한국타이어앤테크놀로지가 인공지능(AI)과 사물인터넷(IoT) 기술을 활용한 설비 이상의 탐지 예측시스템을 개발했다.

한국타이어앤테크놀로지는 설비 이상 탐지 예측시스템인 씨엠에스플러스(CMS+)를 개발했다고 20일 밝혔다.
 

설비가 고장 나면 생산라인이 모두 멈출 수 있고 정상화하는 데에도 상당한 시간과 비용이 투입되기 때문에 설비에서 작은 이상 징후를 실시간으로 파악해 사전 정비작업을 진행하는 일은 중요하다. 

이번에 개발된 씨엠에스플러스는 기존 시스템보다 이상 징후를 정확하게 파악하고 빠른 대응을 가능하도록 해준다고 한국타이어앤테크놀로지는 설명했다. 

보통의 설비 이상 탐지 예측시스템에서는 설비의 핵심부품에 센서를 부착하고 이를 통해 수집된 진동 및 소음 정보를 전문가가 직접 분석하고 판단해 이상 유무를 가려냈다.

반면 씨엠에스플러스는 ‘차세대 무선 기반의 사물인터넷 모듈-게이트웨이–서버’ 등 3단계 인공지능 알고리즘을 거치기 때문에 기존 시스템과 비교해 예측 정확도가 3~4배가량 높다. 

1단계 사물인터넷 모듈에서는 일정 간격을 두고 센서 데이터를 수집하던 기존 방식과 달리 초 단위로 데이터를 수집해 분석한다. 

기존 방식은 서버 용량의 한계가 있어 실시간으로 전해지는 방대한 센서 데이터를 모두 저장하는 게 불가능했지만 독자적 인공지능 알고리즘 탑재로 이상이 의심되는 데이터를 선별적으로 수집, 저장할 수 있게 됐다고 한국타이어앤테크놀로지는 전했다.

2단계 게이트웨이와 3단계 서버에서는 딥러닝 기반으로 수집한 양질의 데이터를 심층 분석한다. 센서 데이터, 온도, 운영정보 등 데이터를 종합 분석해 설비의 이상상태를 조기에 예측하고 이상 유무가 탐지되는 즉시 무선통신 기술을 활용해 설비 담당자에게 스마트워치로 알려주기 때문에 빠른 대처가 가능하다.

한국타이어앤테크놀로지는 현재 국내 공장 모델 설비에 새 시스템을 설치하고 운영하고 있는데 세계 공장으로 시스템을 확산 적용한다는 계획을 세웠다. 

또 새 시스템을 증강현실(AR) 기술과 접목해 현장에서 확인하기 어려운 데이터 흐름을 쉽게 파악할 수 있도록 구현하는 작업을 진행하고 있다.

한국타이어앤테크놀로지는 이 밖에도 카이스트와 진행하고 있는 다양한 공동 연구개발 등을 통해 제조 과정에서 인공지능 영역을 단계적으로 늘리며 스마트팩토리 구축에 역량을 집중한다는 방침을 정했다. [비즈니스포스트 차화영 기자]