인타운, AI·IoT 융합으로 설비를 ‘예측하는 공장’으로

극동기계 MCT 생산라인에 예지보전·품질검사 AI 실증
불량률 감소·교체주기 최적화·TTA 인증으로 기술 신뢰 확보

극동기계 생산라인에 설치된 인타운의 AI 기반 MCT(머시닝센터) 지능화 시스템. 센서가 공구의 진동·전류·음향 신호를 실시간 수집하고, AI 예지보전 모델이 설비 이상 징후를 사전 진단해 생산 중단을 예방한다. (사진 = 업체 제공)

중소 제조기업의 만성 고민인 설비 고장과 품질 불량 문제에 인공지능(AI)이 해답을 제시했다. AI 솔루션 전문기업 ㈜인타운은 산업용 사물인터넷(IoT)과 임베디드 AI 기술을 결합한 ‘머시닝센터(MCT) 지능화 지원 시스템’을 개발해, 수요기업 ㈜극동기계의 생산라인에 성공적으로 실증했다.

본 과제는 부산시와 부산정보산업진흥원이 제조기업의 현장 혁신을 위해 수행한 ‘수요맞춤형 AI솔루션 개발·실증 지원사업(’24~’25)’의 일환으로 진행됐다.

극동기계는 다품종 소량생산 구조 속에서 공구 마모로 인한 설비 이상과 불량 발생을 사전에 예측하기 어려웠다. 예기치 못한 고장으로 생산이 중단되거나 불량품이 증가하는 등 효율 저하가 반복됐다.

이에 인타운은 IoT–엣지–클라우드 통합 구조 위에 AI 예지보전 알고리즘과 머신비전 품질검사 기술을 접목해 설비 상태와 품질을 동시에 관리하는 맞춤형 플랫폼을 구축했다. 핵심은 ‘사전 감지’다. 진동·전류·음향방출(AE) 센서를 통해 수집된 설비 데이터를 LSTM(시계열 딥러닝) 모델이 실시간 분석, 공구의 마모도와 이상 신호를 조기 예측한다. 문제 발생 전 경보를 발령해 불필요한 정비를 줄이고, 불량품 발생률을 크게 낮췄다.

또한 머신비전 품질검사 시스템은 객체 탐지(Object Detection) 기반 알고리즘으로 부품 결함을 자동 분류해 검사 효율을 높였다. 실증 결과, 극동기계는 불량률 감소, 공구 교체주기 최적화, 다운타임 단축 등 생산성과 비용 효율 모두에서 가시적 성과를 거뒀다. 인타운의 기술은 KCL(한국건설생활환경시험연구원) 검증에서 불량 검출 정확도 98%를 기록했고, TTA(한국정보통신기술협회)로부터 AI 신뢰성 인증도 획득해 상용화 가능성을 입증했다.

나아가 현장 중심의 사용자 맞춤형 UI(User Interface)를 통해 작업자가 실시간 상태를 모니터링하고 즉각 피드백할 수 있도록 설계됐다. 복잡한 공정이 데이터 기반 의사결정 체계로 바뀌면서, 관리 효율과 현장 만족도 모두 크게 향상됐다.

배준희 인타운 대표는 “AI와 IoT의 융합은 중소 제조업이 글로벌 경쟁력을 확보하는 가장 현실적인 해법”이라며 “예지정비·품질검사 솔루션을 고도화해 부산을 넘어 전국 제조현장의 디지털 전환을 선도하겠다”고 말했다

한편, ‘수요맞춤형 AI솔루션 개발·실증 지원사업(’24~’25)’은 과학기술정보통신부와 정보통신산업진흥원(NIPA)이 지원하는 ‘제조업 AI융합 기반조성사업(’24~’26)’의 일환으로 영남권 제조업의 AI 전환을 이끄는 대표적 사례로 주목받고 있다.