2026년 8월 5일부터 8일까지 인도 뭄바이 전시 센터에서, 화이트는 F300 단축 절단기, F6C 전자동 절단기 및 HT-807S 고속 재감기 등 세 가지 주요 기종을 가지고 인도 테이프 및 필름 전시회에 처음 참가했습니다. 전시 기간 동안 화이트 부스에는 전문 관람객이 400여 그룹 이상 방문했으며, 그 중 약 60%는 인도 현지에서 왔고 나머지는 방글라데시, 스리랑카, 중동 등 주변 지역에서 왔습니다.
최대 주문: 12대 F300 절단기, 인도 대형 테이프 공장에 서비스 제공
개막 이틀째, 화이트는 구자라트 주의 연간 생산 능력이 5만 톤을 넘는 테이프 제조업체와 프레임 계약을 체결했습니다. 해당 고객은 향후 1년 내에 12대의 F300 절단기를 단계적으로 구매할 계획이며, 기존의 노후 장비를 교체할 예정입니다. 첫 번째로 4대의 장비는 2026년 10월에 납품될 예정입니다. 고객의 기술 총괄은 “우리는 화이트 F300 샘플 기계를 테스트했으며, 일주일 동안 연속으로 20만 롤을 절단했는데, 정밀도가 ±0.07mm 이내로 안정적이었습니다. 가격과 성능을 종합적으로 고려했을 때, 우리는 이것이 현재 시장에서 인도 시장에 가장 적합한 중급 절단기라고 생각합니다.”라고 밝혔습니다.
전시회 상호작용 활발, 현장 시연에 긴 대기열 형성
화이트는 부스에서 “자체 재료를 가져와 현장 시연” 활동을 마련하여 관람객들이 자신의 BOPP, 미용지 또는 PET 테이프 롤을 가져오면 엔지니어가 현장에서 F300으로 절단 작업을 진행했습니다. 4일 동안 누적 시연 횟수는 150회를 넘었으며, 거의 모든 장비가 계속해서 가동되었습니다. 많은 관람객들이 시연 후 바로 연락처를 남겼습니다.
남아시아 시장 전략: 뉴델리 사무소 설립 준비 중
전시회 기간 동안 화이트 국제 사업 책임자는 회사가 2027년 초 인도 뉴델리에 사무소를 설립하고 상주 판매 및 애프터서비스 엔지니어를 배치할 계획이라고 밝혔습니다. 또한 뭄바이에 부품 창고를 설립하여 인도 서부의 부품 공급 시간을 단축할 것을 고려하고 있습니다.
“인도는 남아시아에서 가장 큰 테이프 생산국이며, 화이트의 향후 3년간 가장 중요한 해외 시장 중 하나입니다. 뭄바이 전시에 참가하는 것은 우리가 인도 시장을 깊이 파고드는 첫걸음이며, 앞으로도 지속적으로 투자할 것입니다.”라고 해당 책임자는 말했습니다.
네, 기술 혁신
제목: 화이트는 “스마트 재료 라이브러리” 시스템을 개발하여 절단기가 100종의 테이프 매개변수에 자동으로 적응하도록 합니다.
요약: 다양한 테이프 재료의 장력, 절단 속도, 칼날 각도 요구 사항이 다릅니다. 숙련된 기술자는 경험으로 기계를 조정하지만, 초보자는 쉽게 실수를 할 수 있습니다. 화이트 연구 개발 팀은 최신 “스마트 재료 라이브러리” 시스템을 개발하여 100종 이상의 재료 가공 매개변수를 저장하고 관리할 수 있으며, 운영자는 재료 이름만 선택하면 장비가 자동으로 모든 설정을 완료합니다. 본문에서는 이 시스템의 기술 원리와 실제 응용 효과를 공개합니다.
본문:
테이프 가공에서 서로 다른 재료—BOPP, 미용지, PET, 양면 테이프, 폼—는 절단기의 매개변수 요구 사항이 완전히 다릅니다. 장력을 잘못 설정하면 늘어나거나 느슨해질 수 있고, 절단 속도가 너무 빠르면 절단 가장자리가 거칠어질 수 있으며, 칼날 각도가 틀어지면 절단이 제대로 이루어지지 않을 수 있습니다.
이전에는 이러한 매개변수가 숙련된 기술자의 기억과 감각에 의존했습니다. 만약 숙련된 기술자가 퇴사하면, 신입 직원은 다시摸索해야 하며, 이는 재료와 시간의 낭비로 이어집니다.
화이트 연구 개발 팀은 지난 1년 동안 “스마트 재료 라이브러리” 시스템을 개발하여 경험을 데이터로 변환하고 장비가 “기억” 및 “자율 학습” 능력을 갖추도록 했습니다.
시스템 원리: 두 개의 핵심 모듈
모듈 1: 전문가 매개변수 라이브러리 (프리셋)
화이트 엔지니어는 BOPP, 미용지, PET, 양면 테이프, 이형지 등 15종의 가장 일반적인 테이프 재료에 대해 체계적인 테스트를 수행하고 각 재료의 최적 공정 매개변수를 기록했습니다: 풀림 장력(N/m), 감기 장력 곡선, 절단 속도(m/min), 칼날 침투 깊이(mm), 원형 칼/직선 칼 선택, 라벨링 지연 등. 이러한 데이터는 검증 후 시스템에 미리 설정되어 사용자가 개봉 즉시 사용할 수 있습니다.
모듈 2: 자율 학습 및 클라우드 공유 (선택 사항)
사용자가 특수 재료(예: 초박형 PET, 고점착 폼)를 만나는 경우 “학습 모드”에 들어갈 수 있습니다: 수동으로 한 세트의 매개변수를 설정하여 시연을 진행하고, 시스템은 시연 결과(절단 가장자리 품질, 치수 정밀도, 감기 강도)를 기록합니다. 사용자가 만족한다고 확인하면 시스템은 이 세트의 매개변수를 자동으로 저장하고 새로운 재료로 명명합니다. 이후 동일한 재료를 만날 경우 한 번의 클릭으로 호출할 수 있습니다. 사용자가 권한을 부여하면, 이러한 새로운 재료 매개변수는 비식별화되어 클라우드에 업로드되어 다른 화이트 사용자들이 참고할 수 있습니다.
실제 응용 데이터
의왕의 한 전자상거래 테이프 공장에서 우리는 스마트 재료 라이브러리 사용 전후의 주문 전환 효율을 비교했습니다:
사용 전: 주문 전환 기계 조정 평균 소요 시간 16분, 그 중 매개변수 검색 및 검증에 약 10분 소요
사용 후: 주문 전환 기계 조정 평균 소요 시간 2.5분(주로 물리적 칼날 교체 및 재료 장착)
운영자가 “숙련된 기술자”에서 “일반 근로자”로 낮아졌으며, 교육 시간은 2주에서 1일로 단축됨
기술 책임자 평가
“장비는 단순히 명령을 수행하는 도구가 아니라, 재료 특성을 이해하고 경험이 풍부한 기술자처럼 결정을 내려야 합니다. 스마트 재료 라이브러리는 우리가 이 방향으로 나아가는 첫걸음입니다.”—화이트 연구 개발 센터 소프트웨어 제어 부서 책임자
미래 계획
화이트는 2027년에 “재료 매개변수 클라우드 마켓”를 출시할 계획이며, 사용자는 다른 공장에서 검증된 재료 조합을 다운로드하여 시험 오류 비용을 더욱 줄일 수 있습니다.