한국타이어, AI 및 IoT 기반 설비 이상 탐지 예측 시스템 개발

한국타이어앤테크놀로지가 인공지능(AI)과 사물인터넷(IoT) 기술을 활용한 설비 이상 탐지 예측 시스템, CMS를 개발해 스마트 팩토리 구축에 나선다고 20일 밝혔다.

설비의 이상 상태 유무는 출력의 변화, 온도의 이상 상승 및 소음과 진동 등을 통해 알 수 있다. 중대한 설비 고장이 발생하게 되면 생산 라인 전체가 가동 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.

이번에 개발된 설비 이상 탐지 예측 시스템은 AI와 IoT 기술을 접목해 기존 시스템보다 정확한 이상 징후 파악과 빠른 대응을 가능하게 해주는 것이 특징이다. 일반적인 설비 이상 탐지 예측 시스템은 설비의 핵심 부품에 센서를 부착하여 이를 통해 수집된 진동, 소음 정보를 전문가가 직접 분석하고 판단하여 이상 유무를 가려내는 방식으로 운영된다.

CMS+는 ‘차세대 무선 기반의 IoT 모듈 - 게이트웨이(Gateway) – 서버’를 거치는 3단계 AI 알고리즘을 기반으로 기존 시스템에 비해 예측 정확도가 3~4배 높은 수준의 데이터 분석이 가능하다.

한국타이어는 현재 국내 공장 모델 설비에 새로운 시스템을 설치하고 운영 중이며, 글로벌 전 공장으로 시스템을 확산 적용할 계획이다. 또한 개발된 시스템을 더욱 발전시키기 위해 증강현실(AR) 기술과도 접목해 현장에서 확인하기 어려운 데이터 흐름들을 쉽게 파악할 수 있도록 구현 중에 있다.
 

한국타이어앤테크놀로지㈜ 금산공장[사진=한국타이어 제공]