공장 다운타임 막는 "AI예지보전" 구축 문턱 낮아진다

AI 알고리즘 기반으로 공장 설비와 장비의 고장 발생 가능성을 예측하는 예지보전 기술 도입이 보다 쉬워질 것으로 전망된다. (출처=셔터스톡)

​공장 설비 건전성을 진단하고 고장을 예측하는 인공지능(AI) 기반 예지보전(predictive maintenance) 구축 문턱이 낮아질 것으로 전망된다. 설비 데이터를 취합해 분석하는 기술이 고도화되고 있어서다. 이미 많은 기업에서는 공장 다운타임을 막기 위해 예지보전 기술을 도입하는 경우가 증가하고 있는 것으로 조사됐다.

예지보전은 AI 알고리즘 기반으로 공장 설비와 장비의 고장 발생 가능성과 잔여 수명을 예측하는 기술이다. 설비와 장비가 가동하면서 발생하는 진동과 전류 등을 데이터 기반으로 분석해 이상징후를 실시간으로 확인해 관리자에게 알려준다. 설비가 고장나기 앞서 조치를 취할 수 있어 다운타임 발생으로 인한 피해를 줄일 수 있다.

이 기술은 공장 생산성 향상을 위해 필요한 기술로 꼽힌다. 지금까지 설비 이상징후는 직원들의 경험이 의존해 진행됐다. 하지만 최근 직원들의 이직률이 증가하고, 중소기업의 경우 외국인 근로자 수가 많아지면서 경험 있는 직원이 부재하는 상황에 직면했다. 사람이 경험으로 설비를 진단할 경우 일찍 부품을 교체해 필요 이상으로 비용이 낭비되는 문제도 있었다.

예지보전은 데이터 기반으로 객관적으로 이상징후를 분석해 이 문제를 해결할 수 있다. 이러한 영향으로 최근 예지보전 기술을 도입하는 기업이 많아지는 것으로 알려졌다.

자체개발 예지보전 솔루션 '가디원'을 공급하는 원프레딕트는 최근 3년간 계약 건수가 연평균 96%로 가파르게 증가했다고 밝혔다. 특히 지난해에는 기존 주요 고객군이었던 에너지발전, 석유화학 분야뿐 아니라 반도체, 배터리 등 첨단제조 산업군에서 신규 고객사의 수요도 증가했다고 설명했다.

원프레딕트 솔루션을 도입한 한 에너지발전사 관계자는 "이전에는 육안점검이나 경험적 판단 등으로 설비 교체를 했기 때문에 사고 및 고장 발생 불안감에서 자유롭지 못했지만, 빅데이터와 AI 기반 솔루션 덕분에 설비에 대한 신뢰성이 크게 높아졌다"고 말했다.

이와 반대로 여전히 예지보전 기술 도입을 주저하는 기업도 있는 것으로 알려졌다. 반도체에 들어가는 부품을 제조하는 기업 관계자는 "AI 기반으로 한 예지보전 기술을 도입하기 위해서는 설비에서 실시간 데이터를 수집해 분석해야 하는데 이 데이터를 확보해 공급기업에 제공하기엔 어려움이 있다"고 토로했다.