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 인공지능(AI)과 사물인터넷(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.

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

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

2단계 Gateway와 3단계 서버에서는 수집한 양질의 데이터를 딥러닝 기반으로 심층 분석하게 된다.

한국타이어는 현재 국내 공장 모델 설비에 새로운 시스템을 설치하고 운영 중이며, 글로벌 전 공장으로 시스템을 확산 적용할 계획이다.

<한국타이어 금산공장>