제조업 AIoT의 미래, AI 모터진단 서비스
오늘날 디지털 전환을 추구하는 기업에 있어 필수 기능은 인공지능(AI)과 머신러닝(ML)이라고 할 수 있습니다. 시장의 흐름을 읽을 수 있는 새로운 인사이트를 찾아내고 업무를 자동화하는 것은 물론 공급망을 최적화하고 마케팅 성과를 극대화하려면 이 두 기술을 얼마나 잘 사용하느냐가 중요합니다.
특히나 산업 현장에서 AI와 ML를 도입하여 많은 문제를 해결해나가고 있습니다. 한 설문 조사에 따르면 팬데믹을 거치는 2~3년 사이 국내 기업의 AI/ML 도입이 많이 어났고 앞으로도 AI/ML 확산 추세는 당분간 계속될 전망입니다. 또한 AI/ML을 도입한 기업의 약 80%가 기대했던 효과를 얻었다고 답했습니다.
그렇다면 국내 기업들은 AI/ML 기술을 얼마나 어떻게 도입해 어떤 업무에 활용하고 있을까요? 또한 기업들이 가장 선호하는 AI/ML 기술은 무엇이고 그것을 통해 기업은 어떤 혜택을 누리고 있을까요? 이러한 물음에 대한 답변이 곧 기업에게 새로운 기회를 열어줄 열쇠가 될 것입니다.
국내 기업는 AI를 얼마나 사용하고 있나
한국IDG는 2022년에 한 조사에 따르면 설문에 임한 기업의10곳 중 4곳(42.6%)이 AI/ML을 도입했거나 현재 도입 중인 것으로 나타났습니다. 이미 실제 업무에 활용 중이다는 응답은 26.9%, 도입을 위한 파일럿을 진행 중이다는 대답이 15.7%였습니다. 또한 2021년 미국의 유명 출판기업인 오라일리(O’Reilly)가 전 세계 111개국 5,154명을 조사한 결과, AI를 도입해 잘 사용하고 있다는 응답이 26%, 파일럿 등 검토 중이라는 응답은 36%로, AI/ML을 구체적으로 도입했거나 도입 중인 비율이 52%였습니다. 즉 국내 기업의 AI/ML 도입 현황이 전 세계 트렌드와 비슷한 정도임을 알 수 있습니다. 또한 기존 국내 조사와도 비교했을 때 불과 2년 사이 AI/ML 기술을 도입한 기업 비율이 10배 이상 늘어났음을 확인했습니다.
선호하는 AI/ML 기술은 예측 분석
그렇다면 기업들은 어떤 AI/ML 기술에 관심을 보이고 있을까요? 한국IDG는 2022년에 한 조사에 따르면 기업이 도입했거나 도입할 예정인 AI/ML 기술은 예측 분석을 위한 머신러닝/딥러닝 플랫폼(54.9%), 챗봇 등 가상 에이전트(39.4%)라는 응답이 가장 많았고, 이미지/시각 인식(33.5%), 텍스트 분석 및 자연어 처리(32.1%), 로봇 프로세스 자동화(31.7%)가 비슷한 비율로 뒤를 이었습니다.
‘예측 분석을 위한 머신러닝/딥러닝 플랫폼’ 기술이 다루는 영역은 알고리즘, API, 데이터, 모델 설계, 개발, 교육 등입니다. 다양한 기업용 애플리케이션에서 쓰이고, 특히 예측 또는 분류 기능에 많이 사용됩니다. 따라서 이 응답이 압도적으로 높다는 것은 현재 많은 기업이 기업 내외부에 존재하는 다양한 데이터를 이용해 원하는 업무를 개선하려 하고 있음을 알 수 있습니다. 특정 작업에 강점을 지닌 전용 기술보다는 넓은 범위에 걸쳐 활용할 수 있는 AI/ML 역량을 확보하려 하는 것으로 볼 수 있습니다.
AI 제조 분야 적용 현황은?
