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더 나은 제품 품질을 위한 MBD 활용 모색 [인터뷰]

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  • 6/11/2017

엔지니어나 설계자라면 3D 모델에 비형상 엔지니어링 정보를 추가하는 방식인 모델 기반 정의(MBD)에 대해 이미 알고 있을지도 모릅니다. 지금까지 이 데이터는 2D 드로잉에 추가되었습니다.

물론 모든 정보를 한곳에서 관리하는 것이 좋습니다. 그러나 기업이 수십 년에 거쳐 장기간 고수해 왔던 작업 방식을 바꿀 가치가 있을 만큼 이점이 있을까요?

다국적 기업의 수석 엔지니어인 커티스 브라운(Curtis Brown)은 충분히 이점이 있다고 생각하는 것 같습니다. 그는 자신의 팀에서 신뢰할 수 있는 제품 모델을 만들어 회사 내 다른 사람들도 안심하고 재사용할 수 있도록 지원하고 있습니다.

커티스는 무엇보다 기업이 이러한 변화를 통해 더 나은 제품을 개발할 수 있다고 말합니다. “컴퓨터로 판독 가능한 스마트한 MBD 데이터와 포맷을 사용하고 관련 프로세스를 자동화하여 품질을 향상시킬 수 있습니다.”

그렇다면 얼마나 정확할까요? 여기에는 의미론적 공차(semantic tolerancing)라는 개념을 빼놓을 수 없는데, 일단 이 정도만 말씀드리겠습니다. 이제 마다비 라메시(Madhavi Ramesh)가 모델 기반 기업 환경을 구축하기 위한 여정을 진행 중인 커티스 브라운과 품질, MBD, 제품 설계의 미래에 대해 나눈 최근 대화를 읽어보십시오.

Curtis Brown

Madhavi: 모델 기반 정의(MBD)를 어떻게 정의하십니까?  

Brown: 저는 MBD를 3D 모델과 같이 형상을 완벽하게 설명하는 데 필요한 디지털 정보와 제품을 정의하는 데 필요한 모든 연관 데이터 요소로 정의합니다. 주요 내용은 다음과 같습니다.

  • 형상(형태와 추가 요소)
  • 연관 PMI
  • 연관 메타데이터(재료, 분류 등)
  • 표현 상태(예: 결합 상태)
  • 연관 제품 특성 지정자(제품 및 제조 검사 정보)

간단히 말해 MBD는 2D 도면 없이도 모든 다운스트림 고객들이 효과적으로 의사소통 및 사용할 수 있는 방법으로 제품을 완벽하게 정의하는, 주석이 표시된 3D 모델과 연관 데이터 요소입니다.

Madhavi: 모델 기반 기업 환경(MBE)을 어떻게 정의하십니까?

Brown: MBE는 MBD를 효과적으로 사용하는 조직입니다. 다시 말해 MBE는 초기 개념부터 추후 지속 가능한 제품을 실현하기 위해 전사적으로 검증과 승인이 이뤄지고 공유되는 3D MBD 데이터 기반의 완전한 통합적 협업 환경입니다.

Madhavi: 기업에서는 왜 MBD를 구축합니까?

Brown: MBD를 사용하면 ‘더욱 빠르고, 효율적이고, 경제적으로’ 작업할 수 있습니다. 결국 더 적은 리소스로 제품 실현 프로세스를 가속화할 수 있습니다. 또한 MBD는 제품 품질을 향상시키는 주요 요인이 됩니다. 컴퓨터로 판독 가능한 스마트한 MBD 데이터와 포맷을 사용하고 관련 프로세스를 자동화하여 품질을 향상시킬 수 있습니다. 또한 연관 공차와 의미론적 공차라는 주제와도 관련이 있습니다.

연관 공차(Associative tolerancing)는 형상/면 또는 CAD 모델에 포함된 기타 다른 피쳐와 연관된 주석의 그래픽 표현입니다.

