용접 불량 검사지능화, 컨테이너 화물적재 최적 공정지능화
					 
					 <사진:경기 메타버스 아카데미 해커톤 수상, 왼쪽 에프원소프트 이일우상무, 김채린 선임연구원>
					 
AI기반 데이터 플랫폼기업인 에프원소프트(주)는 스마트팩토리에서 생성되는 제조, 공정 데이터를 수집 분석해 AI 모델을 적용함으로써 스마트팩토리를 넘어 AI 팩토리 환경을 구축 지원하는 솔루션 개발 기업이다.

과학기술정보통신부와 정보통신산업진흥원(NIPA)이 추진 중인 AI융합 지역특화산업 지원사업 일환인 충남의 AI융합 지역특화산업 지원사업, 친환경 모빌리티 산업의 공급기업이며 과학기술정보통신부 주관 메타버스 플랫폼 및 서비스 개발지원사업에도 참여하고 있다.

이 회사는 모바일 업무 환경의 스마트공장 구축 솔루션을 제시하고, 제조 현장의 다양한 IoT를 이용한 빅데이터를 수집·분석해 업무 효율을 높인다. 에프원소프트는 수요기업인 홍성브레이크, 대일공업을 위해 두 가지 과제를 수행중이다. 하나는 AI 차체프레임 용접 불량 검사지능화이고, 다른 하나는 AI 기반 컨테이너 화물적재 최적 공정지능화이다.

검사지능화는 딥러닝을 활용한 결함 검출 및 분류 자동화로 품질향상 및 인력 효율화를 꾀하는 솔루션(AI 지능형 용접불량검사 솔루션)으로, AI로 차체 프레임 용접 불량을 검사하고, 인공지능 기반으로 품질 예지보전 시스템을 개발하는 것이다. 이를 통해 제조설비 이상 감지로 설비 고장을 예지하고 효율을 향상시키도록 하는 것이다.

공정지능화는 AI에 기반해 컨테이너 화물 적재를 지능적으로 시행하는 솔루션을 구축하는 것이다. 화물 적재 최적화를 위한 AI 알고리즘을 적용해 제품별 출하 원 데이터 수집 및 정제, 전처리를 관리할 수 있다.

이는 그동안의 솔루션과 여러 가지 차별성을 지닌다. 우선 기존 머신비전 알고리즘의 획일적 오차 검사에서의 잘못된 학습을 개선하고, 현장 수요조사에 따른 니즈를 반영할 수 있다.

심층 학습 기반의 AI 솔루션을 도입하면 공정을 최적화할 수 있다. AI 딥러닝 기술을 활용하면 생산 주기 자체 동안 심층 학습 기반의 컴퓨터 비전 기술을 사용해 재료 포장 및 제조를 자동화하는 방안을 제시하며, 공장 용량, 인건비 등을 최적화하는 동시에 인간의 개입을 최소화해준다.

에프원소프트는 솔루션을 완성할 경우 공정 지능화, 공급망 관리, 설계 지능화를 통해 공정시간 단축, 공구비 절감 등을 통한 비용 절감 효과를 볼 수 있을 것으로 내다보고 있다. 또 검사 지능화, 예지보전 등을 통해 제품 불량률 감소 및 검사 작업시간 단축 등 생산성 향상 및 비용 절감 효과도 얻을 것으로 전망한다.

에프원소프트 오승호 대표는 “개발 중인 불량 검사 지능화 기술과 화물 적재 최적화 기술은 친환경 모빌리티 산업뿐만 아니라 다양한 산업 분야에 적용할 수 있는 장점이 있다”면서 “반도체 장비, 철강 가공, 식품 등 다양한 분야의 고객사를 보유 중인 에프원소프트가 선도적으로 기술을 현장에 바로 적용할 수 있도록 하겠다”고 밝혔다.



 [ 동아일보 기사보기 ]
 [ 중앙일보 기사보기 ]
 [ 매일경제 기사보기 ]