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한국타이어, 설비 이상 탐지 예측 시스템 개발…AI와 IoT 활용

인공지능과 사물인터넷 기술 활용해 정확도 높여
실시간 설비 이상 유무 탐지로 효율적인 설비 보전 가능

머니투데이방송 김승교 기자kimsk@mtn.co.kr2020/04/20 09:46


한국타이어앤테크놀로지가 인공지능(AI)과 사물인터넷(IoT) 기술을 활용한 설비 이상 탐지 예측 시스템 ‘CMS+’를 개발해 스마트 팩토리 구축에 나선다고 20일 밝혔다.

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 부착한다. 이를 통해 수집된 진동·소음 정보를 전문가가 직접 분석하고 판단해 이상 유무를 가려내는 방식으로 운영된다.

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 가능하다.

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

KAIST와 공동 개발한 차세대 무선 기반 IoT 모듈 및 게이트웨이(Gateway)에 독자적인 AI 알고리즘이 탑재됐다. 이상이 의심되는 데이터를 선별적으로 수집해 꼭 필요한 양질의 데이터를 수집, 저장할 수 있게 됐다.

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

한국타이어 관계자는 “현재 국내 공장 모델 설비에 새로운 시스템을 설치하고 운영 중이며, 글로벌 전 공장으로 시스템을 확산 적용할 것”이라고 말했다.


김승교 머니투데이방송 MTN 기자

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