공정의 효율을 이끌어내기 위한 기본적인 방법 중 하나는 ‘끊김 없는 공정’이다. 문제 발생 후 해결을 위한 공정 중단은 생산성을 저하시키고, 시간 연장 등의 비효율을 가져오기 때문이다. 그렇다면 문제가 생기기 전, 미리 이상 징후를 탐지할 수 있는 예지보전은 무엇보다 중요하다. 마크베이스의 AIoT Suite 적용 사례로 본 프레스 장비 모터의 이상 감지를 돕는 방안에 대해 소개한다. 예지보전은 데이터를 수집해서 데이터 내부에 포함된 이상징후를 감지하고, 탐지된 결과를 분석 후 조치하는 과정이다. 때문에 유지보전은 공정의 효율을 높이기 위한 필수사항이다. 최근 OT 단의 컴퓨팅 파워가 좋아지면서 실시간으로 쏟아지는 데이터를 안정적으로 수집하고 저장해 전처리 과정을 거쳐 현장이 원하는 데이터의 형태로 만드는 것이 무엇보다 중요해지고 있다. 예지보전의 과정에는 수집/저장, 전처리/학습, 실시간 데이터 흐름, 패턴, 사용자 유지보수 등의 어려움이 있다. 예지보전을 예측하기 위해선 학습을 위한 장기간 데이터 모두의 수집이 필요하다. 데이터 수집 후, 대용량 수집 데이터에 대한 학습 데이터 추출이 필요한데, 데이터 전처리 시간 및 비용이 기하급수로 증가해 큰 어려움을
산업AI 기반 예지보전 솔루션은 핵심 산업 설비의 건전성과 고장 진단 및 예측하여 산업 사고 예방, 다운타임 및 불필요한 관리비용 최소화, 설비 운용 최적화 등 현장의 고질적인 문제를 해결하고 디지털 트랜스포메이션을 견인한다. 산업AI 예지보전 솔루션으로 완성하는 스마트제조 환경은 어떤 모습인지 솔루션 사례를 들어 살펴본다. 산업AI가 필요한 이유 국내 산업이 직면한 도전 과제와 산업AI 기반 예지보전 솔루션의 필요성에 대해서 알아보겠다. 먼저, 국내 제조 산업에 산업AI가 왜 필요한지부터 간단하게 짚고 넘어가 보자. 첫째, 지속적인 품질 개선이 필요하기 때문이다. 한국데이터산업진흥원이 발표한 2020년도 자료에 따르면, 제조 산업에서 품질 이슈로 인해 낭비되는 비용이 매출 대비 10%에서 많게는 15%에 이른다. 이 비용을 2~3%만 줄여도 상당히 많은 낭비 요소를 없앨 수 있다. 둘째, 인력의 노후화에 따른 지식의 증발 때문이다. 현재 우리나라 제조 산업의 근로자 평균 연령은 42.5세로, 이 수치는 10년 전보다 3.3세~3.5세 높다. 선진국과 비교해서도 매우 빠른 속도로 증가하고 있어 산업 현장에서 큰 문제로 대두될 우려가 있다. 근로자들이 노후화가
예지보전의 첫 걸음은 데이터를 통해 의사결정할 수 있는 시스템을 마련하는 데부터 시작된다. 그리고 예지보전 목표를 향해서 구축 단계 및 프로세스 정립을 해나가는 것이 반드시 필요하다. 하지만 최종 목표를 향해가는 여정의 단계는 결코 쉽지만 않다. 예지보전을 목표로 중소·중견기업의 단계별 추진 방안과 설비 데이터를 활용한 통합 모니터링 및 분석 플랫폼 도입 사례를 소개한다. 예지보전의 첫 걸음은 데이터를 통해 의사결정할 수 있는 시스템을 마련하는 것이 가장 중요한 포인트이다. 그 단계를 보면, 먼저 제조 현장에는 설비나 로봇, 센서에서 다양한 데이터가 발생한다. 이러한 하위 레벨의 데이터들은 ERP, MES, CMMS, SCM 등 제조 인프라 시스템과 연동하여 모니터링 및 분석을 통해 생산과 품질에 영향을 미치는 문제점을 파악할 수 있다. 그리고 이렇게 도출된 데이터들은 생산, 품질뿐만 아니라 설비, 에너지에 대한 부분까지 정확한 의사결정을 돕는다. 최근엔 데이터 기반의 스마트공장들이 구축되면서, 근무환경 개선 및 불필요한 업무를 제거해 생산성과 업무 효율성이 증가하고 있다. 또한, 관리자가 문제 원인을 파악하고 구체적인 개선 계획을 수립해 데이터를 통한 관리
산업현장 정보 AI/빅데이터로 분석해 B2B 경험 혁신 LG유플러스가 산업현장의 다양한 정보를 인공지능과 빅데이터 기술로 분석해 현장에 적용한 ‘온수배관 이상 진단’ ‘가스배관 이상 진단’ ‘추세 이상 예측’ 등 설비 예지보전 및 이상 진단 솔루션을 개발했다고 17일 밝혔다. 온수배관 이상 진단 솔루션은 열수송관 주변 지표면에 지열 측정 디바이스를 설치하고 진동, 지열, 기울기 등을 주기적으로 측정한다. 만약 굴착공사 또는 노후화로 열수송관에 누수가 발생하면 운영사에 즉시 알려준다. 이 솔루션은 송수관이 매설된 주변의 환경과 깊이, 기온 등 외부정보를 활용해 계절에 따른 지중온도 변화를 반영해 파열/충격/센서 고장 등을 진단하는 알고리즘의 정확도를 향상시키는 기능을 탑재했다. 열수를 공급하는 발전회사에서 활용하면 사고를 예방할 수 있다. AI/빅데이터를 활용한 AIoT 기술 기반 스마트팩토리 설비 예지보전 솔루션도 개발했다. ‘가스배관 이상 진단 솔루션’은 가스가 배출될 때 발생하는 미세한 30~40 ㎑ 대역 초음파의 세기를 측정해 가스 누출을 탐지한다. 수많은 배관을 운용하는 정유, 화학 공장에서 가스배관의 미세누출을 조기 감지할 수 있다. 또한 스마트팩토
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