AI·IoT 융합 기업 제이솔루션(대표 권세기)이 이차전지 생산라인의 핵심 장비인 캘린더(calender) 설비를 대상으로 온디바이스(On-Device) 기반 예지보전 AI 시스템을 구축하고 있다고 11일 밝혔다. 설비 고장 전 나타나는 진동·온도 변화 등을 현장에서 실시간 분석해 조기 감지하는 기능이 핵심이다.

이번 실증 적용은 대구시와 대구디지털혁신진흥원이 추진하는 ‘광역연계형 AI솔루션 개발·실증 지원 과제(’25~’26)’의 일환으로, 제이솔루션이 주관기업을 맡아 수요기업 씨아이에스(CIS)의 캘린더 라인에 적용 중이다.

캘린더 공정은 고장 발생 시 생산 중단과 비용 손실이 크게 발생하는 구간으로, 베어링 박스·오일 순환펌프 등 진동이 민감하게 발생하는 지점을 정밀하게 모니터링하는 것이 중요하다. 그러나 해당 기업의 보안 정책상 생산 데이터의 외부 반출이 제한돼 클라우드 기반 AI 분석이 불가능한 상황이었다.

이에 제이솔루션은 AI 모델을 현장 내부에서 직접 학습·추론하도록 설계한 온디바이스 구조를 적용했다. 엣지 디바이스 환경에서 연산 효율을 확보하기 위해 모델 경량화와 지식 증류(Knowledge Distillation) 기법을 활용했고, 센서 데이터 수집 주기(25ms)와 내구성 등을 고려해 최적 부착 위치를 조정하는 작업도 병행하고 있다.

예지보전 알고리즘은 Anomaly Transformer 기반 이상 탐지 모델과 지도 학습 분류 모델을 결합한 하이브리드 방식으로 구축됐다. 이를 통해 편심·마모·이탈 등 현장에서 자주 발생하는 이상 패턴을 세분화해 분류하는 기능을 구현했다. 수요기업이 보유하던 시계열 데이터로 기본 패턴을 학습했으며, 향후 실제 센서 데이터를 지속 반영해 정밀도를 높여갈 계획이다.

제이솔루션은 이번 시스템을 통해 설비 고장 가능성을 사전에 파악해 생산 중단 리스크를 줄이고, 장비 교체·AS 비용 절감과 고장 시점 예측 정확도 향상 등 운영 효율 개선 효과를 기대하고 있다. 약 12개월간의 데이터 축적 및 모델 고도화를 마친 뒤 대구·영남권 제조기업 전반으로 솔루션 확산을 추진할 계획이다.

권세기 제이솔루션 대표는 "이차전지 제조 설비의 고장은 전체 생산계획에 영향을 미치는 주요 리스크"라며 "온디바이스 기반 예지보전 AI는 보안과 실효성을 동시에 확보할 수 있는 현실적인 대안"이라고 말했다.

한편, 이번 사업은 과학기술정보통신부와 정보통신산업진흥원(NIPA)이 지원하는 ‘제조업 AI융합 기반 조성 사업(’24~’26)’의 2차년도 과제로, 지역 제조 현장에서 바로 활용할 수 있는 AI 기반 솔루션 확산을 목표로 한다.