수준 높은 ICT 기술력과 우수한 R&D 인적 자원을 갖춘 한국은 미국, 독일, 중국 등 주요국과 어깨를 견주는 제조 강국으로 구분되고 있다. 특히 반도체, 2차전지 등 첨단 제조 부문에서는 세계시장 점유율 1~2위를 다툴 정도의 경쟁력을 확보하고 있다.

하지만 2년 넘게 지속된 팬데믹 상황, 장기간 이어진 경기 침체, 글로벌 공급망 차질 및 환경 관련 규제 강화로 인해 전 세계 제조 산업은 전례 없는 슬럼프를 겪고 있다. 실제로 국내 제조 산업은 아래와 같은 다양한 이슈들에 복합적으로 직면하고 있다.

1) 품질 개선에 대한 지속적인 수요
일반적으로 제조 산업에서 품질 이슈로 인해 발생하는 각종 낭비 비용은 전체 매출의 10~15%를 차지한다. 해당 비용을 단 2~3%만 줄여도, 전체적으로 큰 비용을 절감할 수 있다. 이를 위해서는 품질에 대한 근본적이고 지속적인 관리가 필요하다. 

2) 인력의 노후화 및 지식의 증발
한국경제연구원 분석 결과에 따르면, 2020년 기준 한국 제조 산업 근로자의 평균 연령은 42.5세에 달했으며, 최근 10년간 50대 이상 제조업 고령 인력 비중은 약 2배 증가한 데 반해, 미래의 성장 동력인 청장년층 근로자 비중은 전부 줄어들어 제조업 인력의 노령화가 심각한 수준이다. 특히나 국내 제조 현장 내 예지보전 업무의 경우 전문 인력들의 노하우와 지식에 의존하고 있기 때문에, 노령화가 지속될 경우 현장 인력 공백이 발생할 수 있다.

3) ESG 선제적 대응 
국내 기업의 70%가 ESG 경영의 중요성을 느끼고 있다. 더욱이 올해 우리 정부가 ESG 중 ‘S’ocial과 ‘G’overnance에 해당하는 가치 실현을 위해 중대재해처벌법 등 산업 현장 내 안전을 제고하는 제도 마련에 나서면서, ESG 경영에 대한 고민과 노력의 주체는 대기업뿐 아니라 점차 중견기업, 중소기업으로까지 확대될 것으로 예측된다.
산업계에서는 이러한 과제들을 해결하기 위한 돌파구로서 스마트 팩토리로의 전환을 가속화하고 있다. 다양한 스마트 팩토리 솔루션이 존재하고 있지만(그림 1 좌측 이미지), 그중 가장 기본이라고 볼 수 있는 PLC와 IoT 데이터를 기반으로 산업 현장의 안전과 효율을 지키는 ‘산업 AI 기반 예지보전(PdM : Predictive Maintenance) 솔루션’에 대해 알아보자.
 

산업 AI란

산업 AI(IAI : Industrial Artificial Intelligence)란, 기존에는 암묵적인 형태로만 존재하던 현장 전문가의 산업 설비에 대한 지식이나 경험 등 물리적인 지식(도메인 지식)에 AI 기술을 결합한 개념(그림 2)이다.
 생산 설비의 자동화/고속화에 따라 설비의 성능 및 건전성 상태가 품질에 직접적으로 미치는 영향이 점점 커지며, 설비관리의 중요성 역시 부각되고 있다. 이런 시점에 빅데이터와 딥러닝 등을 활용하는 산업 AI 기반 설비 예지보전 솔루션을 도입한다면, 아래와 같은 기존 관리 방식의 한계를 극복할 수 있다.

•설비관리에 대한 전략 부족으로 인해 생산 Capacity 손해 발생
•설비관리/업그레이드/부품 교체 시점을 정확히 알지 못해 예기치 못한 다운타임 발생 
•기존 Rule 기반 솔루션의 낮은 진단 정확도로 인해 설비 자체에 대한 신뢰도 저하
•고장 이력 데이터가 많지 않아 AI/ML 적용조차 불가한 상태
산업 AI 기반 설비 예지보전 솔루션

산업 AI 기반 설비 예지보전 솔루션은 핵심 설비의 잠재적 이상에 대한 예측, 원인 추정, 처방 인사이트를 제시하는 ‘디지털 브레인’ 역할을 수행한다. 원프레딕트의 제품을 예시로 들어 산업 AI 기반 설비 예지보전 솔루션의 종류와 원리, 특장점 그리고 실제 도입 사례까지 다루고자 한다.

