[인더스트리뉴스 박현우 기자] 예지보전(Predictive Maintenance, PdM) 기술이 산업자동화 시장에서 생산 효율성을 극대화하고, 유지보수 비용을 절감하는 핵심기술로 자리 잡고 있다.

특히 최근 스마트센서, 인공지능(AI), IoT 등 기술 접목이 본격화되면서 정교해진 예지보전 솔루션들은 스마트팩토리 고도화에 있어 필수 기술로 평가되고 있다.

이런 가운데 최신 예지보전 솔루션 기술 트렌드와 시장을 한눈에 살펴볼 수 있는 자리가 마련됐다.

인더스트리뉴스와 산업자동화 전문매체 FA저널이 주관하는 ‘2025 AI 기반 산업용 예지보전 시스템 구축과 활용 전략 컨퍼런스’가 30일 서울 코엑스(COEX) 컨퍼런스룸 402호에서 열린 것이다.

컨퍼런스에는 LS일렉트릭, 이파피루스(모터센스), 로크웰오토메이션코리아, 모빅랩(MOVIC Lab), 스마트엠앤에프그룹 자동화 전문기업과 한국전자통신연구원(ETRI), 대구기계부품연구원 등이 연사로 참여해 최신 예지보전 기술 트렌드를 조망하고, 향후 시장을 전망했다.

LS일렉트릭 김춘권 플랫폼전략팀장은 ‘AI 자율제조로 진화하는 제조산업의 안전과 예지보전 솔루션 구축 동향’을 주제로 강연하며 컨퍼런스의 포문을 열었다.

김 전략팀장은 “LS일렉트릭이 보유하고 있는 IT/OT Covergence, 무인화 기술, Smart Working과 Workplace Safety가 결합된 실제 사례, 그리고 탄소 중립의 LCA 프로젝트의 시스템 구축을 연결해준 사례를 차례로 소개해드리고자 한다”고 말했다.

김 전략팀장은 컨설팅을 소개 적용된 사례라며 AI영상관제시스템인 ‘She with AI’를 소개했다. 그는 “(이를 통해) Smart Working과 Workplace Safety를 결합해 작업장의 안정을 확보할 수 있다”고 밝혔다.

이어서 김 전략팀장은 LCA 프로젝트 시스템 구축 사례를 소개했다.

그는 “TechSquare의 수요고객이었던 ‘I’사는, E2E 실측 기반 전사적 LCA 대응 차원에서 시스템 구축을 TechSquare를 찾았으며, 공급 기업 매칭을 통해 구축된 시스템에서 에너지 효율 향상, 지능형 운영 및 제어, 그리고 탄소배출 관리 및 보고를 할 수 있게 됐다”고 했다.

그러면서 “LCA 시스템에서 직접 계산방식을 적용해 탄소 배출량 및 에너지 사용량을 실측하고, 이 데이터를 기반으로 다양한 인사이트 도출 및 ESG 관련 경쟁력을 확보할 수 있었다”고 강조했다.

이어진 강연에서 이파피루스(ePapyrus) 윤일근 모터센스 사업부장은 ‘성공적인 예지보전 솔루션 도입을 위한 필수 체크리스트’를 주제로 강연을 진행했다.

윤 사업부장은 “예지보전을 검색하면 다양한 제품들이 나오는데, 무엇이 우리 환경에 맞는지 직관적으로 판단하기가 어렵다는 것(이 문제)”라며 “예지보전을 도입하기 전 반드시 검토해야 할 핵심 체크리스트 여섯 가지를 순서대로 설명드리겠다”고 말했다.

윤 사업부장이 강연에서 밝힌 체크리스트 여섯 가지는 △센서의 종류 △설치 환경 △보안 △고장 예측 알고리즘 △실무 효용성 △가격 효용성이다.

그는 어떤 센서를 사용할지를 정할 때는 모터 고장의 원인과 모터 고장의 구조를 먼저 이해해야 한다고 강조했다. 그러면서 그는 센서 선택은 단순히 장비에 달 수 있느냐가 아니라, 고장의 메커니즘과 그에 따른 데이터 변화를 어떻게 읽어낼 것이냐에 따라 결정된다고 강조했다.

설치 환경에 있어서 그가 강조한 것은 센서가 어떠한 환경에서도 안정적으로 작동할 수 있어야 한다는 점이다. 윤 사업부장은 센서를 선택할 때는 센서의 크기, 센서가 견딜 수 있는 온도, 방폭 요건, 통신 제약 등을 고려해 ‘우리 환경에 센서 설치가 가능한가’를 먼저 따져봐야 한다고 설명했다.

