불량률 제로 도전하는 인공지능 제조혁신 플랫폼(KAMP)

서비스를 활용한 (주)조선내화(이하 조선내화)의 우수 실증사례가 세간의 주목을 받고 있다.

‘인공지능 제조혁신 플랫폼’ 서비스를 통해 간단한 마우스 조작만으로 내화 제품의 불량 판정에 필요한 인공지능 분석모델을 쉽고 빠르게 생성할 수 있기 때문이다. 생성된 인공지능 분석모델을 활용, 불량 검사를 자동화해 기존 육안검사 대비 신뢰도 향상, 판정 시간 단축 등을 실현한다.

중소벤처기업부에 따르면, 조선내화는 1947년 설립 후 우리나라 최초로 내화물 산업을 개척해 국내 내화물의 100%를 국산화시키는 등 70여 년을 우리나라 중공업 발전의 버팀목이 돼온 국내 유일의 종합내화물 제조회사다.

최근, 이 기업이 중소벤처기업부(이하 중기부)의 인공지능 제조혁신 플랫폼(KAMP, Korea AI Manufacturing Platform, 이하 캠프) 사업에 참여해 내화물 제품의 불량 검사에 세계 최초로 인공지능을 도입해 화제다.

검사에 필요한 알고리즘, 분석모델 등은 인공지능과 제조공정 전문가의 도움을 통해 만들었고, '인공지능 제조혁신 플랫폼(KAMP) 서비스 포털 오픈식'을 통해 실제 데이터를 분석해 불량품을 검사·판정하는 과정도 시연했다. 최근까지도 완성된 내화물 제품 내부에 존재하는 크랙, 이물질 등의 불량 유무를 엑스레이(X-Ray) 장비를 이용해 작업자가 육안으로 직접 검사해왔다.

하지만 제품 형상의 다양화와 검사원의 연령 상승으로 검사의 신뢰성이 저하되고, 작업자의 눈 피로도에 따른 추가 인원 투입으로 제조원가가 상승하는 등 여러 문제에 직면했다. 이를 해결하기 위해 인공지능을 제조 현장에 도입해 내화물 제품의 불량 검사를 육안에서 자동으로 전환하는 것을 최종목표로 삼고, 중기부의 인공지능 제조혁신 플랫폼(KAMP) 사업에 참여했다.

인공지능을 도입한 불량 검사 과정을 보면 우선, 최종 내화물 제품을 찍은 엑스레이(X-Ray) 동영상으로부터 이미지 데이터를 추출하고, 각 데이터별로 ‘정상/불량 여부’를 상표 부착한다. 개발된 인공지능 분석모델의 강화학습에 활용해 실제 내화물의 이미지 데이터가 인공지능 연산방식에 입력됐을 때 정상인지 불량인지를 정확히 판정할 수 있게 된다.

검사자 숙련도에 따라 일정하지 않았던 판정 정확도를 향상시켜 판정 신뢰도를 90%에서 96%까지 끌어 올렸다. 검사시간도 1.5분에서 0.5분으로 대폭 단축시킬 수 있었으며, 기존 유형의 패턴에서 벗어난 새로운 불량 패턴에 대한 대응력도 강화됐다.

조선내화 이귀선 상무는 “이번 프로젝트가 지속적으로 관리돼 인공지능 제조혁신 플랫폼(KAMP)를 통해 동사가 다시 한번 도약할 수 있는 기회가 됐으면 한다”고 말했다.

중기부 김일호 스마트제조혁신기획단장은 “인공지능 제조혁신 플랫폼(KAMP)의 서비스 포털 기능과 콘텐츠는 중소기업의 수요를 반영해 계속해서 추가·보완해 나갈 것”이라며, “인공지능 제조혁신 플랫폼(KAMP)를 통해 중소기업도 대기업 수준의 인공지능 서비스를 지원받는다면 (주)조선내화와 같은 우수한 실증 사례는 향후 더 많이 발굴될 것”이라고 언급했다.