활용사례
3D스캐너와 관련된 활용사례들을 확인해보세요
접합 기술이 다양해질수록 관리해야 할 품질 포인트도 함께 늘어납니다.
이번 2편에서는 글로벌 OEM들이 디지털 트윈, 3D스캐닝, 머신비전, AI 기반 검사 기술을 통해 품질검사 자동화를 어떻게 구현하고 있는지 살펴봅니다.
자동차 차체 제조에서 용접과 기계적 체결 기술이 다양해지면서 자연스럽게 따라오는 질문이 있습니다. 바로 수많은 접합부의 품질을 어떻게 관리하고, 어떤 방식으로 신뢰성 있게 검증할 것인가입니다.
지난 편에서는 자동차 차체 제조에서 용접·기계적 체결 기술이 어떻게 변화하고 있는지 살펴봤습니다. 이번 편에서는 그다음 단계인 품질검사 자동화와 스마트팩토리 전환을 중심으로, 디지털 트윈과 3D스캐닝 기반 검사 기술이 어떤 역할을 하는지 정리합니다.
실제 생산라인, 설비, 공정 조건을 가상 공간에 구현하고 데이터를 연동해 차체 조립 공정을 사전에 검증하는 흐름을 살펴봅니다.
3D스캐닝, 머신비전, 공정 신호 모니터링, AI 판정 기술이 접합 품질검사와 스마트팩토리에 어떻게 연결되는지 확인합니다.
차체 조립 기술이 복합화될수록 생산라인 운영과 품질관리도 더 복잡해집니다. 차종이 다양해지고, 공정이 세분화되며, 여러 접합 기술이 혼합 적용될수록 현장에서 발생할 수 있는 변수도 많아지기 때문입니다.
이러한 복잡성을 줄이기 위해 자동차 제조업체들이 주목하는 기술이 바로 디지털 트윈입니다. 디지털 트윈은 실제 생산라인과 설비, 공정 조건을 가상 공간에 동일하게 구현하고, 설비·센서·운영 데이터를 연동해 시뮬레이션하는 기술입니다.
자동차 차체 제조 공정의 디지털 트윈 개념 (출처 : 박영도 교수, 자동차 제조 공정 적용 최신 용접 및 체결 기술 및 품질검사 동향, 크레아폼 커넥트 코리아 2025)
생산라인 변경이나 신규 공정 적용 전 가상 환경에서 공정 흐름과 리스크를 사전에 확인할 수 있습니다.
새로운 차종을 양산 라인에 투입하기 전 셋업 조건과 공정 변수를 검토해 초기 시행착오를 줄일 수 있습니다.
불량 발생 시 현장 데이터와 가상 모델을 함께 활용해 원인을 더 빠르게 추적하고 개선 방향을 도출할 수 있습니다.
Volvo는 디지털 트윈 성숙도를 Level 0부터 Level 5까지 단계적으로 정의하고 있습니다. 현재 여러 OEM이 도달한 Level 3~4에서는 가상 시뮬레이션 기반으로 공정을 최적화하며, 최종 단계인 Level 5는 제조 전 과정을 가상 공간에서 검증하는 Virtual Commissioning을 의미합니다.
(자료 출처 : 박영도 교수, 자동차 제조 공정 적용 최신 용접 및 체결 기술 및 품질검사 동향, 크레아폼 커넥트 코리아 2025)
Mercedes-Benz는 전체 생산 라인을 3D 점군 데이터로 스캔하고, 사이버-피지컬 시스템과 연계해 디지털 트윈 양산라인을 적용하는 방향으로 나아가고 있습니다. 실제 라인 데이터를 얼마나 정확하게 디지털화하고 생산 개선에 연결하느냐가 핵심 과제입니다.
(자료 출처 : 박영도 교수, 자동차 제조 공정 적용 최신 용접 및 체결 기술 및 품질검사 동향, 크레아폼 커넥트 코리아 2025)
공정이 아무리 정교해져도 최종적으로 중요한 것은 품질을 얼마나 빠르고 정확하게 검증할 수 있느냐입니다. 하지만 많은 제조 현장에서는 여전히 작업자의 육안 검사, 샘플링, 파괴검사, 일부 비파괴검사에 의존하고 있습니다.
저항점용접은 월 1회 수준의 파괴검사에 의존하는 경우가 있고, 초음파 비파괴검사는 자동화 한계로 인해 확산 속도가 더딘 편입니다. 또한 SPR, REW와 같은 기계적 체결은 자동화 품질검사 기술 자체가 아직 충분히 성숙하지 않은 영역도 남아 있습니다.
차체 접합 품질검사 자동화 필요성 (출처 : 박영도 교수, 자동차 제조 공정 적용 최신 용접 및 체결 기술 및 품질검사 동향, 크레아폼 커넥트 코리아 2025)
차체 형상을 3D 데이터로 취득해 단차, 홀 위치, 조립 정합성, 용접부 표면 형상 등을 정량적으로 확인합니다.
