韓다이캐스팅학회, 춘계 학술대회 개최...“경량화·AI로 돌파구”

한국다이캐스팅학회(회장 고영진)가 4월 15~16일 2026년 춘계 다이캐스팅 학술대회를 일산 킨텍스 제2전시장 7,8홀 내 컨퍼런스룸B에서 개최했다.

고영진 한국다이캐스팅학회 회장은 인삿말을 통해 “전기차 캐즘의 장기화와 HEV 차량의 빠른 성장, BYD를 비롯한 중국 전기차 업체들의 국내 시장 진출 확대는 자동차 산업과 다이캐스팅 업계 전반에 새로운 도전과 변화를 요구하고 있다. 차량 경량화 수요는 지속되고 있지만, 글로벌 원가 경쟁 심화와 탄소중립 및 환경 규제 강화로 기업들의 경영 환경은 더욱 어려워지고 있다”며 “지속가능성을 고려한 소재·공정 혁신과 AI 기반 품질 예측, 공정 최적화 등 스마트 제조 전략이 산업 경쟁력 확보의 핵심 요소로 부상하고 있다”고 강조했다.

이어 “이번 학술대회가 산업 환경 변화에 대한 대응 방향을 함께 논의하는 자리가 되길 기대한다”며 “산·학·연 간 협력을 통해 다이캐스팅 산업의 경쟁력을 한층 강화하는 계기가 되길 바란다”고 덧붙였다.

이번 학술대회는 미래 모빌리티와 제조 AI전환에 대응하는 다이캐스팅 산업의 지속가능성 확보 전략을 주제로 진행됐으며 ▲미래 모빌리티를 위한 기술 초격차: e-mobility용 특수 합금 개발 및 스틸-알루미늄 이종소재 접합 기술 등 차세대 부품 제조 기술 ▲제조 Al 및 디지털 전환의 실질적 구현: 주조 공정의 피지컬 A1 적용, 첨단 로봇 활용 및 자동화 시스템을 통한 공정 지능화 ▲지속가능한 자원 선순환과 탄소중립: 알루미늄 스크랩 재활용을 위한 용탕 청정화 메커니즘과 탈탄소화 기반의 지속기능한 제조 전략에 대해 조명했다.

현대자동차, 한국생산기술연구원, 금진메탈, 디지털혁신협회, 디에스리퀴드 등 국내 기업 및 기관뿐만 아니라 NMA, Wieland, Denova, Metal Flow F.A, StrikoWestofen 등 다양한 해외기업도 발표에 참여했다.

첫째 날에는 현대자동차 홍덕화 책임연구원이 ‘자동차 차체설계를 위한 요구특성 및 최근 개발동향 소개’에 대해 기조 강연을 펼쳤다.

홍 책임연구원은 자동차 차체가 충돌 안전, NVH, 승차감, 내구, 연비 등 차량의 기본 성능을 좌우하는 핵심 구조 시스템이라고 설명했다. 그는 “차체는 차량의 모든 부품을 지지하는 기반으로, 강도와 강성 확보는 물론 경량화까지 동시에 요구된다”고 말했다.

또한 전기차 확산과 함께 차체 설계가 경량화와 원가 절감이라는 과제를 동시에 안게 됐다고 진단했다. “테슬라의 기가 캐스팅은 부품 수를 줄이고 공정을 단순화해 중량과 원가를 함께 낮춘 대표적인 사례”라고 설명했다. 이어 “중국 업체들은 공급망을 기반으로 초대형 주조 적용에 가장 적극적인 반면, 유럽과 일본 업체들은 비교적 신중한 접근을 보이고 있다”고 덧붙였다.

차체 주조 공법의 장점으로는 부품 통합을 꼽았다. 그는 “기존 스틸 공법 대비 여러 부품을 하나로 통합할 수 있어 조립 공정 축소와 생산성 향상에 유리하다”고 강조했다. 다만 “폐단면 구현의 어려움과 탄소배출 부담, 물성 편차 등은 향후 해결해야 할 과제”라고 지적했다.

홍 책임연구원은 “폐단면 구현 기술, 고연신·고강도 합금 개발, 재활용 소재 확대 등이 필요하다”며 “차체 주조 기술 확대를 위해서는 설계와 소재, 생산기술이 함께 발전해야 한다”고 말했다.

한국생산기술연구원 남경태 부문장은 ‘주조공정의 첨단로봇활용 피지컬 AI 기술 적용 방안과 사례’에 대해 강연했다.

남 부문장은 다이캐스팅 공정이 고위험·고강도 작업이 집중된 분야인 만큼 인력난 해소와 생산성 향상을 위해 지능형 로봇 도입이 필요하다고 짚었다. “트리밍과 디버링 등 후처리 공정은 여전히 수작업 비중이 높은 영역으로, 로봇 적용 시 생산성 향상과 불량률 감소 효과를 동시에 기대할 수 있다”고 밝혔다.

이어 디지털 트윈 기반 공정 최적화 기술을 소개하며 “로봇과 공작기계, 물류 시스템 간 실시간 데이터 연동을 통해 공정 전반을 하나의 시스템으로 통합할 수 있다”고 말했다. 가상 환경에서 공정 설계와 검증을 수행하고 이를 실제 생산라인에 즉시 반영하는 지능형 제조 체계 구축이 가능하다는 점도 함께 언급했다.

피지컬 AI 기술과 관련해서는 “단순 반복 작업을 넘어 로봇이 환경을 인식하고 스스로 판단하는 단계로 진화하고 있다”며 “모방학습과 강화학습, 3D 스캔 기반 경로 생성 등을 통해 비정형 공정에서도 적용 범위가 넓어지고 있다”고 전했다.

실제 사례로는 3D 스캔 데이터를 활용해 주조품의 버 발생 위치를 자동 인식하고, 이에 맞춰 디버링 경로를 생성하는 자동화 공정이 소개됐다. 해당 기술은 양산 라인에 적용돼 품질 안정성과 작업 효율을 높이고 있는 것으로 나타났다.

그는 “피지컬 AI와 첨단 로봇 기술은 주조 산업의 스마트팩토리 전환을 가속화하는 핵심 요소”라며 “표준 공정 모델 확산과 데이터 기반 제조 혁신이 병행돼야 한다”고 덧붙였다.

한편, 학술대회장 옆 다이캐스팅 테마관에서는 챔피언코리아, 동지무역, SEC 코리아, DAMO, StrikoWestofen, 마그마엔지니어링, 한국호세코, 한국신소재산업, 워터닉스, 애니캐스팅소프트웨어, 한국자동차연구원, DnK Mobility, LKK, 한국재료연구원, 탑룰링시스템즈, 아라텔시스템즈, 이레테크, TIHO, Denova Thermal Tech, Zhejiang Xinfeng Machinery, Jiangsu Tian Ding Fine Machinery, Qinhuangdao Hong Tong Machinery 등 다이캐스팅 관련 기업들이 홍보를 위한 전시를 진행했다.

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