이번 과제의 핵심은 단순히 새로운 기능을 추가하는 데 있지 않다. DN솔루션즈가 지향한 지능화는 현장에서 실제로 체감할 수 있는 변화였다. 고객 서베이를 진행한 결과, 기능이 많을수록 오히려 장비 활용이 어려워진다는 응답이 적지 않았다. 이에 따라 회사는 지능화 기술의 방향을 ‘사용자 친화성’으로 설정했다. 대표적인 사례가 충돌 방지 기술이다. 다축·5축 가공이 확대되면서 숙련도 낮은 작업자에게 충돌사고는 가장 큰 부담 요인이 되고 있다. DN솔루션즈는 가공 중 발생할 수 있는 위험을 사전에 감지해 사고를 예방하는 기능을 구현했다.

여기에 가공 중 진동을 스스로 억제하는 액티브 댐핑 기술, 온도 변화로 인한 오차를 자동 보정하는 열 변위 보정 기술을 적용해, 작업자가 개입하지 않아도 안정적인 품질을 유지하도록 했다. 이러한 기술은 단순한 자동화가 아니라, 공작기계가 ‘자율적으로 판단하고 학습하는 시스템’이라는 점에서 의미가 크다. 또한 공작기계의 개방형 구조를 통해 향후 센서나 AI 기술이 새롭게 등장하더라도 장비 성능을 쉽게 확장할 수 있도록 설계했다. 이러한 기술 구현 과정에서 가장 큰 난제는 표준의 부재였다. 하드웨어와 소프트웨어가 원활히 연동되려면 데이터 정의와 교환 규칙이 명확해야 하지만, 공작기계 분야에는 확립된 국제 표준이 거의 없는 상황이다. DN솔루션즈는 자체적인 데이터 구조를 설계하며, 향후 국내·국제 표준으로 확장할 수 있는 가능성까지 염두에 두고 플랫폼을 구축했다. 동시에 기존 산업에서 검증된 솔루션과 기술을 공작기계에 맞게 변형하고 적용하는 과정에서도 많은 난관이 있었다. 예를 들어 로봇 산업에서 사용되는 데이터 수집·분석 기술을 공작기계에 접목하는 과정에서 센서 간 충돌, 데이터 처리 속도, 현장 환경 적합성 문제를 해결해야 했다. 이러한 어려움과 도전을 극복하며 2년에 걸쳐 완성한 개방형 HMI 플랫폼은, 공작기계가 지속적으로 기능을 확장하고 미래 기술 변화에도 대응할 수 있는 기반을 마련했다.

개발된 기술은 현재 실증 단계에 있으며, DN솔루션즈는 2026년 말 과제 종료를 목표로 단계적인 검증과 상품화를 진행 중이다. 23가지 지능화 기능은 사내 실증을 통해 안정성을 확보한 뒤, 수요 기업을 대상으로 무상 대여 방식의 현장 테스트를 거친다. 실제 고객 현장에서 수집되는 온도, 진동, 가공 조건 데이터는 다시 학습에 활용되며, 장비가 스스로 상태를 판단하는 수준으로 고도화되고 있다. 장기적으로는 셋업 이후 ‘시작 버튼만 누르면 가공이 진행되는’ 자율 가공을 지향한다. 단순 모니터링을 넘어 장비가 스스로 분석한 결과를 일상적인 리포트 형태로 제공하는 기능 역시 중요한 차별 요소로 꼽힌다.

현장에서는 작업자 수 감소와 숙련도 편차에도 불구하고 안정적이고 효율적인 생산이 가능해진다. 예를 들어 한 장비에서 여러 공정을 처리하더라도 충돌 방지 기술과 자동 보정 기능으로 품질을 유지할 수 있으며, 경영자는 장비 운영 비용과 부품 교체 비용을 줄일 수 있다. 또한 공작기계가 생성·수집한 데이터를 기반으로 새로운 비즈니스 모델을 개발하거나, 외부 소프트웨어 기업 및 스타트업과의 협업을 통해 생태계를 확장하는 전략도 가능하다. 글로벌 제조사들이 데이터 기반 솔루션 기업으로 정체성을 전환하고 있는 흐름 속에서, DN솔루션즈 역시 공작기계 산업의 다음 단계를 준비하고 있다. 기존 하드웨어 중심의 경쟁에서 벗어나, 데이터·AI·소프트웨어를 결합한 ‘지능형 솔루션 제공 업체’로 자리매김하고자 한다. 이러한 시도는 국내 중소·중견 제조기업의 생산성과 기술력 향상에도 중요한 영향을 미칠 전망이다.