KITECH 생산기술 전문지

자동차 산업은 전 세계 제조업 가운데 가장 높은 자동화율과 기술 집약성을 특징으로 하며, 최근 전기차 및 자율주행차의 확산에 따라 제조 기술 패러다임 전환이 급속히 진행되고 있다. 이에 따라 차체 경량화 및 고강도화를 위한 알루미늄 합금과 초고강도강(AHSS, Advanced High Strength Steels)의 적용이 확대되면서, 기존 용접 및 접합 공정에서의 품질 불안정성이 새로운 도전 과제로 대두되고 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 다양한 센서 데이터(전류, 전압, 동저항, 열화상, 고속 이미지, 음향 등)를 실시간으로 수집·분석하고, 인공지능(AI) 및 딥러닝 알고리즘을 접목하여 용접 품질을 예측·제어하는 스마트 제조(Smart Manufacturing) 기술의 필요성이 증대되고 있다. 본 기고에서는 자동차 산업에서 핵심적으로 활용되는 저항 점용접(Resistance Spot Welding, RSW), 아크 용접(Arc Welding), 레이저 용접(Laser Welding)을 대상으로 스마트 제조 기술의 최신 동향과 적용 사례를 체계적으로 정리하였다. RSW는 단일 차체에 수천 개의 용접점이 사용될 만큼 높은 생산성을 지니고 있으나, 초고강도강과 알루미늄 합금 적용 시 전극 마모, 오염, 계면 불완전 접합 등의 문제로 인해 품질 변동성이 크게 증가한다. 최근에는 전류·전압·동저항 신호와 적외선 열화상 데이터를 동시에 수집하여 너겟(nugget) 직경과 압흔 깊이를 예측하는 모니터링 기법이 활발히 연구되고 있다. 특히 동저항과 가압력, 전극 위치 데이터를 통합 분석하면 공정 변동성을 정량적으로 평가할 수 있으며, 고속 카메라 기반의 비파괴 모니터링 기술은 내부 성장 거동을 실시간 추적하여 전극 수명 예측 및 공정 이상 조기 감지에도 기여한다. 이러한 기술은 단순 불량 검출을 넘어 생산 라인에서 예지보전(predictive maintenance)과 품질 보증 체계 확립으로 확장되는 추세이다. 아크 용접 분야에서는 MIG/MAG, CMT, 펄스 아크 등 다양한 변형 공정이 자동차 부품 제조에 활용되고 있다. 그러나 여전히 아크 불안정성, 용입 깊이 불균일성, 과도한 스패터 발생 등이 품질 확보의 주요 장애 요소로 지적된다. 이에 대응하기 위해 전류·전압 파형 분석, 아크 플라즈마 영상 처리, 음향 방출(Acoustic Emission, AE) 신호 기반 진단 등 멀티 센서 융합 기술이 도입되고 있다. 특히 CNN, LSTM과 같은 딥러닝 기반 알고리즘을 적용하여 아크 영상 데이터와 시계열 신호를 학습하면 비드 형상 및 용입 상태 분류, 스패터 발생 패턴 인식이 가능하다. 이러한 접근법은 기존의 경험적 제어 방식에서 벗어나 데이터 기반의 지능형 품질 관리 체계로 전환되는 중요한 진전으로 평가된다. 레이저 용접은 높은 에너지 밀도와 빠른 용입 속도로 인해 전기차 배터리팩, 모터 하우징, 알루미늄 차체 패널 등 경량화 부품 제조에 필수적인 공정으로 자리잡았다. 그러나 키홀(Keyhole) 불안정, 기공(Porosity) 발생, 표면 반사율 차이에 따른 품질 변동성과 같은 구조적 한계가 존재한다. 이를 극복하기 위해 플라즈마 방출광, 반사광, 적외선 및 자외선 신호, 음향 신호 등을 멀티센서로 동시 수집·분석하는 지능형 모니터링 기술이 적용되고 있다. 더 나아가 디지털 트윈(Digital Twin) 기반 시뮬레이션과 실시간 피드백 제어를 결합함으로써 용입 깊이와 기공 발생을 사전에 예측하고 최적 공정 조건을 도출하는 연구가 활발히 이루어지고 있다. 이러한 기술들은 전기차 및 차세대 모빌리티 산업에서 요구되는 고품질·고효율 제조체계 구축을 위한 핵심 기반 기술로 평가된다. 또한, 자동차 산업 전반에서 스마트 제조 기술은 초기에는 전류·전압과 같은 단일 신호에 의존하였으나, 최근에는 고속 영상, 열화상, 음향, 플라즈마 방출광 등 멀티센서 융합 데이터 기반으로 발전하고 있다. 저항 점용접에서는 동저항·적외선 신호를 이용한 너겟 성장 추적, 아크 용접에서는 CNN·LSTM 기반 비드 형상 및 스패터 분류, 레이저 용접에서는 다중센서·디지털 트윈 기반 용입 깊이 예측이 대표적인 성과로 꼽힌다. 그러나 여전히 전극 마모에 따른 데이터 신뢰성 저하, 아크 불안정성 및 데이터 표준화 부족, 레이저 반사율 차이에 따른 예측 불확실성 등 기술적 과제가 남아 있다. 특히 산업 현장에서 대규모 적용성을 확보하기 위한 표준화·신뢰성 검증 체계 마련은 향후 반드시 해결해야 할 핵심 과제로 지적된다. 결론적으로, 자동차 산업의 스마트 용접 제조 기술은 단순히 결함 검출 차원을 넘어 공정 최적화, 결함 억제, 품질 예측 및 생산성 향상을 지향하며 고도화되고 있다. 이는 4차 산업혁명의 핵심 기술과 스마트 팩토리 개념을 접목하여 자동차 산업의 경쟁력을 지속적으로 강화하는 중요한 수단이 될 것이다. 국내의 경우 높은 로봇 자동화율에도 불구하고 노사·고용 문제 등 사회적 요인으로 인해 대규모 무인화 실현이 쉽지 않은 상황이다. 따라서 독일과 같은 선진국의 서비스 중심·수요자 맞춤형 생산 방식에서 시사점을 도출하고, 데이터 신뢰성 확보와 표준화, 현장 적용성 강화를 통해 보다 유연하고 적극적인 대응 전략을 마련하는 것이 필요하다. 본 기고에 제시된 스마트 용접 제조 기술의 동향과 과제는 향후 자동차 산업뿐만 아니라 조선·항공 등 다양한 산업 분야의 용접 및 접합 기술 혁신에도 기여할 것으로 기대된다.

키워드 스마트 제조 (Smart Manufacturing), 실시간 모니터링 (Real-time Monitoring), 저항 점용접 (Resistance Spot Welding), 아크 용접 (Arc Welding), 레이저 용접 (Laser Welding)