공구 궤적·소재 변화·G-code·신호를 같은 시점에 재현해 실제로 어디를 어떻게 가공했는지 보여줍니다.
BAROFACTORY PRODUCT 04MACHINING TECHNOLOGY AI
실가공을 2D·3D로 복원하고, 절삭물리로 다음 개선점을 찾습니다
실제 좌표·RPM·Feed·부하와 G-code를 같은 시간축에 놓고 공구의 움직임과 가공 형상을 재현합니다. Vc·fn/fz·ap·ae·MRR·절삭동력과 공구 관여를 계산·추정하고, 부족한 정보는 사용자와 확인하며 정확도를 높여 코드 수준의 개선안과 현장 검증계획을 만듭니다.
공구가 소재에 관여하지 않는 이동과 불필요한 진입·이탈을 찾아 안전한 시간단축 후보를 만듭니다.
명령값과 실제값을 구분하고 RPM·Feed를 Vc·fn·fz·ap·ae·MRR·절삭동력으로 재해석합니다.
REAL MACHINING RECONSTRUCTION
실제로 어떻게 가공됐는지 먼저 눈으로 보고,
같은 시점의 데이터와 G-code를 분석합니다
공구가 소재의 어느 위치에 얼마나 관여했는지 재구성해 기계 신호를 절삭공정의 의미로 바꾸는 가공기술AI의 핵심 분석 화면입니다.BaroFactory Turning Replay2D · 3D · G-code · Signal
CUTTING PHYSICS
부하 파형을 공구 관여·제거체적·관성까지 함께 해석합니다
직경과 실제 RPM으로 공구가 소재를 지나는 속도를 봅니다.
회전당·날당 이송으로 공구와 공정에 맞는 조건인지 해석합니다.
재구성한 절삭단면과 이송으로 실제 제거체적을 계산·추정합니다.
소재별 비절삭저항과 제거율의 관계로 부하를 물리적으로 해석합니다.
좌표 · RPM · Feed · 부하 · 알람
공구 · Block · 명령 상태
2D·3D 형상 · 공구 관여 · 에어컷
Vc · fn/fz · ap/ae · MRR · 동력
코드 후보 · 현장 시험 · 전후 비교
현재 분석물리식 + G-code + 실가공 데이터
→Physics-Informed Analysis로 설명 가능한 개선 근거를 만듭니다.
고도화 방향PINN 기반 절삭지능 모델
물리 제약과 현장 학습데이터를 함께 쓰는 모델로 고도화합니다.
HUMAN × PHYSICS × AI
기계데이터가 보여준 사실에
절삭물리와 기술자의 지식을 더합니다
01OBSERVEDCONF. A
직접 관측좌표 · RPM · Feed · 부하 · 알람 · NC Block
→02CALCULATEDCONF. A
물리 계산Vc · fn/fz · Cycle · 제거거리 · 공구 이동
→03INFERREDCONF. B/C
AI 추론ap/ae · 소재 경계 · 공구 관여 · 공구 스펙 후보
→04CONFIRMEDCONF. A
사용자 확인소재 · 경도 · 공구 · 품질 · 수명 우선순위
→05LEARNEDCONF. A/B
현장 학습변경 전후 · 반복 LOT · 공구수명 · 품질 결과
INTERACTIVE MACHINING INTELLIGENCE
사용자 옆에서 공정을 계속 지켜보는 가공기술AI
반복 가공에서 달라지는 부하·시간·공구상태를 관찰하고, 확인이 필요한 정보를 질문하며, 가장 경제적인 다음 개선 후보를 꾸준히 찾습니다.- 01기계데이터와 G-code로 현재 가공을 복원
- 02부족한 공구·소재·품질정보를 사용자에게 확인
- 03한 가지 변경안과 안전·품질 검증조건 제시
- 04현장 결과를 학습 맥락으로 남겨 다음 후보 추천
AI · 확인 요청
T07은 Ø15 초경 드릴로 추정했습니다. 소재와 공구 코팅 정보를 확인해 주세요.
