【 청년일보 】 최근 인공지능과 제조 공정이 통합해 더욱 효율적이고 진보된 기술로 대체됨으로써 생산 프로세스에 혁신이 일어나고 있다. 이는 디지털 기술의 사용을 강조하는 제조의 새로운 시대인 'Industry 4.0'의 발전에도 기여하고 있다.

스마트 공장은 자동화된 공장을 뛰어넘는 최적화된 생산 공정을 위해 전 과정을 ICT(정보통신기술)로 통합해 실시간으로 발생하는 여러 변화를 유연하고 민첩하게 처리하는 '지능형 공장'이라고 정의할 수 있다.

스마트 공장은 제품의 설계부터 조립까지 AI가 활용되고 있다. 스마트 공장에서 사용되는 AI 기술은 물체를 실시간으로 식별, 추적하고 품질을 관리 및 검사해 불량품의 수를 줄이고 제품의 품질을 개선하는 것을 목적으로 한다.

또한, 센서를 통해 기계의 수많은 데이터를 수집, 분석 및 예측해 공정의 이상징후를 사전에 탐지함으로써 유지보수비와 낭비를 줄이고 생산성을 향상시켜 전반적인 생산 공정을 최적화한다.

스마트 공장에서 일반적으로 사용되는 인공 신경망(ANN) 유형 중 두 가지로, 이미지 데이터 처리를 위한 합성곱 신경망(CNN)과 시계열 데이터, 텍스트를 분석하는 순환 신경망(RNN)이 있다.

이미지 분류 작업에 효과적인 CNN은 제조 공정에서 제품의 이미지를 분석해 불량을 식별하는 품질 관리에 유용하다. RNN은 과거의 시계열 데이터를 기반으로 미래 값을 예측하고 과거와 비교해 특이점을 감지하는 것에 효과적이다. 따라서, 센서로 유입된 데이터를 분석해 예측 유지보수나 장비 고장을 예측하는 이상 감지에 주로 사용된다.

최근 전기차(EV) 시장에서 전기차나 수소차는 작은 결함 문제도 허용돼서는 안 되기에 딥러닝을 기반으로 하는 검사자동화 역량의 필요성을 크게 보이고 있다.

최적의 AI 기술이 탑재된 스마트 공장을 구축한다면 공정의 자동화로 생산 효율을 극대화하고 저비용, 고품질을 실현해 제조 기업의 경쟁력을 높이는 계기가 될 수 있을 것으로 예상된다.
 

【 청년서포터즈 6기 김수현 】