산업 현장에 AI를 도입하여 문제를 해결하는 과정은 일반적으로 문제정의 → 데이터 수집 → 전처리 → 모델링 → 검증 → 분석 → 적용의 단계를 거칩니다. 따라서 AI 활용을 고민하는 제조 분야 기업의 경우 반드시 해야 할 첫 질문은 문제 정의, 즉 AI를 활용하는 목적과 기대효과에 관한 것입니다. AI를 생산성 향상이나 제품 품질 관리 등의 내부 프로세스 개선에 사용할 것인지, 제품에 탑재하여 경쟁력을 강화하거나 옵션을 제공할 것인지, 혹은 비즈니스 모델을 전환할 것인지를 먼저 고민해야 합니다. 이러한 고민을 해결하기 위한 실마리는 제조 산업 현장에서 현재 AI의 어떤 기술이 어떤 분야에서 사용되고 있는지, 즉 인공지능으로 무엇을 할 수 있는지 살펴봄으로써 얻을 수 있습니다. 제조 기업 입장에서는 AI가 제조 산업 현장에 현재 어느 정도 수준으로 적용되는지를 알아야 무모한 도전에 의해 발생하는 탐색 및 기회비용을 최소화할 수 있는 것입니다.
제조업에 예측 분석을 더하면?
코로나 바이러스가 전 세계를 휩쓸기 전부터 제조업체는 제조 속도와 효율성, 그리고 작업 과정의 회복성을 높여야 함을 잘 알고 있었습니다. 하지만 제조업체가 뉴노멀 시대에서 단순히 살아남는 것이 아니라 번영하기 위해서는 새로운 경쟁 방식이 필요하다는 점을 깨닫게 되면서 코로나로 인한 판데믹은 디지털 전환에 대한 필요성은 커지고 진행 속도는 빨라지는 계기가 되었습니다. 장/단기적 운영 상태를 파악하고 개선하려는 조직에서는 디지털 전환을 반드시 추진해야 합니다. 이러한 추세에 따라 새로운 비즈니스 프로세스, 서비스 및 모델을 적극적으로 도입하고 있는 제조업체가 많습니다.
기업은 이처럼 디지털 전환의 핵심 요소라 할 수 있는 분석을 진행하여 데이터를 적절하게 활용함으로써 빠르게 변화하는 시장에서 입지를 유지하는 동시에 사업 목표를 달성하여 경쟁력을 높일 수 있습니다. 따라서 최근 제조업계에서는 분석 솔루션의 채택 및 사용률이 빠르게 증가하고 있습니다. 그 중에서 가장 각광 받고 있는 분야가 예측 분석입니다.
예측 분석은 이전 데이터를 사용하여 향후 발생 가능한 시나리오를 추론하는 과정이라 할 수 있습니다. 예측 분석 솔루션은 새 데이터를 확인하여 특정 상황이 발생할 가능성을 결정합니다. 새 데이터는 대개 사물 인터넷(IoT) 기술에서 제공합니다. 분석 과정에서는 대량의 데이터를 수집하여 특별한 패턴을 식별한 후 자산 고장 등의 상황이 발생할 가능성을 파악할 수 있습니다. 그러므로 AI과 ML 기술도 매우 중요합니다.
예측 분석 솔루션 도입 효과
– 서비스 품질과 수익성 개선
– 현장 기술자 효율성 개선
– 현장 안팎의 생산성 개선
제조업체는 다양한 방식으로 예측 분석을 활용하고 있습니다. 예측 분석의 가장 큰 이점은 기계 고장 발생을 방지할 수 있다는 것입니다. 전류 센서, 진동 센서, 소리 센서 등에서 제공되는 기계 상태 데이터의 실시간 스트림을 수집하면 기계 고장 발생 가능성을 예측할 수 있습니다. 이렇게 수집한 데이터를 분석하여 정상 작동 상태에서 변경된 부분을 확인하면 됩니다. 이 데이터와 이전 데이터 및/또는 업계 벤치마크를 상호 참조하면 변경된 데이터의 의미를 파악할 수 있습니다.