기술자
SCM440, HRC 58~62입니다. 공구수명을 우선해서 봐주세요.
AI · 분석 갱신
조건 신뢰도가 B에서 A로 올라갔습니다. 현재 Vc와 공구부하를 다시 계산해 첫 수정 후보를 제시합니다.
REGISTERED IP · MACHINING INTELLIGENCE디지털트윈·공구마모·적응형 피드 제어로 이어지는 기술 자산
인공지능 기반 적응형 피드량 제공
공구 마모상태 기반 가공속도 조절
디지털트윈 기반 복수 공작기계 가공속도 조절
OBSERVE · CALCULATE · INFER · CONFIRM · LEARN
관측값·계산값·추정값을 구분하고, 근거가 보이는 개선안을 만듭니다
기계가 직접 보여준 값, 절삭물리로 계산한 값, AI가 추론한 값을 신뢰도와 함께 표시합니다. 공구·소재·품질 제약을 사용자가 확인할수록 분석은 더 정밀해지고 다음 가공의 기준으로 축적됩니다.◉01
2D·3D 실가공 복원
공구 궤적·소재 변화·G-code·신호를 같은 시점에 재현해 실제로 어디를 어떻게 가공했는지 보여줍니다.
⌁02
에어컷·비절삭 동작
공구가 소재에 관여하지 않는 이동과 불필요한 진입·이탈을 찾아 안전한 시간단축 후보를 만듭니다.
↻03
실제 절삭조건
명령값과 실제값을 구분하고 RPM·Feed를 Vc·fn·fz·ap·ae·MRR·절삭동력으로 재해석합니다.
◇04
공구 관여와 부하 해석
제거체적·비절삭저항·공구 관여와 스핀들·축부하를 연결하고 관성 피크와 절삭부하를 구분합니다.
∿05
공구 상태 추이
반복 가공의 부하·시간·파형 변화를 비교해 마모·채터·교체 타이밍 후보를 표시합니다.
⇄06
AI 추론과 신뢰도
소재 경계·ap/ae·공구 스펙처럼 직접 측정하기 어려운 정보는 근거와 신뢰도를 붙여 추정합니다.
▥07
사용자 지식 반영
소재·경도·공구·품질·수명 우선순위를 대화로 확인해 분석조건을 지속적으로 보강합니다.
⌕08
코드 수준 개선안
현재 NC Block과 첫 수정 후보, 예상 단축시간·부하·공구수명 영향을 나란히 제시합니다.
✓09
현장 검증과 학습
승인된 한 가지 변경을 시험하고 칩·부하·품질·공구수명·실제 단축시간을 다음 분석에 반영합니다.
HOW IT WORKS
기계데이터와 기술자의 지식이 함께 정밀해지는 순서
현장 데이터를 확인하고, 작은 범위에서 적용한 뒤, 같은 데이터로 결과를 다시 검증합니다.- 01데이터·장비 상태와 명령값·실제값 검증↓
- 02G-code 모달과 실제 궤적을 2D·3D 실가공으로 재구성↓
- 03관측값·물리 계산값·AI 추정값과 신뢰도 분리↓
- 04사용자가 공구·소재·품질·현장 제약을 확인↓
- 05절삭물리와 현장 이력을 결합해 한 가지 수정안 제시↓
- 06현장 승인 후 적용하고 결과를 재측정해 다음 분석에 반영
EVIDENCE & TRUST
제조현장에서 지키는 세 가지 원칙
현장 승인 후 변경
NC Code 수정과 설비 적용은 기술자의 검토·승인과 안전한 시험 범위를 거칩니다.
민감 공정과 품질 보호
정삭·탭·보링·나사·얇은 형상은 품질·공구 파손 위험을 우선 검토합니다.
신뢰도와 조건 명시
공구·소재 정보가 부족하면 확정값 대신 분석 후보·근거·추가 확인항목을 제시합니다.
START FROM YOUR FACTORY