윤 사업부장은 또 보안을 강조했다. 예지보전 제품이 네트워크를 통행 데이터를 주고받는 순간부터 회사 내부망에 접속하는 외부장치가 되기 때문이다. 보안 검토 없이 네트워크에 연결되면 공장 전체 시스템의 보안 리스크가 되기에 주의를 당부했다.

‘고장 예측 알고리즘’도 중요한 요소로 꼽았다. 그는 알고리즘은 접근 방식에 따라 ‘룰 베이스(Rule-based) 방식’, 수동 학습(Manual learning) 방식, 자동 학습(Auto learning) 방식이 있다며 최근 트렌드는 자동학습 방식으로 전환되고 있다고 전했다.

이어서 예지보전의 실무 효용성을 위해서는 편리한 설치와 전달력 높은 알림 방식, 그리고 실용적인 정보 제공이 보장돼야 하고, 가격 효용성을 위해서는 ‘이걸 도입해서 진짜 이득이 나는가’가 중요하다고 강조했다.

이를 위해 ROI(Return On Investment)를 확인하고, 제품별 총 비용을 비교하고, PoC(Proof of Concept)를 통해 실질적인 타당성을 검증해야 한다고 말했다.

이어 로크웰오토메이션코리아 권오혁 소프트웨어&컨트롤 사업본부장은 ‘자율제조를 위한 AI 기반 예지보전 솔루션 구축방안’을 제시했다.

권 본부장은 AI의 필수성과 잠재적 위험성을 짚으며, AI 기술의 발전 과정을 연대기적으로 설명했다. 그는 AI가 인간의 업무를 상당 부분 대체하는 시대가 이미 도래했으며, 이에 따라 주4일제 근무도 충분히 실현 가능한 환경이 마련됐다고 강조했다.

그는 “AI와 자율 시스템의 도입이 산업 자동화 환경을 크게 변화시키고 있다”며, “기존의 자동화가 정해진 규칙에 따라 동작했다면, AI는 적응형 학습을 통해 스스로 작업 방식을 익히고, 변화하는 환경에 맞춰 그 지식을 적용하는 것이 자율제조의 핵심”이라고 설명했다.

이와 함께 권 본부장은 현장 중심의 Edge 솔루션을 소개했다. 그는 “Edge 솔루션은 현장에서 데이터를 빠르게 처리하고, 온디바이스 AI 기능을 통해 즉각적인 의사결정이 가능하다는 점이 강점”이라며, “클라우드와 연계해 다양한 서비스와의 통합도 용이하다”고 덧붙였다.

Vision AI에 대해서는 “과거에는 발견하지 못했던 미세 결함까지 탐지하고, 전체 공정 구조를 분석해 필요한 조치를 제안하는 것이 Vision AI의 차별화된 장점”이라고 설명했다. Vision AI는 기존의 품질 검사 한계를 넘어, 생산 현장의 품질 관리와 공정 개선에 새로운 가능성을 제시한다.

다음으로는 모빅랩 이원근 대표가 ‘스마트공장 고도화를 위한 설비 관리 기술 동향 및 AI 적용 사례’를 주제로 강연을 진행했다.

이 대표는 “사람이 직접 다양한 패턴들을 분석하는 데에는 한계가 있다”며 “다량의 데이터를 수집하고 컴퓨터가 특정 패턴을 학습하는 것이 최근의 트렌드가 돼가고 있다”고 했다.

그는 “고장 데이터 확보가 최우선”이라며 “설비 이슈로 인해 피해가 큰 설비 선정해야 하고, 설비 진단에 필요한 센서 종류를 고르고, 설비 이상 작동 검지에 대한 실증(PoC)가 이뤄져야 한다”고 강조했다.

대구기계부품연구원 박병희 선임연구원은 최근 화두가 되고 있는 ChatGPT를 활용해 누구나 접근하기 쉬운 공구의 상태 진단모델을 개발할 수 있는 프레임워크를 설명했다.

박 연구원은 ChatGPT의 특징으로 도메인 지식을 기반으로 접근 방식에 따라 결과의 차이가 발생할 수 있으며, 언어 생성 모델이 모든 것을 자동화할 수는 없지만, 기본적인 작업을 효율적으로 수행할 수 있다고 강조했다.

강연에서는 ChatGPT의 특징도 논의됐으며, 가공업의 지능형 예측 진단 사례도 소개됐다. 가공업 분야에서는 304개의 소스 채널을 적용해 MQL이라 불리는 미세 공기 입자 형태의 불량률을 관리하는 방법도 공유됐다.

또한 데이터를 분석하는 방향과 처리 과정에서 발생하는 혁신에 관한 고민도 함꼐 다뤄졌으며, 시계열 데이터의 윈도우 분석 기법과 같은 실용적인 방법론도 제시됐다.