대다수 제조업체는 디지털 혁신을 통해 계획되지 않은 다운타임을 방지하고자 합니다. 예약되지 않은 다운타임으로 인해 기업에서 발생하는 평균 비용이 수십억 달러에 이릅니다. 계획되지 않은 다운타임을 방지하면 ROA(자산 수익률)를 최대한 높일 수 있습니다. 그러므로 디지털 혁신을 본격 추진하려는 모든 기업은 고급 분석을 수행하는 데 필요한 리소스 비용, 그리고 핵심 자산 고장 시 심각한 위험이 발생할 가능성을 대조하여 파악해야 합니다.
오늘날에는 예측 유지보수 및 제품 품질 관련 사용 사례를 적용하는 제조 시설이 갈수록 늘어나고 있습니다. 그리고 수집하는 데이터의 양이 갈수록 늘어남에 따라 실시간으로 수집한 예측 유지보수 데이터의 정확도도 계속 높아지고 있습니다. 이러한 데이터를 활용함으로써 가동 시간은 늘리고 계획되지 않은 다운타임은 줄이면 ROA를 높일 수 있습니다. 또한 프로세스 성능을 추적하여 기계가 공차 범위를 벗어나면 미리 알림을 받 수 있으므로 폐자재와 재작업도 방지할 수 있습니다. 그뿐 아니라, 연결 가능 범위를 확대하여 원격 진단 분석 비율을 높임으로써 현장 기술자의 전문 지식을 보완할 수 있습니다.
씽플러스 AI 모터진단 서비스
씽플러스 AI 모터진단 서비스는 산업 현장의 핵심 설비인 모터의 상태를 진단하고 고장을 예측합니다. 모터에 전류 센서를 설치하고 제조 공정 상 모터 설비가 사용하는 전기 신호 데이터를 분석해 이상 징후를 판단하여 사전적 설비 진단을 가능하게 합니다. 설비 가동 데이터를 실시간 모니터링하고 이상 발생 시 알람을 제공해 이슈에 바로 대응하도록 합니다. 더 나아가 AI 기술을 활용해 이상 징후를 사전 예측할 수 있습니다. 설비의 가동 패턴을 머신러닝하여 실시간으로 설비의 이상상태를 감시하고 초기 결함을 포착하여 갑작스러운 설비 고장을 방지하고 가동 중지 시간을 최소화합니다. AI 모터진단 서비스로 생산 환경의 안정성은 높이고 유지보수 비용은 절감할 수 있습니다. 또한 공장 운영을 지속하면 AI 학습 데이터 및 분석 케이스를 축적해 AI 예측 정확도를 높일 수 있으므로 더욱 효과적입니다. AI 모터진단 서비스의 도입으로 산업 현장 내 고질적인 문제를 해결하고 디지털 전환을 이룰 수 있습니다.
- 주요 기능
산업 현장의 효율적인 관리와 설비 생산성 향상을 위해서는 설비의 데이터를 분석하여 이상징후를 사전에 파악하고 조치하는 AI 모터진단이 필수적입니다. 씽플러스 AI 모터진단 서비스를 도입해보세요!
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씽플러스는 수년간 다양한 고객사를 대상으로 AIoT 서비스 자문을 해왔습니다. 씽플러스는 IoT 서비스 도입을 위한 컨설팅, 서비스 / 시스템 설계부터 통신 / 디바이스 추천 및 서비스 제공까지 전체 프로세스를 지원합니다. AIoT 플랫폼 Thingplus 2.0로 목표하는 서비스를 구축해보세요!
✅ 참고한 자료
IDG Market Pulse, 2022 국내 인공지능 도입 및 활용 현황 조사
월간 SW 중심사회 5월호, 제조 분야 인공지능 활용 동향과 도입 고려사항
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