설비 고장 징후, AI가 미리 포착해낸다

임픽스 ‘설비 이상 발생 및 교체 주기 사전 예측 시스템’ 개발, 현장 적용
생산설비 고장 발생 건수 50% 감소…설비 가동률 87% 달성

< 임픽스에서 수요기업(광진기계)을 대상으로 개발한 ‘AI 기반 설비 이상 발생 및 교체주기 사전예측 시스템’의 전체 구성도 / 제공 : 임픽스 >

빅데이터 및 인공지능 솔루션 전문 기업 ㈜임픽스(대표 이상호)가 과학기술정보통신부와 정보통신산업진흥원(NIPA)이 주관하는 ‘충남 친환경 모빌리티 AI 융합 지역특화산업 지원사업’ 중 ‘AI 기반 설비 이상 발생 및 교체 주기 사전 예측 시스템’을 개발하는 공급 기업으로 참여해 관련 기술을 개발하고 실제 현장에 적용하는 검증 절차를 마쳤다고 밝혔다.

충청남도는 소·부·장(소재·부품·장비) 산업 중심의 친환경 모빌리티 허브 구축과 모빌리티 부품 산업을 위한 강소 연구개발 특구 지정 등 지역특화산업 육성을 위한 환경 조성에 역량을 집중하고 있다. 이번에 추진하는 지원 사업은 충남 7개 친환경 모빌리티 수요기업을 대상으로 AI 융합 기술 5종 분야의 12개 AI 융합 솔루션을 개발하고 실증하는 것이다.

임픽스에서 개발한 솔루션은 AI 융합 기술 5가지 중 ‘예지보전’에 해당하는 것으로, AI 기술을 통해 설비에 고장이 발생하기 전에 이상 징후를 탐지하도록 구현해낸 것이다. ‘예지보전’이란 각각의 설비 상태를 정량적으로 파악해 설비의 이상 상태나 앞으로 일어날 수 있는 사태를 먼저 예상하고 적절하게 유지하고 보수하는 일을 뜻한다.

< 임픽스에서 개발해 광진기계 업무 현장에 설치한 실시간 설비 데이터 및 AI 이상 탐지 결과 모니터링 화면 / 제공 : 임픽스 >

이번 사업의 수요기업으로 함께한 ㈜광진기계(대표 권영직·정기범)는 1974년 설립 이래 자동차 부품, 특히 도어 시스템(윈도 레귤레이터) 부문에 주력해온 국내 선두 기업이다. 광진기계는 자체적으로 설비의 안정된 관리를 위해 현장에 안돈 시스템(Andon System, 현장 알람·호출 시스템)을 적용하고, MES와 ERP 시스템의 관련 기능을 활용해 관리해 왔으나, 설비 고장에 대한 사후 조치 위주로 운영했다. 뿐만 아니라 설비 데이터가 실시간으로 수집·저장되지 않아서 문제 원인을 분석하려면 담당자가 현장 설비 PC에 USB를 연결해 데이터를 엑셀 형태로 내려받아 수기로 분석해 왔다. 이러한 이유로 설비가 고장 나면 수리 과정에서 생산 시설이 멈출 수밖에 없었고, 이는 생산성 저하로 이어졌으며, 원인 분석과 개선 활동에 어려움을 겪어왔다.

하지만 임픽스에서 개발한 AI 기술을 활용한 솔루션은 이러한 애로사항을 해결해 준다. AI가 실시간으로 설비의 이상 발생을 탐지해 고장이 나기 이전에 사전 정비가 가능하도록 지원하기 때문이다. 그 결과, 지난해 1차 연도 솔루션 도입 후에는 MTBF(Mean Time Between Failure, 평균 고장 수리 간격)가 40일에서 60일로 늘어났고 올해 2차 연도에는 성능 고도화를 통해 80일까지 늘렸다. 설비 가동률 역시 72.7%에서 1차 년도 솔루션 도입 이후에는 79.1%까지 증가했으며, 올해에는 86.9%까지 끌어올렸다.

임픽스 이상호 대표는 “연간 설비 고장 발생 건수가 도입 전 대비 절반 수준으로 대폭 줄었으며, 설비 이상 발생 탐지의 정확도 역시 86.9% 수준까지 올라가 AI 기반 예지보전 시스템의 효용성과 신뢰도를 보여줄 수 있었다”라고 말했다.

광진기계는 이번 AI 솔루션 도입으로 작업자의 노하우에 의존해서 진행해 오던 설비 점검 업무를 객관적인 데이터 분석 기법을 바탕으로 구현된 AI를 활용한 실시간 관리 형태로 전환할 수 있는 토대를 구축했으며, MTBF 향상으로 인해 설비 비가동 시간이 감소함에 따라 자동차 산업 특성상 요구되는 높은 수준의 설비 가동률을 달성할 수 있는 기반을 마련하게 됐다.

한편, 2000년에 설립된 임픽스는 IT 및 산업 제조 현장 분야에서 활발히 활동 중인 디지털 정보 통합(Information Integration) 기업으로서 4차 산업혁명 시대의 국내 제조업체의 기술 혁신에 앞장서고 있다. 최근 임픽스는 다년간의 경험을 바탕으로 개발된 인공지능 플랫폼(A2LAB)과 빅데이터 플랫폼(B2LAB)을 출시해 서비스하고 있으며, 이를 활용해 다양한 산업군에서 제조 공정, 설비, 품질의 개선과 생산성 향상은 물론, 디지털 정보 통합의 방향성을 제시하고 성공적인 디지털 전환(Digital Transformation)을 지원하고 있다.