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딥아이 연구진이 AI 기반 열교환기 비파괴검사 자동평가 시스템을 활용해 전열관 결함을 실시간으로 진단하고 있다. 울산정보산업진흥원
인공지능(AI) 솔루션 기업 비츠로시스는 SK케미칼, 에이스앤이 등 울산 정밀화학단지 기업에 AI 기반 설비·공정 이상 진단 솔루션을 공급해 산업 현장의 효율과 안전성을 높였다. 솔루션은 진동·온도·압력 등 센서 데이터를 실시간 분석해 설비 내부에서 발생하는 미세한 이상 신호까지 스스로 감지할 수 있다. 진동 진단 기술자들이 활용하는 주요 진동 특징값을 기반으로 랜덤포레스트 모델을 적용해 단순 감지를 넘어 이상 발생 야마토게임 원인까지 제시하는 진단 기능을 구현했다. 덕분에 작업자는 복잡한 데이터 분석 없이도 곧바로 현장 대응 전략을 세울 수 있게 됐다. 비츠로시스가 솔루션을 공급한 기업들은 진동 이상 조기 탐지를 통해 약 2억원의 생산 손실을 예방했고, 설비 가동률도 끌어올릴 수 있었다. 이기재 비츠로시스 대표는 "AI가 설비의 건강을 실시간으로 진단하는 '디지털 주치의' 역할 사이다릴게임 을 하고 있다"며 "고장 예측 정확도가 90%를 넘고 점검시간이 40% 이상 단축됐다"고 말했다.
그간 숙련자의 감각과 경험에 의존해왔던 울산의 산업 현장이 바뀌고 있다. 수백t짜리 선체가 움직이는 조선소, 고온의 화학반응이 이어지는 플랜트, 0.1㎜의 오차가 허용되지 않는 정밀 황금성릴게임 기계 공장 등 조금의 실수도 허용하지 않는 작업 환경에서도 '숙련자의 감각'을 데이터화한 AI가 제 역할을 해내고 있다. 센서가 위험을 먼저 감지하고, 알고리즘이 공정을 스스로 최적화하며, AI는 작업자의 안전을 실시간으로 판단한다.
울산정보산업진흥원은 'AI솔루션 개발·실증 지원 사업'을 수행하며 울산의 AI 전환을 이끌고 있다. AI 바다신2 다운로드 솔루션 개발·실증 지원 사업은 과학기술정보통신부와 울산광역시, 정보통신산업진흥원(NIPA)이 지원하는 '제조업 AI 융합 기반 조성 사업'의 일환으로, 울산은 화학산업 중심의 AI 전환 모델을 구축해 산업 전반의 디지털 혁신을 이끌고 있다.
딥아이는 사람이 일일이 신호를 판독하던 플랜트 설비의 비파괴검사 방식에서 벗어나 AI가 비파괴검사 쿨사이다릴게임 데이터를 스스로 분석·판단하는 지능형 검사 체계를 구축했다. SK엔무브, 이수스페셜티케미컬 등에 공급하고 있다. 열교환기 전열관의 내부 회전 검사 시스템(IRIS) 초음파 신호를 자동 해석하는 기술을 통해 기존에 숙련된 전문가가 10분 이상 집중해야 했던 판독을 AI는 10초 이내에 처리한다. 딥아이의 AI는 수만 건의 IRIS 신호 데이터를 학습해 사람이 인지하기 어려운 미세한 패턴을 포착하며 결함 검출의 정확도와 재현성을 끌어올렸다. 김기수 딥아이 대표는 "AI가 결함의 가능성을 정량적으로 판단해 현장 오류율을 한 자릿수로 낮추고, 분석 효율은 40배 이상 향상됐다"고 설명했다. 딥아이는 이러한 성과를 확산하기 위해 60명 넘는 비파괴검사자에게 AI 활용 교육을 실시해 검사자들을 데이터 기반 기술 전문가로 성장시키고 있다.
마크로버는 생성형 AI를 활용해 AI 기반 공정안전관리 기술을 개발하고 정유·화학 플랜트의 안전관리 체계를 혁신하고 있다. SK에너지, 한국엔지니어링플라스틱 등에 공급했다. 마크로버의 솔루션은 대규모언어모델(LLM)을 활용한 분석 엔진을 바탕으로 작업안전분석(JSA) 절차를 자동화해 현장의 안전성과 생산성을 동시에 높인다. 20년간 축적된 2000만건 이상의 산업 데이터를 학습한 AI는 작업허가서, 과거 JSA 이력을 통합적으로 해석하고 △위험요소 자동 식별 △안전조치사항 추천 △문서 자동 생성 기능을 수행한다. 문서 간 모순되거나 누락된 항목을 실시간으로 감지해 작업자에게 알려주고, 상황별 안전조치 목록을 자동 제시해 판단 과정의 오류를 줄인다. 기존에는 작업자가 수작업으로 문서를 검토해야 해 시간이 많이 소요됐지만, AI는 동일 절차를 빠르게 처리해서 JSA 검토 시간을 60% 단축했다. 위험요소 식별 정확도 역시 90% 이상 향상됐다. 김성수 마크로버 대표는 "AI가 현장 문서를 실시간 분석해 누락된 위험요소를 찾아내고 안전조치를 즉시 제시한다"며 "현장에서 사고 위험이 40% 이상 감소하고 안전 검토 효율이 두 배 향상됐다"고 전했다.
AI 솔루션 기업 예측진단기술은 AI 포터블 예지보전 시스템을 개발해 화학설비의 안전성과 효율성을 동시에 높이고 있다. 롯데정밀화학과 명진테크, 신승 등에 공급했다. 시스템은 진동, 음향방출(AE), 온도, 윤활 등 다중 센서 데이터를 실시간 수집하고, 설비의 이상 징후를 조기에 탐지한다. 작업자는 휴대형 장비를 활용해 현장에서 즉시 1차 진단 결과를 확인할 수 있어 기존 방식보다 훨씬 신속하게 의사결정을 내릴 수 있다.