1) 제품명 : GuardiOneⓇ Motor (가디원 모터)

① 개발 배경
모터 설비는 산업 현장 내 전기 사용량의 78%를 차지할 정도로 중요도가 높은 핵심 자산 중 하나다. 그렇기 때문에 예기치 못한 결함으로 인해 모터 운영에 다운타임이 발생할 경우, 산업군에 따라 시간당 최대 2억 원의 손실액이 발생할 수 있다(표 1). 하지만 반대로, 미리 다운타임을 막을 수 있다면 그만큼의 손실액을 절감할 수 있다. 실제로 한 기업에서는 모터 설비에 예지보전 솔루션을 구축함으로써 연간 6억 원의 비용을 절감하고, ROI의 8배를 달성한 바 있다. 

② 솔루션 프로세스 및 진단 원리
가디원 모터는 3상 인덕션 모터가 연결된 MCC(Motor Control Center)에 CT 센서를 장착하여 모터의 전류 데이터를 취득한다. 취득한 전류 데이터를 산업AI 알고리즘으로 분석하여 모터의 전기적 결함(회전자, 고정자) 및 기계적 결함(축, 베어링) 그리고 에너지 건전성까지 진단한다. (그림 4 참조)
자세하게는, 모터에서 발생하는 구동 주파수 및 그 주변의 측파대 성분의 이상을 감지하여 결함 부위를 확인하고 있으며, 회전자와 고정자 사이의 공극(Air gap) 변화를 통해 축이나 베어링에서 발생하는 일부 기계적인 결함까지 모니터링하고 있다.

③ 주요 특장점
•간편한 설치와 빠른 도입
모터 설비가 아닌 MCC에 센서를 장착하기 때문에, 고온/고압 등 위험한 환경에 위치한 모터를 직접 조작할 필요 없이 간편하게 설치가 가능하다. (그림 5 참조)
또한 CT센서를 통해 취득한 전류 데이터를 모아주는 DAQ(Data Acquisition) 디바이스 역시 콤팩트한 디자인으로 제작되어 MCC 내 원하는 곳에 간단하게 부착할 수 있으며, PoE(Power over Ethernet) 방식을 통해 하나의 전력만으로 최대 10개까지 연결할 수 있다. 아울러, 기존 고장 데이터가 없어도 초기 학습을 통해 적용 가능하며, 초기 학습 기간은 업계 최단 수준으로 데이터 수집부터 학습, 알고리즘 최적화까지 2주 이내에 가능하다. 
•종합 진단 제공
전류 데이터를 활용하는 가디원 모터는 전기적, 기계적 결함과 더불어 고조파 왜곡 및 과전류 등 에너지 건전성에 대한 인사이트까지 폭넓게 제공한다. (그림 6 참조) 
이러한 진단은 메인 대시보드를 통해 직관적으로 확인할 수 있을 뿐만 아니라 트렌드 분석, 주파수 분석, 진단 문구 등을 통해 보다 구체적이고 자세하게 제공된다.
•직관적인 대시보드
PC, 태블릿, 모바일 환경으로 제공되는 가디원 모터의 대시보드는 누구나 설비에 대한 건전성 상태를 직관적으로 확인할 수 있게끔 간결하게 구성되어 있다. 또한 여러 공장 사이트를 관리하는 담당자도, 한 공장 내에서 여러 대의 모터를 관리하는 담당자도 모두 한눈에 원하는 정보를 확인할 수 있게끔 전체 사이트 현황, 사이트별 현황 등으로 페이지가 구성되어 있다. (그림 7 참조)

•상세 진단 및 분석 제공
가디원 모터는 또한 종합적인 상태 진단에 대한 원인과 권장 조치 사항 및 이를 뒷받침할 주파수 분석에 대해서도 제공하며, 설비관리에 대한 인사이트를 제공한다. 이는 관리자가 모터 전류 신호 분석에 대해 생소하더라도 누구나 쉽게 문제에 대한 원인을 파악할 수 있으며, 진단 결과에 대한 신뢰성을 확보하는 데 큰 의미가 있다.
(그림 8 참조)


(2) 제품명 : GuardiOne® Substation(가디원 서브스테이션)

① 개발 배경
변압기는 전기 공급에 있어 핵심적인 설비이지만, 잘 고장이 나지 않아 예지보전 솔루션 도입에 대한 수요가 적은 편이었다. 그러나 변압기에 한 번이라도 사고가 나거나 다운타임이 발생할 경우, 그 피해와 파급 효과가 매우 크기 때문에 설비에 대한 지속적이고 면밀한 관찰이 필요하다. 현장에서는 변압기의 상태를 판단하기 위해 IEEE, IEC 등 국제표준을 통해서 절연유 분석(DGA : Dissolved Gas Analysis)을 진행하고 있음에도 불구하고, 진단 정확도가 낮아 여전히 변압기 결함으로 인한 사고는 빈번하게 발생하고 있다.

