국내 연구진이 제조품 불량 여부를 빠르게 분석할 수 있는 딥러닝 데이터 분석 시스템을 개발했다.
한국생산기술연구원(원장 이낙규)은 딥러닝 기술을 활용해 수집이 용이한 양질 공정 데이터만으로 양품ㆍ불량 여부를 판정할 수 있는 '다이캐스팅(Die-Casting) 스마트 팩토리 플랫폼'을 개발, 'KITECH AI 스마트 제조 플랫폼 포럼'에서 공개했다고 13일 밝혔다.
'다이캐스팅' 공정은 복잡한 형상 제품을 대량 생산하는 데 유리한 주조 방식이다. 하지만 불량률이 평균 5~10%로 비교적 높아 처음부터 주문 물량의 10% 이상을 과다 생산하는 업체가 많다.
불량 원인을 개선하려면, 충분한 수의 불량 데이터를 수집해야한다. 하지만 평균 300건 가량의 데이터를 모으는 데 약 1만5000건 이상의 실험이 필요하다. 실제 생산 현장에서 데이터를 확보하는 것은 어려운 작업에 속한다.
이에 이영철 생기원 공정지능연구부문 박사 연구팀은 불량 원인을 쉽게 식별할 수 있도록 기존 로트(Lot) 단위 공정 관리를 제품 단위로 전환하고 제품별로 식별 번호를 부여해 데이터베이스(DB)를 구축했다.
이후 딥러닝 기술을 활용해 양품 위주 비대칭 DB로부터 압력ㆍ온도 차이에 따른 제품 불량 검출 모듈을 개발하는 데 성공, 현재 국내 3개 주조 업체를 대상으로 시범 적용하고 있다.
이날 생기원은 이번 기술을 포함한 AI 공정 지능화 성공 사례를 공유 및 발전시킬 수 있도록 'KITECH AI 스마트 제조 플랫폼 포럼'을 개최했다.
생기원은 이번 포럼을 계기로 산ㆍ학ㆍ연과 연계해 포스트 코로나 시대 스마트 제조 생태계 구축 전략을 모색하고 중소ㆍ중견 기업을 위한 공정 지능화 지원 방안을 발전시켜 나가겠다고 설명했다.
이번 포럼은 2개 메인 세션인 기조연설과 전문가 토론을 중심으로 진행했다.
기조연설에서 이상목 생기원 형상제조연구부문 박사와 김보현 스마트제조혁신전략단 단장이 각각 '한국 제조업과 뿌리산업 패러다임 대전환' '제조산업 지능화를 위한 디지털 뉴딜 정책'을 주제로 발표했다.
이어진 전문가 토론은 산ㆍ학ㆍ연 대표 7명의 패널이 참가해 '스마트 제조 생태계 구축을 위한 산ㆍ학ㆍ연 역할'을 논의했다.
패널로 김성걸 한국생산제조학회 수석부회장과 안동훈 포톤데이즈 대표이사, 차석근 에이시에스 부사장, 안현실 한국경제신문 논설전문위원, 양민양 한국뉴욕주립대 교수, 안성훈 서울대학교 교수, 이상목 생기원 박사가 참여했다.
이낙규 생기원장은 개회사에서 "2019년 말 기준 1만2000개가 넘는 스마트 공장을 보급했으며, 많은 제조 데이터를 축적하고 있다"고 설명하며 "축적한 데이터를 분석·가공해 공정 개선에 실제 적용할 수 있도록 AI 스마트 제조 플랫폼을 마련할 계획이다"라고 말했다.
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