산업 현장에서 인공지능(AI) 기반 예지보전의 중요성이 커지는 가운데, 정작 AI가 학습할 설비 데이터 확보가 가장 큰 과제로 떠오르고 있다. 산업용 무선 사물인터넷(IoT) 센서 전문기업 모넷코리아는 무선 계측 솔루션 적용 범위를 물류와 제조 현장을 넘어 운송 산업까지 확대하며 산업 데이터 인프라 구축에 나선다고 10일 밝혔다.
회사는 기존 물류센터와 식품 제조공장, 화학 플랜트 중심으로 운영해 온 무선 계측 시스템을 축산 운송 차량, 농산물 냉장 운송, 위험물 탱크로리, 일반 화물 및 컨테이너 운송 차량까지 확대 적용할 계획이다.
핵심은 이동하는 설비에서도 실시간 데이터를 확보할 수 있도록 한 점이다. 무선 센서와 이동통신 기반 게이트웨이를 결합해 차량이 주행하는 동안에도 설비 상태 정보를 지속적으로 수집하고 전송할 수 있도록 설계했다.
모넷코리아는 그동안 이동 설비는 계측 자체가 쉽지 않아 운영 데이터 확보에 한계가 있었지만, 실시간 계측 인프라 구축을 통해 AI 예지보전에 필요한 데이터 기반을 마련하는 데 초점을 맞췄다고 설명했다.
산업 현장에서는 설비 고장이 발생한 뒤 원인을 분석하는 사후 대응 방식이 여전히 적지 않다.
물류센터의 컨베이어와 지게차, 식품공장의 냉동 압축기, 자동차 생산라인 감속기, 화학 플랜트의 펌프와 압축기, 교량 구조물, 장거리 운송 차량까지 산업 분야는 다르지만 공통적으로 설비 이상을 실시간으로 기록하는 데이터가 부족하다는 문제가 존재한다.
특히 회전 설비와 이동 장비는 유선 배선 설치가 어렵고, 플랜트나 대형 물류센터처럼 계측 지점이 넓게 분산된 환경에서는 배선 공사와 유지관리 비용이 센서 비용보다 커지는 사례도 적지 않다.
결과적으로 일부 핵심 설비만 제한적으로 관리하거나 작업자가 휴대용 장비를 이용해 주기적으로 점검하는 방식에 의존하는 경우가 많다.
모넷코리아는 AI 알고리즘보다 먼저 해결해야 할 과제로 데이터 부족을 꼽았다. 진동과 토크, 온도, 변형률 같은 설비 상태 데이터가 장기간 축적되지 않으면 정상과 이상 상태를 구분하는 AI 모델 역시 충분한 학습이 어렵다는 설명이다.
물류센터에서는 컨베이어와 스태커 크레인, 냉동 압축기 등 핵심 설비가 멈추면 배송 지연과 긴급 유지보수 비용이 동시에 발생할 수 있다.
회사는 지게차와 무인운반차량의 구동 모터 토크와 부하율, 스태커 크레인의 와이어 장력과 진동, 팔레트 랙 구조 변형률, 냉동·냉장 압축기 과부하 등을 무선 센서로 상시 측정해 장기 운영 데이터를 축적할 수 있다고 밝혔다.
식품 제조 현장에서는 설비 이상이 품질 문제로 연결될 가능성이 높다. 살균 온도나 충전기 토크 이상으로 밀봉 불량이 발생하면 생산 제품 전체가 폐기되거나 리콜 대상이 될 수도 있다.
모넷코리아는 고온·고습 환경과 반복 세척 공정을 고려해 방진·방수(IP65) 등급의 무선 센서를 적용하고, 믹서와 반죽기 교반 모터, 충전기·포장기 구동부, 살균 설비, 냉동 압축기 등의 상태를 지속적으로 계측할 수 있도록 솔루션을 구성했다.
