현대 제조업의 핵심 요소인 디스펜싱 머신은 정밀 코팅, 본딩 및 캡슐화 공정에서 중요한 역할을 합니다. 가전제품, 자동차 전장, 의료기기, LED, 반도체 등의 산업에서 널리 사용되고 있습니다. 제품의 복잡성이 증가하고 정밀성이 더욱 요구됨에 따라 디스펜싱 제어 시스템은 수동 작업에서 지능형 알고리즘 기반 자동화로 크게 변화했습니다.

1. 수동 제어: 인간 중심의 시작
초기 단계에서는 디스펜싱 시스템이 주로 수동으로 작동되었습니다. 출력은 풋 페달이나 압력 조절을 통해 제어되었으며, 작업자의 경험에 크게 의존했습니다.

장점: 비용이 저렴하고 조작이 간편함
제한 사항: 반복성이 낮고, 정밀도가 낮으며, 오류율이 높음

예: 초기 휴대폰 수리 또는 소량 PCB 조립 시 기술자들은 수동 주사기나 반자동 탁상용 디스펜서를 사용했습니다. 이러한 방법은 비효율적이고 인적 오류가 발생하기 쉬워 제품의 일관성을 유지하기 어려웠습니다.

2. 자동화의 부상: 시간 압박 제어 시스템
생산 효율성과 일관성을 개선하기 위해 시간 압력 기반 시스템이 수동 설정을 점진적으로 대체했습니다. 이 시스템은 접착제 분사 시간과 공기압에 대한 설정된 매개변수를 사용하여 접착제 출력을 자동화했습니다.

핵심 기술:

공기압으로 접착제 분배

분배량은 시간-압력 조정에 의해 제어됩니다.

저점도~중점도 접착제에 적합

장점:

생산성과 일관성 향상

운영자 참여 감소

제한 사항:

환경 조건(온도, 압력)에 민감함

점도가 변하면 접착제 양이 일정하지 않음

고정밀 또는 고신뢰성 작업에 적합하지 않음

3. 고급 시스템: 폐쇄 루프 제어 + 비전 지원
제조업체에서 더 높은 정확성을 요구함에 따라 분배 시스템은 폐쇄 루프 제어와 머신 비전 기술을 통합하도록 발전했습니다.

핵심 기술:

폐쇄 루프 서보 제어: 센서와 인코더를 사용하여 분배를 실시간으로 모니터링하고 조정하여 정확도와 일관성을 향상시킵니다.

머신 비전: 산업용 카메라와 이미지 처리 알고리즘이 제품 위치를 식별하고, 정렬을 수정하고, QR 코드 또는 부품 편차를 감지합니다.

예: 자동차 ECU 제어 보드 프로젝트에서 고객은 0.1mm의 분사 정확도와 5% 미만의 편차를 요구했습니다. 서보 제어 밸브와 비전 정렬을 사용하여 불량률을 40% 줄이는 동시에 매우 일관된 분사를 달성했습니다.

4. AI 기반 디스펜싱: 지능형 알고리즘이 주도합니다
AI와 산업용 IoT(IIoT)의 등장으로 현대식 분배 시스템에는 이제 자체 학습과 실시간 최적화를 가능하게 하는 스마트 알고리즘이 통합되었습니다.

혁신적인 기능:

자체 학습 알고리즘: 과거 데이터를 사용하여 경로를 최적화하고 편차를 보상합니다.

점도 보상: 센서 피드백을 기반으로 실시간으로 매개변수 조정

이상 감지: AI 모델은 장애 또는 유지 관리 필요성을 예측합니다.

적응형 매개변수 설정: 분배 프로필을 재료에 자동으로 일치시킵니다.

엣지 컴퓨팅 + 클라우드 통합: 공장 전체 데이터 공유 및 분석 지원

예: 한 대형 EMS 제조업체는 노트북 마더보드 생산에 AI 기반 디스펜서를 도입했습니다. 이 시스템은 온도, 습도 및 공급 압력 변화에 자동으로 적응하여 24시간 연중무휴 안정적인 운영을 달성했고, 유지보수 주기는 30일 이상으로 연장되었습니다.

5. 미래 전망: 지능에서 자율 및 협업으로
더욱 스마트한 제어 시스템을 향한 여정은 아직 끝나지 않았습니다. 향후 개발은 자율적인 의사 결정과 시스템 간 협업에 집중될 것입니다.

예상 추세:

자동화된 작업 일정 및 추적을 위한 MES/ERP와의 긴밀한 통합

인간-기계 상호작용을 위한 자연어 인터페이스

최소한의 인간 개입으로 AI 기반 분배 레시피 제공

통합 분배 및 조립을 위한 로봇과의 협업

결론
디스펜싱 제어 시스템의 발전은 산업 자동화의 광범위한 흐름을 반영합니다. 수동 처리에서 알고리즘 기반 지능화에 이르기까지, 모든 기술적 도약은 생산성, 품질, 그리고 유연성을 크게 향상시켜 왔습니다. 산업이 인더스트리 4.0으로 전환됨에 따라, 경쟁력과 혁신을 위해서는 제어 기술의 선두에 서는 것이 필수적입니다.