Geometric tolerance dialog

공차 값 설정

의미론적 공차(Semantic tolerancing)는 이러한 그래픽 표현 주석의 의미와 동작에 대한 정보입니다. 일부 사람들은 우리가 이미 의미론적 공차 작업을 수행하고 있다고 생각하지만, 그렇지 않습니다. 현재로서는 연관 공차 정도만 가능합니다. 즉, 주석이 면과 연관되어 있다는 뜻입니다. 그러나 MBD 데이터 재사용의 다음 주요 단계는 분명 의미론적 공차를 사용하여 제품 품질을 향상시키는 수준으로 발전해 나갈 것입니다.

Madhavi: (확장된 조직 내에서) PMI이 필요한 사람은 누구이며, PMI를 어떻게 사용합니까?

Brown: 제품 제조 정보(PMI)는 제품 제작에 필요한 치수, 공차, 기준 등 비형상 속성입니다. 드로잉 중심의 조직에서는 2D 드로잉에 이 정보를 표시합니다. 그러나 MBE에서는 PMI를 3D CAD 모델과 연결해야 합니다. 또한 3D CAD 모델에는 PMI의 다른 유형인 PMII(Product Manufacturing Inspection Information)라는 제품 특성 지정자가 포함되어야 합니다.

PMII는 품질 및 검사 프로세스에 중요합니다. 현재 PMII는 검사 단계에서 생성됩니다. 검사 계획 프로세스의 일부로 모든 주요 특성을 식별한 후 드로잉에 풍선으로 표시합니다. PMII 정보를 계획 단계나 MBD 단계처럼 좀 더 조기에 설정할 수 있다면 어떨지 상상해 보십시오. 이 정보는 다운스트림 프로세스에 전달되고 다시 초기 제품 개발 프로세스에 순환형 품질 피드백으로 제공될 수 있습니다.

Annotated model

주석이 표시된 3D 모델

품질의 성패가 PMI에 달려 있으므로, PMI는 더욱 스마트해져야 합니다. 제품 특성과 지정이 포함된 MBD 데이터는 제품을 고유하게 식별하고 명확히 검증하는 데 도움이 됩니다.

Madhavi: 의미론적 공차를 사용하면 어떤 장점이 있습니까?

Brown: 다운스트림 조직에서 MBD 데이터를 최대한 활용하려면 PMI가 더욱 스마트해져야 합니다.

고정된 2D 드로잉의 특정 치수를 예로 들어봅시다. 이 치수는 CMM(coordinate-measuring machine) 프로그램 또는 검사 소프트웨어에 직접 제공될 수 없습니다. 따라서 다운스트림 사용자들이 다른 공차, 도량형 피쳐 등과 같은 주요 특성 정보를 다시 만들어야 합니다. 이 과정에서 약 80%의 오류가 발생하고 부정확하거나 잘못된 정보의 원인이 됩니다.

미래의 MBD 데이터는 이 피쳐와 연관된 모든 공차와 주석을 자동으로 실행 환경에 제공하게 될 것입니다. 의미론적 공차를 사용하여 검증 프로세스를 자동화하고 완벽하고 명확한 공차를 보장할 것입니다. 결국 다운스트림 사용자가 프로세스 막바지에 문제를 발견할 우려가 없으며, 제품 개발이 지연되는 일도 발생하지 않습니다.

Madhavi:  의미론적 공차와 관련된 프레임워크와 표준이 있습니까?

 

Brown: 이전부터 사용해온 한 가지 표준은  STEP AP242 입니다.  ANSI 표준인  QIF (Quality Information Framework) 도 있습니다. QIF의 일부분에서는 PMI의 의미론적 특성과 3D 모델에서 관심 있는 피쳐와의 연관성을 다루고 있습니다. QIF는 재사용 가능한 컴포넌트 라이브러리와 품질 측정 계획과 품질 측정 결과 등의 다양한 활용 구조로 구성된 XML 구조 세트입니다.

 

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MBD는 선호하는 설계 방식으로 빠르게 부상하고 있습니다. 엔지니어는 MBD의 이점이 MBD 구축에 따른 과제보다 훨씬 크다는 점을 인식하고 있습니다. 또한 MBD 방식을 구축하는 팀이 늘어나면서 제품 개발의 모든 단계에서 사용할 단일 소스 권한 모델 개발에 장애가 되는 요소가 사라지고 있습니다.

 

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Madhavi Ramesh

Madhavi Ramesh is the founder of Punditas, a product intelligence company. Read more of her blogs on Vizpundit.com.