AI 예지보전으로 산업안전 혁신한 사례
AI 예지보전과 산업안전, 제조혁신의 열쇠
최근 제조업계의 산업안전 문제점
최근 제조업계는 스마트팩토리를 도입하여 생산 효율을 높이고 산업안전을 강화하려는 움직임이 활발합니다. 특히 설비 고장이 잦거나 관리가 까다로운 제조 라인에서는 AI 예지보전이 핵심 과제로 떠올랐습니다.
기존에는 설비 고장이 발생한 뒤에야 대처하는 사후보전 방식이 일반적이었으나, 이로 인해 생산 중단, 유지보수 비용 증가, 산업안전 사고 등이 발생할 위험이 컸습니다. 그 대안으로, 인공지능(AI) 알고리즘을 활용하여 고장을 사전에 예측하고 예방정비를 수행하는 예지보전(Predictive Maintenance) 방식이 주목받고 있습니다.
이번 글에서는 S사가 AI 예지보전과 머신비전 불량검출 시스템을 도입해 생산성과 안전을 획기적으로 개선한 사례를 소개합니다. 제조 라인에서 위험사고를 줄이고, 불량률을 낮춰 비용을 절감한 노하우를 살펴보세요.
예지보전이란?
예지보전(Predictive Maintenance)이란, 설비에 부착된 센서나 IoT 장치를 통해 실시간 데이터를 수집·분석함으로써, 장비 고장 시점을 미리 예측하고 적절한 시점에 유지보수를 수행하도록 하는 기법입니다.
사후보전(Breakdown Maintenance): 장비가 실제로 고장이 난 뒤에야 수리 또는 부품 교체를 진행
예방보전(Preventive Maintenance): 고장과 무관하게 일정 주기로 유지보수를 진행
예지보전(Predictive Maintenance): 센서·데이터 기반 분석을 통해, 가장 적절한 시점에 유지보수를 진행
전통적으로는 일정 기간마다 무조건 교체·점검하는 예방보전과, 고장 발생 후 수리하는 사후보전 방식이 주를 이루어 왔습니다. 그러나 이러한 방법은 과잉 정비나 잦은 다운타임이 발생하기 쉽습니다. 이에 비해 예지보전은 실제 장비 상태를 정밀 분석하고, AI 모델이 고장 징후를 감지하면 관리자에게 알림을 주어 미리 부품을 교체하거나 정비하는 방식입니다.
예지보전 주요 장점
1️⃣ 불필요한 정비 비용 절감
아직 이상이 없는 부품까지 교체하는 상황을 피하고, 필요한 순간에만 정비하여 유지보수 비용을 최소화
2️⃣ 생산 라인 다운타임 감소
돌발 고장으로 인한 라인 정지 시간을 줄여, 가동 효율을 최대화
3️⃣ 장비 수명 연장
고장 발생 전 미리 부품 상태를 점검·관리함으로써 설비 전체의 내구성을 높이고, 수명을 연장
4️⃣ 안전사고 예방
장비 이상 상태로 인한 작업자 안전사고 발생률을 대폭 줄여 산업 안전을 개선
특히 빅데이터와 AI 알고리즘을 접목해, 설비 특성과 환경 변수를 지속적으로 학습함으로써 예측 정확도를 높이고 있습니다. 이러한 예지보전은 4차 산업혁명 시대의 스마트팩토리를 구성하는 핵심 요소로 꼽히며, 국내외 다양한 제조 현장에서 빠르게 도입되고 있습니다.
출처: 현대자동차그룹 (HMG) 개발자의 발견
S사의 페인 포인트: 잦은 설비 고장과 안전사고
S사는 정밀부품을 생산하는 중견기업으로, 대규모 생산 라인과 복잡한 공정이 특징입니다. 아래와 같은 문제로 인해 매년 막대한 손실과 안전 리스크가 발생했습니다.
1️⃣ 예측 불가능한 설비 고장
핵심 설비가 무작정 멈추면 생산 라인이 전면 중단되어, 막대한 비용이 발생했습니다.
기존에 수집되는 센서 데이터는 있었지만, 이를 제대로 분석하지 못해 사후보전 위주로 정비를 진행했습니다.
