한국타이어, AI·IoT 기반 설비 이상 탐지 예측 시스템 개발

(서울=뉴스1) 김민석 기자 = 한국타이어앤테크놀로지(한국타이어)가 인공지능(AI)과 사물인터넷(IoT) 기술을 활용한 설비 이상 탐지 예측 시스템 CMS+(Hankook Condition Monitoring System Plus)를 개발했다고 20일 밝혔다.

설비의 이상 상태 유무는 출력의 변화, 온도의 이상 상승 및 소음과 진동 등을 통해 알 수 있다. 중대한 설비 고장이 발생하면 생산 라인 가동이 중단될 수 있고, 정상화에 오랜 시간과 비용이 투입될 수도 있다. 따라서 작은 이상 징후를 실시간 파악해 사전 정비를 통해 중대 고장을 예방하는 작업은 모든 제조업에 있어 핵심적인 영역이다.

한국타이어에 따르면 새롭게 개발한 설비 이상 탐지 예측 시스템은 AI와 IoT 기술을 접목해 기존 시스템보다 정확한 파악 및 빠른 대응을 가능하게 해준다.

한국타이어 관계자는 "CMS+는 3단계 AI 알고리즘을 기반으로 기존 시스템에 비해 예측 정확도가 3~4배 높은 수준의 데이터 분석이 가능하다"고 말했다.

1단계 IoT 모듈에서는 일정 간격을 두고 센서 데이터를 수집하던 기존 방식과 달리 초 단위로 데이터를 수집해 분석한다.

기존 방식은 서버 용량의 한계가 있어 실시간으로 전해지는 방대한 센서 데이터를 모두 저장하는 것이 불가능했다. 하지만 CMS+는 KAIST와 공동 개발한 차세대 무선 기반 IoT 모듈 및 Gateway에 독자적인 AI 알고리즘을 탑재해 이상이 의심되는 데이터를 선별적으로 수집·저장할 수 있게 됐다.

2단계 Gateway와 3단계 서버에서는 수집한 양질의 데이터를 딥러닝 기반으로 심층 분석하게 된다. 센서 데이터, 온도, 운영정보 등 데이터를 종합 분석해 설비의 이상 상태를 조기에 예측한다. 또 이상 유무가 탐지되는 즉시 무선 통신 기술을 활용해 설비 담당자에게 스마트워치로 알려주는 실시간 알람 체계를 통해 한층 빠른 대처를 가능하게 해준다.

한국타이어는 현재 국내 공장 모델 설비에 새로운 시스템을 설치·운영 중으로 글로벌 전 공장으로 시스템을 확산해 적용할 계획이라고 밝혔다.

한국테크놀로지그룹은 2019년 4월 국내최고의 과학기술대학 KAIST와 미래기술 공동 연구 및 산학협력을 위한 협약을 맺고 디지털 전환을 통한 혁신적 연구개발(R&D) 및 디지털 기술 역량 확보에 주력하고 있다.

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