이 바람직하다. AI가 제안한 위험도와 권장 조치는 원천 데이터와 함께 확인할 수 있어야 하고, 알람 확인과 조치, 승인 이력이 남아야 한다.
의료기기 제조에서는 AI 결과 자체보다 누가 어떤 근거로 판단하고 조치했는지가 중요하다. 양산 공정 지원 경험상 현장에서 신뢰를 얻는 가장 빠른 방법은 거대한 미래상을 제시하는 것이 아니라, 반복되는 수기 업무 하나를 줄이고 실제 불량 원인 한 건을 더 빨리 찾는 성과를 보여주는 것이다.

▲ 개발 중인 디지털 트윈 3D프린팅 의료공동제조소 실시간 모니터링 이미지(출처:경북대 첨단정보통신융합산업기술원)

■디지털 트윈 기반 3D프린팅 가상생산이 가장 유망한 산업군은 무엇이며 적용을 통해 산업군이 어떻게 변화할 수 있는가

가장 먼저 성과를 만들 수 있는 산업은 의료기기라고 생각한다. 다품종 소량 생산의 비중이 높고 복잡한 형상을 구현해야 하며, 동시에 원자재부터 제조·검사·출고까지 추적성과 품질 근거를 확보해야 하기 때문이다. 3D프린팅의 장점과 디지털 트윈의 필요성이 동시에 큰 분야이다.

의료기기 제조는 같은 형상의 제품을 많이 만드는 일반적인 대량생산과 다르다. 환자의 해부학적 조건에 맞춰 설계가 달라질 수 있고, 제품 수량은 상대적으로 적지만 한 개의 품질 실패가 갖는 영향은 크다. 따라서 생산량만 늘리는 자동화보다 매 제조 LOT의 상태를 확인하고 공정 편차를 줄이며 품질 근거를 자동으로 남기는 지능화가 더 중요하다.

디지털 트윈이 적용되면 의료기기 기업은 고가의 장비와 전문인력을 모두 직접 보유하지 않아도 의료공동제조소의 검증된 인프라를 활용할 수 있다. 기업은 제품과 임상 요구에 집중하고, 의료공동제조소는 장비·공정·품질 데이터를 표준화 하여 생산과 검증을 지원하는 구조가 가능하다. 특히 중소기업과 스타트업은 초기 설비투자 부담을 줄이고, GMP 기반 제조와 품질 문서 체계에 더 빠르게 접근할 수 있다.

산업의 운영 방식도 경험 의존형에서 데이터 기반형으로 바뀔 것이다. 작업자가 장비 한 대씩 상태를 확인하던 방식에서 여러 장비의 상태와 제조 LOT를 통합 관제하고, 이상이 발생하면 관련 센서와 실시간 레이어 상태, 소재·검사 정보를 함께 확인하는 방식으로 전환된다. 이후 충분한 데이터가 축적되면 품목별 표준 공정을 정교하게 관리하고, 공정 조건 추천과 예지보전, 원격 품질지원 까지 확대할 수 있다.

의료 분야에서 검증한 모델은 우주항공과 방산, 모빌리티 산업 등으로 확장 가능성이 크다. 이들 분야도 금속 3D프린터 장비를 활용한 다양한 어플리케이션이 개발되고 있으며 품질 신뢰성, 공정 재현성, 부품 이력의 추적성을 매우 엄격하게 관리할 필요가 있다. 의료공동제조소에서 구축하는 금속 3D프린터 장비 데이터 수집, 실시간 이상 감지, LOT 기반 이력 관리, 자동 품질리포트 구조는 소재와 인증 체계를 각 산업에 맞게 바꾸면 공통 기반으로 활용할 수 있다.

▲ 개발 중인 디지털 트윈 3D프린팅 의료공동제조소 공정 통합 모니터링 관리 플랫폼 이미지(출처:경북대 첨단정보통신융합산업기술원)

■우리 정부가 제조업 AI 전환(AX)에 박차를 가하고 있는 가운데 디지털 트윈 기반 3D프린팅 가상생산이 고도화되기 위해 필요한 사항이 있다면

디지털 트윈 기반 가상생산을 고도화하려면 플랫폼 개발, 제조데이터 축적, 현장 실증, 시험·인증, 인력 양성을 분리된 과제로 보지 않고 하나의 제조 혁신 체계로 연결해야 한다. 특히 3D프린팅은 장비 제조사와 소재, 제품, 공정 조건의 조합이 다양하기 때문에 단기간의 시범 구축만으로는 신뢰할 수 있는 품질 예측 모델을 만들기 어렵다.

