제품 생산중 불량품, AI가 실시간으로 포착한다

유림정보시스템 ‘AI 기반 품질 예지보전 시스템’ 개발, 현장 적용
불량품 진단 정확도 향상 … 불량 폐기물 감소로 생산성 제고

유림정보시스템에서 개발한 ‘AI 기반 품질 예지 보전 시스템’이 적용된 현장 모습(사진 제공 = 유림정보시스템)

제조업 전문 소프트웨어 개발 기업 ㈜유림정보시스템(대표 심현보)이 과학기술정보통신부와 정보통신산업진흥원(NIPA)이 주관하는 ‘충남 친환경 모빌리티 AI융합 지역특화산업 지원사업’ 중 ‘AI 기반 품질 예지보전 시스템’을 개발하는 공급기업으로 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 지원사업은 충남 7개 친환경 모빌리티 수요기업을 대상으로 AI 융합 기술 5종 분야의 12개 AI 융합 솔루션을 개발하고 실증하는 것이다.

유림정보시스템에서 개발한 솔루션은 AI 융합 기술 5가지 중 ‘예지보전’에 해당하는 것으로, 실시간 설비 데이터를 활용해 AI가 제품의 불량을 예측하는 시스템을 구현해낸 것이다. ‘예지보전’이란 각각의 설비 상태를 정량적으로 파악해 설비의 이상 상태나 앞으로 일어날 수 있는 사태를 미리 예상하고 적절하게 유지하고 보수하는 일을 뜻한다.

이번 사업의 수요기업으로 함께한 대일공업㈜(대표 문상인)은 1987년 창업해 자동차용 시트 프레임을 전문적으로 생산해온 기업이다. 시트 프레임을 용접하는 공정 중에는 실시간으로 제품의 불량률을 확인하기 어려워 작업이 완료된 후 육안으로 불량을 확인할 수밖에 없었다. 만약 불량 검사에 오류가 발생해 다음 공정에 가서야 불량을 찾게 된다면 금전적 손실을 피할 길이 없었다. 또한 어려운 근로조건과 환경으로 인해 작업자와 관리자의 부담을 줄여주고 문제 발생을 예방하기 위한 예지보전 기술이 필요해졌다.

이에 유림정보시스템은 설비에서 발생되는 데이터를 실시간 수집해 시계열 데이터베이스에 저장하고, 이를 활용해 데이터 변환 및 가공, 전처리 수행 후 데이터셋을 구축하는 등 AI 기반 예지보전 시스템의 토대를 마련했다. 이를 통해 AI가 제품을 생산하는 과정에 불량 패턴을 인식해 불량을 예측하고 이를 알려줌으로써 설비 점검을 통해 궁극적으로 제품의 불량을 줄일 수 있게 된다. 그 결과, 제품의 불량 분석 정확도가 기존 85%에서 90% 이상으로 증가했고, 잘못된 진단으로 인해 불필요하게 버려지는 폐기물 또한 10% 정도 줄일 수 있었다.

유림정보시스템 심현보 대표는 “기존의 예지보전은 설비에 초점을 두어 설비의 이상 상태를 예측하는 데 머물렀다면, 이번에 개발한 시스템은 설비의 상태에 따른 ‘제품’의 불량 가능성을 예측함으로써 매출 개선에 더 효과적일 수 있었다”고 강조했다.

대일공업은 이번 AI 기반 품질 예지보전 시스템을 통해 전문가의 불량 검사 오류를 보완할 수 있게 됐으며, 실시간으로 불량을 신속히 확인, 처리함으로써 생산 효율이 5% 가량 높아질 것으로 기대하고 있다.

▣ 업체 소개

2011년에 설립된 유림정보시스템은 중소기업의 업종별 특화된 ERP, MES, POP 등 생산 관련 전산화 서비스를 제공하는 소프트웨어 개발 업체이다. 특히 전착도장(전기 도금과 같은 원리로 자동차 몸체, 전기 기기 부품 따위를 칠하는 방법) 등 자동차 부품 제조공정의 생산관리시스템에 독보적인 기술을 축적해 왔으며, 현재 스마트공장 컨설팅 및 제조실행시스템(MES)을 공급하고 있으며, AI를 적용한 제조업무 솔루션 개발에 역량을 집중하고 있다.

유림정보시스템에서 개발한 ‘AI 기반 품질 예지보전 시스템’을 활용하여 용접 불량 검사 결과가 구현된 화면 이미지 (사진 = 업체 제공)