② 진단 프로세스
관리자 개개인의 경험 및 국제표준에만 의존했던 기존 방식에서 탈피해 보다 안전한 설비 관리를 지원하기 위해, 가디원 서브스테이션은 빅데이터 및 인공지능을 기반으로 유입식 변압기의 DGA 데이터를 분석해 설비의 상태를 자동 진단하고, 수 년 후의 상태까지 정확하게 예측한다. (그림 10 참조)  

③ 주요 특장점
•산업 AI 기반 높은 진단/예측 정확도
빅데이터 기반 학습 알고리즘을 탑재한 덕분에 가디원 서브스테이션의 진단 정확도는 98%, 예측 정확도는 88 %에 이르고 있어 예기치 못한 사고 예방에 효과적이다. 변압기 오진율 역시 5% 미만으로 기존 진단 방식 대비 현저히 낮은 수치를 보이고 있다. 또한 DGA 데이터 중 오류나 누락이 있을 경우에도 보유한 빅데이터의 경향 분석을 통해 유사한 값으로 치환하고, 부정확한 값을 보정하여 높은 진단 정확도를 유지한다. (그림 11 참조)
 더불어, 산업 AI 알고리즘을 통해 한 지점의 DGA 데이터가 아닌 4회 이상의 DGA 트렌드 데이터를 학습하여 변압기의 향후 시점별 상태를 예측할 수 있다.

•Web 기반 간편한 도입
가디원 서브스테이션은 이미 각 산업 현장에서 주기적으로 취득하고 있는 DGA 데이터 값을 활용하기 때문에 해당 데이터만 업로드하면 바로 진단 결과를 볼 수 있으며, 별도의 초기 설치 비용 투자가 필요 없어 신속하게 도입할 수 있다. 또한 모든 진단 결과는 Web 환경으로 제공되기 때문에, 재택 및 출장 중에도 Web을 통한 운영사 고유 라이선스에서 데이터 및 기능을 활용할 수 있다.
•사용자에 최적화된 편의 기능
실제 현장 관리자의 피드백이 반영된 유지보수 및 관리 편의 기능을 제공한다. 데이터 자동 업로드, 부서별 관리, 점검 캘린더, 점검 일지 등 데이터 관리에 용이한 인터랙티브 환경이 마련되어 있다. 이 밖에도 원활한 변압기 설비 건전성 관리를 위해 상세 진단 자동 리포트를 제공해 인사이트 및 권장되는 유지보수 업무를 제안한다. 설비 담당자는 리포트에 포함된 상세 분석 내용 및 유지 정비 코멘트를 통해 능동적으로 설비를 관리할 수 있다.

이처럼 가디원 솔루션은 산업 AI를 바탕으로 산업 데이터를 분석하여 높은 정확도로 모터, 변압기, 터보 머신, 회전 설비 설비에 대한 진단/예측 인사이트를 제공하고 있다. 가디원 솔루션은 에너지 발전, 석유화학, 유틸리티 및 다양한 제조 산업 현장에 적용되어 핵심 설비의 불시 고장 및 사고를 예방하고, 동시에 설비의 운영 효율성을 극대화하는 데 기여하고 있다. 또한 설비관리라는 영역에서 ‘디지털 브레인’ 역할을 하며, 산업 AI 업계 선두에서 디지털 트랜스포메이션을 견인해 나갈 전망이다.

woohyung.jeon@onepredict.com

원프레딕트  

산업 AI 기반의 설비 예지보전 솔루션 기업 원프레딕트는 국내 최고 수준의 기술력과 풍부한 산업 노하우를 바탕으로 제조, 에너지, 석유화학, 발전, 반도체 등 설비 예지보전의 핵심 산업군에서 고객 레퍼런스를 구축하며, 국내 산업 AI 업계를 선도하고 있다. 보다 자세한 정보는 원프레딕트 공식 홈페이지(onepredict.ai)에서 확인할 수 있다