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"장비 상태 분석, 교체 시점 통보"…AI가 제조현장 싹 바꾼다
경남테크노파크의 수요맞춤형 AI 솔루션 개발·실증 프로젝트
車부품 제조 등 현장 적용 확대
AI가 불량 판정, 설비 자동정지
지게차 안전운전까지 돕기도
프레스가 철판을 두드리는 금속음이 울려 퍼지고, 조립 라인을 따라 로봇 팔이 정교하게 움직인다. 센서가 깜빡일 때마다 모니터에는 온도, 진동, 전류 데이터가 실시간으로 표시되고 인공지능(AI)이 이를 분석해서 설비의 다음 동작을 실행한다. AI 대전환이 만들어낸 경남 지역 한 자동차 부품 공장 모습이다.
AI가 제조 현장의 패러다임을 송두리째 바꾸고 있다. 기존엔 사람 감각에 의존하던 생산 현장이 이제 데이터가 판단하고, AI가 제어하는 '스마트 라인'으로 변모하고 있다. AI는 생산 계획을 수립하고, 공구의 마모를 예측하며, 작업자 안전도 보호한다. 이 밖에 에너지 절감·품질 향상·사고 예방을 비롯해 현장의 다종다양한 과제를 해결하는 데 활용되고 있다.
특히 경상남도는 산업현장 AI 전환을 선도하고 있다는 평가를 받는다. 주력 산업인 자동차 부품 제조 현장에 AI 기술을 적극 적용해 공정 효율성과 품질 안전성 향상을 동시에 끌어내면서다. 경상남도와 경남테크노파크는 '수요 맞춤형 AI 솔루션 개발·실증' 프로젝트를 추진하며 제조업 AI 전환을 적극 뒷받침하고 있다. 이 프로젝트는 과학기술정보통신부와 정보통신산업진흥원(NIPA) 지원 아래 진행되는 '제조업 AI융합 기반조성사업'의 일환으로 현장 수요에 맞춘 AI 솔루션 개발과 실증 지원이 목표다.
수요 맞춤형 AI 솔루션 개발·실증 프로젝트를 통해 AI 솔루션 기업 '코드비전'은 프레스 공정의 불량과 금형 손상 문제를 예방하는 '기계학습 운영(MLOps) 기반 아우터캔 성형 단계별 모니터링 솔루션'을 개발했다. 완성된 제품이 금형에서 제대로 빠져나오지 못하고 내부에 끼어 있는 취출 불량이 발생하면 AI가 이를 실시간 감지하고 0.1초 내로 설비를 자동 정지시켜 금형 파손과 작업자 사고를 방지한다. 송응열 코드비전 대표는 "AI가 안전까지 통제하는 '무사고 프레스 라인'을 만들겠다"고 했다.
AI가 컴퓨터 수치 제어(CNC) 장비의 공구 상태를 실시간 모니터링하고 최적의 교체 시점을 예측하는 AI 예지보전 솔루션을 와프가 개발했다. 가공 중 수집되는 장비 데이터를 AI가 분석해 교체 시점을 제시함으로써 불필요한 교체를 줄이고, 설비 가동률을 높인다. 김민구 와프 대표는 "AI 덕분에 현장에서 신속한 판단이 가능하다"며 "AI가 공정 데이터를 기반으로 설비 상태를 예측·관리하는 '자율형 유지보전 체계'가 산업 현장에 빠르게 안착하고 있다"고 전했다.
제이엔이웍스가 개발한 'AI 기반 품질검사 및 짝맞춤 추천 솔루션'은 AI가 자동차 부품의 품질을 판별한다. 기존에 개발된 객체 분할 모델 'SAM'과 비정상 탐지 모델 '패치코어'를 결합해 AI가 부품 형상을 인식하고 '가성불량'(정상이지만 불량으로 잘못 판정되는 경우)을 잡아낸다. 홍의석 제이엔이웍스 대표는 "작업자의 감각 및 숙련도에 의존하던 품질검사와 조립공정이 데이터 및 시멘틱 모델 기반 판정으로 전환되면서 검사 공정의 정확도가 90%를 넘어서고, 조립 정확도도 향상됐다"고 했다.
로보틱박스는 'AI 기반 지게차 안전 관제 시스템'으로 지게차 운전자의 안전 운전을 돕는다. 여러 대의 CCTV 영상을 합성하는 파노라마 톱 뷰 기술과, 객체 인식·동선 예측 알고리즘을 결합해 운전자의 사각지대를 해소했다. 하현수 로보틱박스 대표는 "지게차 운전자는 태블릿 화면을 통해 AI가 예측한 위험 경로를 실시간 확인할 수 있어 충돌 위험이 70% 이상 감소한다"며 "AI가 단순 감시를 넘어 스스로 사고를 예방하는 단계로 진화하고 있다"고 했다.
디에스피는 자동차 단조부품 생산라인의 전력 사용량을 분석·예측하는 'AI 기반 에너지 절감 솔루션'을 개발했다. 가열로와 열처리 공정의 데이터를 분석해 설비별·제품별 전력 사용량을 예측하고, AI가 최적의 가동 시점과 에너지 분배 전략을 자동 산출해준다. 윤희성 디에스피 대표는 "데이터 기반 의사결정 지원을 통해 에너지 낭비를 줄이고 공장 전체의 효율이 향상된다"고 했다.
포인랩은 사람이 아닌 AI가 직접 생산계획을 설계하는 솔루션을 개발했다. AI가 수요예측, 자재 소요량, 설비 가동률을 통합 분석해 공정생산 계획을 짜고 재고 최적화를 돕는다. 김창순 포인랩 대표는 "재고 회전율이 향상되고 납기 지연이 줄어들 것"이라고 했다.
김정환 경남테크노파크 원장은 "AI는 더 이상 대기업 전유의 기술이 아니라, 중소 제조현장에서도 직접 실증되고 있는 경쟁력의 언어가 됐다"며 "경남테크노파크가 운영하는 경남 AX랩을 중심으로 기업들이 데이터를 직접 다루고 AI를 통해 생산성과 안전을 동시에 높이도록 지원을 이어가겠다"고 밝혔다.
저작권자 © 매일경제 서정원 기자 경남테크노파크의 수요맞춤형 AI 솔루션 개발·실증 프로젝트 무단전재 및 재배포 금지