스마트엠앤에프그룹 박한구 대표는 AI 솔루션을 적용해 99.9% 고장 예지를 보증하는 비즈니스 효과를 소개하는 ‘AI 예지보전 글로벌 인사이트와 실질적 비즈니스 임팩트’를 주제로 강연했다.

박 대표는 AI 솔루션의 활용과 시장 현황이 글로벌 비즈니스 환경에 큰 변화를 가져오고 있다고 강조했다. 그는 기업의 안전과 생산성 향상을 위한 AI 솔루션이 확대되는 가운데, 설비의 데이터 표준 모델링과 AI 솔루션의 결합이 핵심 동력으로 부상하고 있다고 설명했다.

미국에서는 보험 산업이 급속도로 디지털화되고 있다고 했다. 그에 따르면, 99.9%의 예지 정비 시스템을 갖춘 보험회사들이 연간 100달러에서 10만 달러까지의 서비스를 제공하는 체계를 구축했다고 한다.

이와 대조적으로 국내 기업들은 아직 소프트웨어 가격 인정에 소극적인 모습을 보이고 있다고 지적했다. 박 대표는 예지 정비의 필요성을 강조하며, 도입 초기의 업무 변화가 더 쉽게 이루어진다는 점을 언급했다.

박 대표는 설비의 데이터 표준 모델링에서 글로벌 표준으로 발전된 'AAS(Asset Administration Shell)' 모델이 주목받고 있다고 설명했다.

이 모델은 리얼타임 데이터와 센서 마크 기반에서 세계적으로 최고 수준의 DB를 구축하고 있으며, 판코의 AI 툴 활용으로 공장의 고질적 문제 해결과 사람의 소형화된 기술을 인공지능에 인수시키는 데 성공했다고 강조했다.

특히 실시간으로 타입 3 데이터로 저장된 100만 세트를 분석해 인문을 학습시키고 원인을 찾아내는 AI 솔루션 시장이 빠르게 성장하고 있다고 그는 전망했다.

마지막으로 한국전자통신연구원(ETRI) 김원종 책임연구원이 ‘AI 기반 예지보전 시스템의 변화 추세와 향후 전망’을 주제로 강연했다.

김 연구원은 "고장 데이터 수집과 처리에 대한 어려움이 있지만, AI와 디지털 트윈 기술을 통합하면 예측 가능성과 활용 방안이 크게 향상된다"고 설명했다.

그는 특히 산업 분야별 데이터 활용 사례를 언급하며 "장비를 도입해서 사용하는 기업들은 고장 데이터를 비교적 쉽게 확보할 수 있지만, 많은 기업들이 몇 개 허락 안 하면서 어떻게 유지 보장해야 되나라고 고민하기 때문에 가장 어려움이 있다"고 지적했다.

자동차 분야에서는 "고장 데이터가 부족하고 이상 징후에 대해서도 명확하게 사실 우리 자동차는 굉장히 오랫동안 자동차를 만들었기 때문에 OBD 툴이라는 디버그 포털을 통해서 코드를 뽑으면 알아볼 수 있다"고 설명했다.

또한 "페더레이티드 러닝을 하면 개별 기업에서는 기업 내에 장비가 어떻게 돌아가는지 정보를 모으고 학습된 결과만 전달해 상위 학습을 하기 때문에 기업의 데이터는 밖으로 나가지 않는 장점이 있다"고 강조했다.

항공기 분야에서도 디지털 트윈 기술을 적용해 "정비 주기를 최적화하고 안전성을 향상시키는" 사례를 공유했으며, 건설 장비와 IoT 센서를 활용한 실시간 데이터 수집 방식이 "운영 효율성 향상과 다운타임 감소에 효과적"이라고 언급했다.

김 연구원은 마지막으로 "시장은 편차가 너무 커서 AI한테 뚜렷점 있는 데이터를 전체적으로 모아서 한번 예측을 해봤더니 그래프가 그려졌다"며 데이터 기반 의사결정의 중요성을 강조했다.

한편, 인더스트리뉴스와 FA저널은 2025년 ‘AI@DX’를 대주제로 다양한 전략 컨퍼런스 시리즈를 선보인다.

6월 5일에는 AI@산업자동화 전 분야를 아우르는 ‘자율제조 월드쇼(AMWS)’가 서울 코엑스 그랜드볼룸에서 개최되며 하반기에는 7월 16일 ‘AI와 제조산업용 5G특화망 구축과 활용전략 컨퍼런스’가, 9월 16일에는 ‘AI 기반 지능형 자동화와 RPA 구축 및 활용전략 컨퍼런스’가 이어진다.

또 10월 22일에는 ‘AI 기반 데이터 센터 구축을 위한 설계와 활용전략 컨퍼런스’, 11월 12일에는 ‘AI 기반 디지털트윈 시스템 구축과 활용전략 컨퍼런스’가 릴레이로 개최된다.