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스마트 제조

스마트 제조: AI 동적 경로 최적화로 생산 능력을 30% 끌어올리는 법

2026-06-12 · 米德奈技術團隊
스마트 제조: AI 동적 경로 최적화로 생산 능력을 30% 끌어올리는 법

생산 능력은 출력만으로 결정되지 않는다

레이저의 생산 능력이 출력과 속도로만 결정된다고 생각하기 쉽습니다. 실제로는 툴패스 계획이 시간당 산출량을 그에 못지않게 좌우합니다. 아래 최적화를 겹쳐 적용하면 20~30% 향상을 얻는 경우가 많습니다.

1. 공주행(급속 이송) 줄이기

윤곽 사이를 오가는 헤드 이동은 부가가치를 만들지 않습니다. AI가 네스팅 배치에 맞춰 절단 순서를 재구성해 총 이동 거리와 헤드 상하 횟수를 줄입니다.

2. 공유 절단선

인접한 부품이 하나의 절단선을 공유해 한 번에 양쪽 모서리를 마무리합니다. 총 절단 길이와 피어싱 횟수가 줄어들며, 박판 양산에서 효과가 극적입니다.

3. 피어싱 전략과 마이크로 조인트

  • 후판에서는 점진적 피어싱으로 스패터와 피어싱 시간을 줄임
  • 마이크로 조인트가 부품을 잡아 들뜸과 헤드 충돌을 막아 다운타임 감소

4. 플라이 커팅과 데이터 피드백

작은 구멍의 연속 가공은 멈추지 않고 온더플라이로 처리합니다. 배치별 실제 파라미터가 라이브러리에 반영되어, 다음에 같은 품번을 흘릴 때 최적 조건이 자동 적용됩니다.

최적화주요 효과
공주행 순서 재구성이동 시간 ↓
공유 절단선절단 길이·피어싱 ↓
플라이 커팅연속 운전, 가동률 ↑
Midnight 자체 개발 네스팅과 AI 경로 엔진은 이 전략들을 하나의 워크플로로 통합합니다. 레이저 출력을 올리지 않고도 기존 설비 그대로 일일 산출량을 끌어올립니다.
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