카메라 기반으로 표면 결함, 용접 비드 형상, 체결 상태, 누락 여부 등을 자동 판정하는 데 활용됩니다.
용접 중 발생하는 전류, 전압, 압력 등의 신호를 추적해 접합 상태와 이상 가능성을 판단합니다.
축적된 검사 데이터를 기반으로 불량 유형을 자동 분류하고, 실시간 검사 리포트 생성까지 지원합니다.
Audi는 아크 용접 중 전류·전압 신호를 실시간으로 모니터링하고, 용접 완료 후 머신비전으로 용접부 표면 형상을 수집하는 구조를 구축했습니다. 두 데이터에서 이상이 감지되면 이미지 데이터를 통해 결함 위치를 특정하고, 이후 로봇이 해당 위치로 이동해 자동 보수용접을 수행합니다.
(자료 출처 : 박영도 교수, 자동차 제조 공정 적용 최신 용접 및 체결 기술 및 품질검사 동향, 크레아폼 커넥트 코리아 2025)
GM은 로봇과 3D스캐너, 트래커를 활용해 차체 전체를 스캐닝하고 패널 매칭성, 단차, 홀 위치, 미싱부 등을 검사합니다. 여기에 머신비전 기반 레이저 용접부 검사 알고리즘을 결합해 용접부 결함 여부를 자동으로 판정하고 리포트까지 출력하는 시스템을 구축했습니다.
(자료 출처 : 박영도 교수, 자동차 제조 공정 적용 최신 용접 및 체결 기술 및 품질검사 동향, 크레아폼 커넥트 코리아 2025)
Mercedes-Benz는 머신비전과 AI를 결합해 너트·볼트 체결 상태를 자동으로 검사합니다. 체결 누락, 위치 오류, 잘못된 체결 여부 등을 자동 분류해 작업자가 육안으로 확인하던 체결 검사를 데이터 기반 검사 방식으로 전환하고 있습니다.
(자료 출처 : 박영도 교수, 자동차 제조 공정 적용 최신 용접 및 체결 기술 및 품질검사 동향, 크레아폼 커넥트 코리아 2025)
저항점용접에서는 내부 너겟이 클수록 표면에 생기는 압흔도 커지는 특성이 있습니다. 이 원리를 활용하면 차체를 3D스캐닝할 때 홀 위치나 다른 차체 형상을 검사하면서, 용접부 압흔 데이터도 함께 취득할 수 있습니다.
수집된 점군 데이터 또는 STL 데이터에서 저항점용접부만 자동으로 추출하고, 서피스 프로파일링과 머신러닝을 결합하면 너겟 크기, 스몰 너겟, 엣지 용접, 표면 결함 등을 탐지할 수 있습니다. 건 정렬 오류나 틸팅처럼 압흔 형상이 복잡한 경우에도 머신러닝 기반 알고리즘을 통해 다양한 케이스에 대응할 수 있습니다.
차체 부품 3D스캐닝을 통한 저항점용접 품질 예측 (출처 : 박영도 교수, 자동차 제조 공정 적용 최신 용접 및 체결 기술 및 품질검사 동향, 크레아폼 커넥트 코리아 2025)
이러한 자동화 검사는 단순히 검사 인력을 줄이는 데 그치지 않습니다. 공정 데이터와 품질 데이터를 유기적으로 연결하는 기반이 되며, 축적된 데이터는 다시 디지털 트윈으로 확장되어 더 정밀한 공정 최적화에 활용될 수 있습니다.
용접점별 GOOD / NO GOOD 자동 리포트 예시 (출처 : 박영도 교수, 자동차 제조 공정 적용 최신 용접 및 체결 기술 및 품질검사 동향, 크레아폼 커넥트 코리아 2025)
저항점용접, SPR, REW, FDS 등 다양한 접합·체결 방식에 대응할 수 있는 자동화 검사 플랫폼이 필요합니다.
3D스캐닝과 머신러닝을 결합해 검사 데이터를 실시간 분석하고 불량 가능성을 빠르게 탐지해야 합니다.
품질 데이터를 실시간으로 축적하고 전송해 가상 공정 모델과 연계할 수 있어야 합니다.
파괴검사 없이 내부 용접 품질까지 예측할 수 있는 비파괴 기반 자동화 검사 기술이 요구됩니다.
자동차 차체 조립 기술은 빠르게 변화하고 있습니다. 저항점용접 중심 구조에서 벗어나 레이저용접, 아크용접, SPR, FDS, FEW 등 다양한 접합 기술이 함께 활용되고 있으며, 이러한 변화는 디지털 트윈과 자동화 품질검사 기술로 이어지고 있습니다.
복잡한 구조와 다양한 소재를 다룰수록 품질검사는 더 이상 후공정의 확인 절차에 머물 수 없습니다. 3D스캐닝·머신비전 기반 검사 시스템, 공정 데이터와 연계된 스마트 품질관리 체계는 앞으로의 자동차 차체 제조 경쟁력을 결정하는 중요한 기준이 될 것입니다.