2️⃣ 높은 불량률
매년 특정 부품에서 불량이 빈번하게 발생했으나, 초기에 이를 발견·대응하기 어려웠습니다.
육안 검수나 단순 센서 모니터링만으로는 불량을 선별하는 데 한계가 있었습니다.
3️⃣산업안전 사고 위험
설비 고장이나 작업자의 부주의로 인해 크고 작은 안전사고가 발생했습니다.
산업안전보건법 준수와 동시에, 작업장 내 실시간 위험 감지 솔루션이 필요한 상황이었습니다.
이에 따라, S사는 AI 예지보전, 머신비전 불량검출, 산업안전 모니터링이 결합된 스마트팩토리 플랫폼 구축을 결심하게 됩니다.
해결 방안
AI 예지보전 + 머신비전 불량검출 + 안전 모니터링
✅ 예지보전을 위한 AI 알고리즘
센서 데이터 수집 및 분석
주요 설비(프레스, CNC, 로봇 암 등)에 장착된 센서(진동, 온도, 전류, 소음 등)에서 실시간 데이터를 수집합니다.
딥러닝 기반 모델을 적용해, 고장 징후가 발견되면 알람을 발송하고 사전 정비를 유도합니다.
정기점검 vs. 예지보전
과거에는 정기점검 일자에 맞춰 일률적으로 부품을 교체하거나 설비를 멈췄지만, AI 예측에 따라 필요한 시점에만 정비가 이뤄지도록 바꿨습니다.
이를 통해 불필요한 정비 비용이 줄고, 생산 라인이 더 오랫동안 정상 가동됩니다.
✅ 머신비전 기반 불량검출
고해상도 카메라 + 컴퓨터비전 알고리즘
제품 공정 말미에 고해상도 카메라가 부품을 촬영해, 컴퓨터비전으로 미세 흠집·치수 오류를 검사합니다.
작업자의 육안 검수 대비 불량 검출 정확도가 크게 향상되고, 검사 속도도 수배로 빨라졌습니다.
데이터 축적 및 모델 업데이트
검수 결과는 모두 데이터베이스에 축적되고, 신규 불량 유형이 발생하면 모델이 자동으로 학습·업데이트됩니다.
다양한 조도, 각도, 제품 변형 상황에서도 일관된 인식률을 유지합니다.
✅ 실시간 산업안전 모니터링
AI CCTV & 위험 물체 감지
작업장에 설치된 AI CCTV가 작업자 동선과 위험 물체(날카로운 공구, 중장비 이동 등)를 실시간 분석합니다.
충돌 위험이나 보호장구 미착용 등이 감지되면 즉시 경고 알림을 보내, 사고 예방에 기여합니다.
작업환경 빅데이터
공정별 공기질, 온도, 습도, 소음 등을 센싱해 산업안전보건 기준 준수 여부를 실시간 체크합니다.
기준치를 초과하면 자동으로 환풍기나 공조 시스템을 가동해 안전사고와 직업병을 예방합니다.
도입 후 변화
1️⃣ 설비 가동 중단 시간 40% 절감
예측 모델 덕분에 설비 고장을 사전에 파악해, 필요 부품과 정비 일정을 미리 확보할 수 있었습니다.
과거 대비 설비 다운타임이 큰 폭으로 감소해 생산성과 납기 준수율이 향상되었습니다.
2️⃣ 불량률 70% 이상 감소
머신비전 검사를 도입한 후, 미세 결함도 초기에 걸러내어 최종 불량률이 크게 낮아졌습니다.
반품이나 클레임이 줄어, 품질 이미지가 개선되고 고객 만족도가 높아졌습니다.
3️⃣ 산업안전 지표 개선
AI CCTV와 작업환경 빅데이터로 위험 행동을 사전에 모니터링함으로써, 안전사고 발생률이 전년 대비 절반 이하로 줄었습니다.
산업안전보건법과 ISO 45001 등 관련 기준을 안정적으로 준수해, 대외 신뢰도를 확보했습니다.
4️⃣ 데이터 기반 의사결정
생산·품질·안전 관련 데이터를 통합 분석해, 미래 투자나 공정 개선 우선순위를 데이터 기반으로 결정하게 되었습니다.