화학 플랜트와 사회기반시설도 적용 대상이다. 압축기와 펌프, 배관 설비는 대부분 정기 점검 중심으로 관리되는 경우가 많아 점검 사이에 발생하는 이상 신호를 놓칠 가능성이 있다.
교량 구조물 역시 정기 점검 외에는 지속적인 상태 확인이 어려운 만큼 압축기 부하, 펌프 진동, 배관 변형률, 구조물 변위 등을 지속적으로 수집해 예방 중심의 유지관리 체계를 지원한다는 것이 회사의 설명이다.
이번 확대 적용에서 가장 주목되는 분야는 운송 산업이다. 축산 운송 차량에서는 환기팬과 온습도 제어 장치 이상을, 냉장 차량에서는 냉동 압축기 과부하와 냉동 유닛 진동을 실시간으로 감시할 수 있다. 위험물 탱크로리는 배관 연결부 변형률과 밸브 구동 토크, 내부 압력 이상을, 일반 화물 차량은 구동 모터 부하율과 서스펜션 변형, 제동 시스템 상태 등을 운행 중에도 수집할 수 있도록 설계했다.
주행 중 이상 징후가 감지되면 운전자와 운영 본사에 동시에 알림을 전달하는 구조를 적용했다.
모넷코리아는 산업별 운영 주체가 모두 직접적인 효과를 기대할 수 있다고 설명했다.
물류 운영사는 설비 고장을 사전에 예측해 성수기 가동률을 높일 수 있고, 식품 제조사는 설비 이력을 기반으로 품질 관리와 사후 추적 체계를 강화할 수 있다.
화학 플랜트와 인프라 관리자는 정기 점검 사이의 공백을 줄이며 예방 중심 유지관리 체계를 구축할 수 있고, 운송 사업자는 화물 손실과 안전사고 위험을 낮추는 동시에 운행 데이터를 보험사 제출 자료 등으로 활용할 수 있다는 분석이다.
회사 측은 산업 현장에서 운영 데이터의 가치가 빠르게 커지고 있다고 평가했다.
운송 사고나 품질 사고 발생 시 실제 계측 데이터의 존재 여부가 원인 규명과 책임 소재 판단, 보험 청구 과정에서도 중요한 자료로 활용될 가능성이 높아지고 있다는 설명이다.
모넷코리아는 이번 솔루션 확대의 핵심을 AI가 아니라 데이터 확보에 두고 있다고 강조했다.
무선 계측 시스템은 로드셀, 토크 센서, 압력 센서, 변위 변환기 등 다양한 산업용 정밀 센서를 그대로 연결할 수 있으며, 1/4 브리지와 1/2 브리지, 완전 브리지 방식도 모두 지원한다. 기존 계측 장비를 교체하지 않고 무선 환경으로 전환할 수 있다는 점도 특징이다.
또 24비트 정밀 측정, 주파수 도약 방식 무선 통신, IP65 방진·방수, 데이터 암호화, 장기 배터리 운용을 지원하며, 수집된 데이터는 제조실행시스템(MES), 전사적자원관리(ERP), 산업감시제어시스템(SCADA), 공정제어장치(DCS) 등과 연동해 기업의 분석 시스템과 AI 학습 환경으로 전달할 수 있도록 구성했다.
염정훈 모넷코리아 대표는 "많은 기업이 AI 도입을 추진하고 있지만 실제 학습에 필요한 설비 데이터가 충분하지 않은 경우가 많다"며 "센서를 설치하는 순간부터 설비 상태 이력이 축적되고, 시간이 쌓일수록 예지보전 AI의 정확도도 높아질 수 있다"고 말했다.
이어 "창고와 공장, 플랜트뿐 아니라 도로 위를 운행하는 트럭과 특수 차량까지 데이터 기반 관리 체계가 확산되고 있다"며 "측정 데이터 확보가 산업 경쟁력과 안전 관리의 출발점이 될 것"이라고 덧붙였다.
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