AI 예지보전으로 산업안전 혁신한 사례
제조 현장을 바꾼 혁신 기술을 소개합니다!
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.
공장 다운타임 막는 ‘AI 예지보전’
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.
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
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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
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해결 방안
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
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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.
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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.