첫째, 실제 생산을 지속할 수 있는 장기 실증 인프라가 필요하다. 연구실 수준의 단발성 출력데이터가 아니라 정상 생산, 공정 편차, 장비 정지, 유지보수, 소재 로트 변화와 최종 검사결과가 함께 축적돼야 한다. 정부 R&D도 플랫폼 구축 여부만 평가하기보다 데이터 수신 안정성, 재현성, 불량 감소, 문서 작성 시간, 현장 활용 적합성 처럼 실제 운영성과를 단계적으로 검증해야 한다.

둘째, 장비와 시스템 간 데이터 표준화가 필요하다. 현재는 제조사별 로그 형식과 접근방식이 달라 기업이 장비를 추가할 때마다 별도의 연동 비용이 발생한다. OPC-UA와 AAS 같은 표준을 참고해 장비 상태, 공정변수, 제조 LOT, 소재와 검사 정보에 대한 공통 데이터 사전을 마련하고, 중소기업이 활용할 수 있는 검증된 커넥터와 API를 보급할 필요가 있다. 표준은 문서에 머무르지 않고 실제 장비 간 상호운용 시험으로 확인해야 한다.

셋째, AI 결과를 품질시스템에서 활용할 수 있는 검증 기준이 필요하다. 어떤 데이터로 모델을 학습했는지, 경보의 오탐지와 미탐지율은 어느 정도인지, 장비나 소재가 바뀌었을 때 다시 검증해야 하는지, 사람이 최종 승인하는 지점은 어디인지가 명확해야 한다. 의료기기 분야에서는 AI의 판단을 바로 자동 제어에 연결하기보다 설명 가능한 이상 탐지와 의사결정 지원부터 시작하고, 검증된 범위에서 단계적으로 제어 수준을 높이는 접근이 적절하다.

넷째, 공공의 영역에서 활용할 수 있는 인프라를 확대해야 한다. 국내 의료기기 기업은 규모가 작아 고가 장비, 센서, 서버, 품질 전문인력을 각각 확보하기 어렵다. 의료공동제조소가 장비를 단순 공유하는 공간을 넘어 데이터 수집, 공정 개발, 시험분석, 품질문서, 공정 밸리데이션을 포함한 공정 유효성 입증을 함께 지원하는 제조 서비스 거점으로 발전해야 한다. 기업은 이 환경에서 제품과 공정을 먼저 검증하고, 사업화 단계에 맞춰 자체 투자를 결정할 수 있다.

다섯째, 제조와 데이터, 품질을 함께 이해하는 인력이 필요하다. 3D프린터 장비 운용 경험만 있는 인력이나, 생산 현장과 하드웨어 상태·관리 필요성을 이해하지 못한 소프트웨어 개발자로는 현장형 디지털 트윈을 구현하기 어렵다. 적층제조 공정과 소재, 센서·통신, 데이터 분석, 의료기기 GMP와 밸리데이션을 함께 경험하는 교육과정이 필요하다. 대학 교육, 장비 제조사 교육, 공동제조소 실습, 기업 프로젝트가 연속되는 방식이 효과적이다.

여섯째, 보안과 데이터 활용 원칙을 함께 마련해야 한다. 제조데이터는 제품 설계와 공정 노하우를 포함하므로 기업이 안심하고 데이터를 제공할 수 있어야 한다. 원천데이터의 소유권, 공동 활용 범위, 비식별화, 접근권한, 보존과 폐기 기준 등 적용 기준을 명확히 해야 한다.

이번 의료공동제조소 실증은 이러한 과제를 실제 제조현장에서 확인하는 출발점이다. 중요한 것은 하나의 전시용 시스템을 만드는 것이 아니라, 사업 종료 후에도 현장에 남아 데이터가 계속 축적되고 다른 제조소와 산업으로 확장할 수 있는 운영 모델을 만드는 것이다.

정부가 장기 실증, 표준연계, 시험·인증, 공동활용 인프라, 융합인력 양성을 일관된 정책으로 지원한다면 디지털 트윈은 단순 모니터링 도구를 넘어 제조품질을 예측하고 공정 의사결정을 지원하는 기반으로 발전할 수 있다. 그 결과 국내 3D프린팅 산업도 장비 도입 중심에서 데이터와 품질이 축적되는 고신뢰 제조 서비스 산업으로 전환할 수 있을 것이다.

▲ 의료공동제조소에서는 금속 3D프린팅으로 맞춤형 임플란트, 추간체유합보형재, 인공고관절 등 다양한 의료기기 제작을 지원해 그간 중소기업들이 10만여 개의 의료기기 제조와 직간접 매출 253억원을 달성하는데 기여했다. (출처:경북대 첨단정보통신융합산업기술원)

출처 : 신소재경제(https://www.amenews.kr/)