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AI 기반 설계 검증2

AI 기반 디지털 트윈과 공차 시뮬레이션 알아보기 기하공차(GD&T)는 제품의 형상, 위치, 방향, 흔들림을 정밀하게 관리하기 위한 설계 언어이다. 그러나 실제 제조 환경에서는 설계 의도와 달리 공정 편차, 조립 오차, 측정 오차가 동시에 발생하며, 이로 인해 공차 누적 문제가 빈번하게 나타난다. 이러한 문제를 해결하기 위해 최근 제조 산업에서는 AI 기반 디지털 트윈(Digital Twin) 기술을 활용한 공차 시뮬레이션이 주목받고 있다. 디지털 트윈은 현실의 제품과 공정을 가상공간에 그대로 재현하고, AI는 이 가상 모델을 기반으로 공차 변화와 품질 영향을 예측한다. 이를 통해 기하공차는 더 이상 사후 관리 대상이 아니라, 사전 예측과 최적화의 도구로 활용된다. 1. AI 기반 디지털 트윈의 개념과 기하공차의 역할디지털 트윈이란 실제 제품, 설비, .. 2026. 2. 12.
AI 기반 공차 누적 시뮬레이션 알아보기 기하공차(GD&T)는 개별 부품의 형상과 위치 정확도를 관리하는 핵심 도면 언어입니다. 하지만 실제 제품에서는 각 부품이 조립되면서 공차가 누적되고, 이 누적 효과로 인해 도면상 문제없던 설계가 조립 불량, 간섭, 기능 저하로 이어지는 경우가 많습니다. 기존의 공차 누적 분석은 단순 최악조건(Worst Case) 계산과 경험 기반 판단, 제한적인 통계 해석에 의존해 왔습니다. 최근에는 이러한 한계를 극복하기 위해 AI 기반 공차 누적 시뮬레이션이 차세대 설계·품질 관리 기술로 주목받고 있습니다. 1. AI 기반 공차 누적 시뮬레이션의 개념 1). AI 기반 공차 누적 시뮬레이션이란기하공차, 치수공차, 기준면 구조, 공정 변동 데이터를 종합하여 조립 상태에서 발생 가능한 편차를 가상으로 예측하는 기술입니다.. 2026. 2. 11.
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