[제조 현장의 인공지능③] 인공지능의 제조 효율화

인공지능은 다양한 모습으로 산업계에 녹아들고 있다. 서울 코엑스에서 열린 ‘2023 스마트공장·자동화산업전(2023 Smart Factory·Automation World)'(이하 전시회)에서는 인공지능이 제조 현장에서 어떻게 활용되고 있는지 확인할 수 있었다.

제조 공정 효율화하는 인공지능

젠틀에너지(주)는 자가발전을 활용한 설비 모니터링 센서와 머신러닝 기반 공정 효율화 솔루션을 전시했다. 업체 관계자는 “공정설비에 센서를 부착하면 설비 가동상태를 실시간으로 모니터링하고, 데이터가 누적되면 인공지능 모델이 생산성을 분석한다”고 말했다.

머신러닝 모델은 가동상태와 생산량을 모니터링하는 데 활용된다. 생산 패턴, 전력 사용 추이를 분석하고, 전류량의 파형 변화를 감지해 설비가 정확하게 가동되고 있는지 확인한다. 관계자는 “머신러닝이 분석한 데이터를 기반으로 경영 인사이트를 제시한다”면서, “생산성 저하 요인을 파악하고, 에너지 절감 방안을 제시하는 등 공정을 효율화할 수 있다”고 말했다.

LGU+는 설비 예지보전을 위한 머신러닝 모델을 선보였다. 업체 관계자는 “진동·온도 감지 센서가 공정 데이터를 수집하고, 머신러닝 모델이 장비의 이상을 감지한다”고 말했다.

장비 고장을 예측할 수 있는 가장 빠른 신호는 ‘진동’이다. 장비 상태가 변화하면 가장 먼저 진동이 발생하고, 이후에는 소음이 커지며, 고장 직전에는 온도가 올라간다.

머신러닝 모델은 정상 상태를 학습해 이상 감지 시 알림을 보낸다. 관계자는 “장비의 진동을 감지해 이상 상태를 미리 파악하면, 큰 문제로 이어지기 전에 대응할 수 있다”고 의의를 밝혔다.

제조 효율화의 미래…‘설명 가능한 인공지능’

한국전자기술연구원은 ‘설명 가능한 인공지능’을 선보였다. 관계자는 “기존의 인공지능은 데이터를 분석해 정상 혹은 불량 상태를 판별할 수는 있지만, 왜 그렇게 판단했는지는 제시할 수 없었다”면서, “‘설명 가능한 인공지능’은 원인 인자까지 찾아낼 수 있다”고 말했다.

이에 대해 윤성철 충북대학교 산업인공지능연구센터 초빙교수는 “경우의 수를 학습해 특징을 추출하는 원리”라고 설명했다. 인공지능이 공통적인 특징을 분류·학습하고, 어떤 부분 때문에 결과가 나왔는지 분석한다는 것이다.

예를 들어, 생산 환경을 130도(°C)로 유지해야 정상 제품이 나오는 상황이라면, 인공지능은 불량 제품이 나왔을 때 ‘온도가 낮아졌기 때문에 불량이 발생했다’고 판단한다. 한국전자기술연구원 관계자는 “불량이 발생했을 때 원인을 알아야 효율적으로 대응할 수 있다”면서, “‘생성 가능한 인공지능’은 원인을 파악하는 데 도움을 줄 수 있다”고 말했다.

산업계 인공지능, 기존 기술과 결합해 강력한 시너지 창출

인공지능의 산업계 활용 전망은 어떨까. 전시회에서 만난 충북대학교 인공지능학과 교수들은 “인공지능이 산업계에 큰 변화를 일으킬 것”이라고 입을 모았다.

윤성철 교수는 “이미 인공지능은 산업계의 ‘기본’이 됐다”고 말했다. 그는 “대부분의 산업 분야에서 인공지능을 활용 중이고, 앞으로는 모든 산업이 인공지능을 활용할 것”이라고 예상했다.

박태형 충북대학교 산업인공지능연구센터 센터장은 “기존 기술에 인공지능을 결합한 사례가 전시회에 많이 등장했다”면서, “인공지능 단독으로는 적용이 어렵지만, 기존 기술과의 협력을 통해 산업계에 강력한 시너지를 창출하고 있다”고 언급했다.

또한, “인공지능 기술은 이미 검증을 거의 마친 상태”라면서, “인공지능을 통해 새로운 시대가 열릴 것”이라고 전망했다.