또 시스템은 클라우드 서버와 연동돼 점검 이력과 부품 교체 주기를 체계적으로 관리할 수 있다. 아울러 데이터 기반 예지정비 체계를 확립해 유지·보수 효율도 높였다. 김종면 예측진단기술 대표는 "AI가 사람보다 먼저 설비의 진동 변화를 감지해 사고 위험을 줄이고 있다"며 "기존에 하루 걸리던 점검을 3시간 이내로 단축했고, 고장 예측 정확도는 90% 이상으로 향상됐다"고 했다.
[서정원 기자] 기자 admin@119sh.info
인공지능(AI) 솔루션 기업 비츠로시스는 SK케미칼, 에이스앤이 등 울산 정밀화학단지 기업에 AI 기반 설비·공정 이상 진단 솔루션을 공급해 산업 현장의 효율과 안전성을 높였다. 솔루션은 진동·온도·압력 등 센서 데이터를 실시간 분석해 설비 내부에서 발생하는 미세한 이상 신호까지 스스로 감지할 수 있다. 진동 진단 기술자들이 활용하는 주요 진동 특징값을 기반으로 랜덤포레스트 모델을 적용해 단순 감지를 넘어 이상 발생 야마토게임 원인까지 제시하는 진단 기능을 구현했다. 덕분에 작업자는 복잡한 데이터 분석 없이도 곧바로 현장 대응 전략을 세울 수 있게 됐다. 비츠로시스가 솔루션을 공급한 기업들은 진동 이상 조기 탐지를 통해 약 2억원의 생산 손실을 예방했고, 설비 가동률도 끌어올릴 수 있었다. 이기재 비츠로시스 대표는 "AI가 설비의 건강을 실시간으로 진단하는 '디지털 주치의' 역할 사이다릴게임 을 하고 있다"며 "고장 예측 정확도가 90%를 넘고 점검시간이 40% 이상 단축됐다"고 말했다.
그간 숙련자의 감각과 경험에 의존해왔던 울산의 산업 현장이 바뀌고 있다. 수백t짜리 선체가 움직이는 조선소, 고온의 화학반응이 이어지는 플랜트, 0.1㎜의 오차가 허용되지 않는 정밀 황금성릴게임 기계 공장 등 조금의 실수도 허용하지 않는 작업 환경에서도 '숙련자의 감각'을 데이터화한 AI가 제 역할을 해내고 있다. 센서가 위험을 먼저 감지하고, 알고리즘이 공정을 스스로 최적화하며, AI는 작업자의 안전을 실시간으로 판단한다.
울산정보산업진흥원은 'AI솔루션 개발·실증 지원 사업'을 수행하며 울산의 AI 전환을 이끌고 있다. AI 바다신2 다운로드 솔루션 개발·실증 지원 사업은 과학기술정보통신부와 울산광역시, 정보통신산업진흥원(NIPA)이 지원하는 '제조업 AI 융합 기반 조성 사업'의 일환으로, 울산은 화학산업 중심의 AI 전환 모델을 구축해 산업 전반의 디지털 혁신을 이끌고 있다.
딥아이는 사람이 일일이 신호를 판독하던 플랜트 설비의 비파괴검사 방식에서 벗어나 AI가 비파괴검사 쿨사이다릴게임 데이터를 스스로 분석·판단하는 지능형 검사 체계를 구축했다. SK엔무브, 이수스페셜티케미컬 등에 공급하고 있다. 열교환기 전열관의 내부 회전 검사 시스템(IRIS) 초음파 신호를 자동 해석하는 기술을 통해 기존에 숙련된 전문가가 10분 이상 집중해야 했던 판독을 AI는 10초 이내에 처리한다. 딥아이의 AI는 수만 건의 IRIS 신호 데이터를 학습해 사람이 인지하기 어려운 미세한 패턴을 포착하며 결함 검출의 정확도와 재현성을 끌어올렸다. 김기수 딥아이 대표는 "AI가 결함의 가능성을 정량적으로 판단해 현장 오류율을 한 자릿수로 낮추고, 분석 효율은 40배 이상 향상됐다"고 설명했다. 딥아이는 이러한 성과를 확산하기 위해 60명 넘는 비파괴검사자에게 AI 활용 교육을 실시해 검사자들을 데이터 기반 기술 전문가로 성장시키고 있다.
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AI 솔루션 기업 예측진단기술은 AI 포터블 예지보전 시스템을 개발해 화학설비의 안전성과 효율성을 동시에 높이고 있다. 롯데정밀화학과 명진테크, 신승 등에 공급했다. 시스템은 진동, 음향방출(AE), 온도, 윤활 등 다중 센서 데이터를 실시간 수집하고, 설비의 이상 징후를 조기에 탐지한다. 작업자는 휴대형 장비를 활용해 현장에서 즉시 1차 진단 결과를 확인할 수 있어 기존 방식보다 훨씬 신속하게 의사결정을 내릴 수 있다.
또 시스템은 클라우드 서버와 연동돼 점검 이력과 부품 교체 주기를 체계적으로 관리할 수 있다. 아울러 데이터 기반 예지정비 체계를 확립해 유지·보수 효율도 높였다. 김종면 예측진단기술 대표는 "AI가 사람보다 먼저 설비의 진동 변화를 감지해 사고 위험을 줄이고 있다"며 "기존에 하루 걸리던 점검을 3시간 이내로 단축했고, 고장 예측 정확도는 90% 이상으로 향상됐다"고 했다.
[서정원 기자] 기자 admin@119sh.info
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