지속적 개선(CI) 활동과 설비 업그레이드 시기를 최적화해, 경영 효율성을 극대화했습니다.
AI 예지보전 및 머신비전의 작동 원리
✅ 딥러닝 예측 모델
RNN, CNN 등 다양한 딥러닝 구조를 센서 데이터 특징에 맞게 적용합니다.
축적된 시계열 데이터(온도, 진동 등)를 학습해, 미세한 이상 징후를 감지하고 고장 시점을 예측합니다.
✅ 머신비전 불량검출
카메라로 촬영한 이미지를 신경망(CNN) 모델이 분석해, 미세 결함·변형·오염 등을 자동으로 분류합니다.
데이터 증강(Data Augmentation) 기법을 활용해 조명, 각도, 배경 변화에도 안정적으로 검사 결과를 도출합니다.
✅ 확장성 & 모듈화
API/SDK를 통해, 기존 MES(Manufacturing Execution System)·ERP·SCADA 등과 연동 가능합니다.
예지보전, 머신비전, 안전 모니터링 중 필요한 기능만 모듈 형태로 도입해, 규모에 맞춰 확장 가능합니다.
FAQ
Q1. 제조 라인마다 설비 종류가 다른데, AI 예지보전 적용이 가능할까요?
A1. 가능합니다. 한국딥러닝에서는 다양한 센서 타입(진동, 온도, 전류, 소음 등)에 맞춰 맞춤형 모델을 제공합니다. 설비 브랜드나 종류가 달라도, 센서 데이터만 확보되면 딥러닝 알고리즘으로 예측이 가능합니다.
Q2. 머신비전 불량검출을 시작하려면 어떤 준비가 필요한가요?
A2. 고해상도 카메라와 안정적인 조명 환경이 우선 필요합니다. 이후 AI 모델 학습에 사용할 불량 이미지 데이터와 정상 이미지 데이터를 충분히 확보해야 합니다. 초기 프로젝트에서는 파일럿 라인에 설치해 성능을 검증한 뒤, 점진적으로 확대 적용할 수 있습니다.
Q3. 센서 데이터나 영상 데이터는 안전하게 보관되나요?
A3. 모든 데이터는 암호화되어 사내 서버 또는 클라우드에 저장되며, 정보보안(ISO 27001 등) 기준을 준수합니다. 필요 기간이 지나면 자동 파기하거나 비식별화 처리를 진행해, 개인정보 및 기밀정보를 보호합니다.
Q4. 도입 비용은 어느 정도인가요?
A4. 하드웨어(센서, 카메라, 서버 등)와 소프트웨어(AI 모델, 관제시스템 등)를 어떻게 구성하느냐에 따라 달라집니다. 프로젝트 규모, 공정 복잡도, 필요 모듈에 따라 견적을 책정하며, 컨설팅을 통해 맞춤형 솔루션을 제안합니다.
Q5. 인력이나 조직 변화가 필요한가요?
A5. 기존 설비 담당자나 품질 관리자 분들이 AI 모니터링 결과를 참고해 의사결정을 내릴 수 있어야 하므로, 일정 수준의 교육이 필요합니다. 그러나 UI/UX가 직관적이라 별도의 개발자 없이도 일상 운영이 가능합니다.
스마트팩토리 시대, 예지보전은 필수
“제조 공정을 자동화하고 안전을 확보하는 것, 어디서부터 시작해야 할까요?”
S사의 사례는 AI 예지보전과 머신비전 불량검출로 공장 운영의 효율과 안전을 동시에 잡은 대표적 성공 스토리입니다. 불필요한 다운타임과 불량품 생산을 대폭 줄였을 뿐 아니라, 작업자의 안전까지 개선해 제조 경쟁력과 대외 신뢰도를 높였습니다.
이제는 한국딥러닝과 함께 스마트팩토리 전환을 가속화해 보세요!
산업안전, 예지보전, 불량검출 등 귀사에 꼭 필요한 기능만 모듈별로 선택하여 도입할 수 있으며, 대규모 제조 라인부터 파일럿 프로젝트까지 맞춤형 솔루션을 제공합니다.
