한국타이어앤테크놀로지㈜(이하 한국타이어)가 인공지능(AI)과 사물인터넷(IoT) 기술을 활용한 설비 이상 탐지 예측 시스템 'CMS+(Hankook Condition Monitoring System Plus)'를 개발해 스마트 팩토리 구축에 나선다고 20일 밝혔다.

설비의 이상 상태 유무는 출력의 변화, 온도의 이상 상승 및 소음과 진동 등을 통해 알 수 있다. 중대한 설비 고장이 발생하게 되면 생산 라인 전체가 가동 중단될 수 있고, 정상화에 오랜 시간과 비용이 투입될 수도 있다. 따라서 작은 이상 징후를 실시간 파악해 사전 정비를 통해 중대 고장을 예방하는 작업은 모든 제조업에 있어 핵심적인 영역이다.

이번에 개발된 설비 이상 탐지 예측 시스템은 AI와 IoT 기술을 접목해 기존 시스템 보다 정확한 이상 징후 파악과 빠른 대응을 가능하게 해주는 것이 특징이다. 일반적인 설비 이상 탐지 예측 시스템은 설비의 핵심 부품에 센서를 부착해 이를 통해 수집된 진동, 소음 정보를 전문가가 직접 분석하고 판단해 이상 유무를 가려내는 방식으로 운영된다.

하지만 CMS+는 '차세대 무선 기반의 IoT 모듈 - 게이트웨이(Gateway) – 서버'를 거치는 3단계 AI 알고리즘을 기반으로 기존 시스템에 비해 예측 정확도가 3~4배 높은 수준의 데이터 분석이 가능하다.

1단계 IoT 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 것이 불가능했지만 KAIST와 공동 개발한 차세대 무선 기반 IoT 모듈 및 Gateway에 독자적인 AI 알고리즘이 탑재돼 이상이 의심되는 데이터를 선별적으로 수집해 꼭 필요한 양질의 데이터를 수집, 저장할 수 있게 됐다.

2단계 Gateway와 3단계 서버에서는 수집한 양질의 데이터를 딥러닝 기반으로 심층 분석하게 된다. 센서 데이터, 온도, 운영정보 등 데이터를 종합 분석해 설비의 이상 상태를 조기에 예측하고, 이상 유무가 탐지되는 즉시 무선 통신 기술을 활용해 설비 담당자에게 스마트워치로 알려주는 실시간 알람 체계를 통해 한층 빠른 대처가 가능하다.

한국타이어는 현재 국내 공장 모델 설비에 새로운 시스템을 설치하고 운영 중이며, 글로벌 전 공장으로 시스템을 확산 적용할 계획이다. 또한, 개발된 시스템을 더욱 발전시키기 위해 증강현실(AR) 기술과도 접목해 현장에서 확인하기 어려운 데이터 흐름을 쉽게 파악할 수 있도록 구현 중에 있다. 이 밖에도 KAIST와 진행하고 있는 다양한 공동 연구개발 등을 통해 AI 영역을 단계적으로 확장하며 스마트 팩토리 구축에 역량을 집중할 예정이다.