한국타이어, AI·IoT 기반 '설비 이상 탐지 예측시스템' 개발

3단계 AI 알고리즘 기반으로 예측 정확도 4배 높여

한국타이어앤테크놀로지 금산공장(사진=한국타이어앤테크놀로지)

[아시아경제 김지희 기자] 한국타이어앤테크놀로지가 인공지능(AI)과 사물인터넷(IoT) 기술을 활용한 설비 이상 탐지 예측 시스템 'CMS+'를 개발했다고 20일 밝혔다. 새로운 시스템은 기존 시스템보다 설비의 이상 징후를 정확하게 파악해 빠른 대응을 가능케 하는 점이 특징이다.

일반적인 설비 이상 탐지 예측 시스템은 설비의 핵심 부품에 부착된 센서를 통해 진동, 소음 정보를 수집하고 이를 전문가가 직접 분석해 이상 유무를 가려내는 방식으로 운영된다. 반면 CMS+는 '차세대 무선 기반의 IoT 모듈-게이트웨이?서버'의 3단계 AI 알고리즘을 기반으로 기존 시스템 대비 예측 정확도가 최대 4배 높은 수준의 데이터 분석이 가능하다.

먼저 1단계 IoT 모듈에서는 일정 간격으로 센서 데이터를 수집하던 기존 방식과 달리 초 단위로 데이터를 수집한다. KAIST와 공동 개발한 차세대 무선 기반 IoT 모듈 및 게이트웨이에 독자적인 AI 알고리즘이 탑재돼 이상이 의심되는 데이터를 선별적으로 수집하고 꼭 필요한 데이터를 수집·저장할 수 있게 됐다.

2단계 게이트웨이와 3단계 서버에서는 수집한 데이터를 딥러닝 기반으로 심층 분석한다. 센서 데이터, 온도, 운영정보 등 데이터를 종합 분석해 설비의 이상 상태를 조기 예측하고, 이상 유무가 탐지되는 즉시 무선 통신 기술을 활용해 설비 담당자에게 스마트워치로 알려준다.

한국타이어는 현재 국내 공장 모델 설비에 신규 시스템을 운영 중이며, 향후 글로벌 전 공장으로 시스템을 확산 적용할 계획이다. 아울러 증강현실(AR) 기술과도 접목해 현장에서 확인하기 어려운 데이터 흐름을 쉽게 파악할 수 있도록 기술을 발전시키고 있다. 한국타이어는 KAIST와의 공동 연구개발 등을 통해 AI 영역을 단계적으로 확장해 스마트 팩토리 구축에 역량을 집중할 예정이다.

김지희 기자 ways@asiae.co.kr