로봇팔 고장, AI가 이틀 전에 알려준다

자동화된 공장에선 수많은 로봇들이 제품 생산에 관여하고 있다. 이런 생산 설비들의 상태는 어떻게 관리되고 있을까?

일반적으로 공장 설비는 미리 탑재된 모터의 진동 데이터 패턴을 분석함으로서 기기 상태를 파악한다. 그러나 로봇팔은 이런 데이터를 알 수 있는 진동 센서가 부착돼 있지 않다. 때문에 각 로봇팔을 살펴 적절한 위치에 센서를 부착하기 위한 별도의 수고와 비용이 필요하다. 이런 수고를 들여도, 데이터 정확도가 떨어지는 경우도 부지기수다.

이런 문제를 해결하기 위해, 인공지능(AI)을 활용해 로봇팔에 적합한 기기 상태 관리 솔루션이 나와 주목을 끈다. 기기에서 발생하는 데이터를 활용해 경우에 따라 5일 전에도 고장 여부를 인지할 수 있게 했다.

제조 분야 AI 솔루션 기업 마키나락스는 10일부터 열린 '4차 산업혁명 대상 2021'에서 제조 분야 이상탐지(ADS) 솔루션을 소개하고 있다.

마키나락스는 SK텔레콤 내 SK그룹 제조 계열사 데이터 분석 담당 팀이 사내 벤처 프로그램을 통해 설립한 회사다.

회사는 반도체 생산장비, 조립 공정 로봇팔 등 제조 장비나 설비에 부착된 온도, 압력, 진동 등 다양한 센서에서 나오는 데이터를 분석해 장비 고장 시기를 예측하는 솔루션으로 ADS를 개발했다.

복잡도가 높고 독한 화학물을 사용하는 반도체 공정의 경우 예기치 못한 장비 고장이 발생하는 경우가 잦다. 같은 생산 장비를 사용하더라도 기업마다 반도체를 제조하는 방식에 차이가 나 고장 유형도 다양해, 규칙 기반 탐지로 설비 고장에 대응하기 어렵다.

마키나락스는 AI 기반 ADS를 도입해 다양한 고장 유형에 대응하고, 미리 고장 시기를 예측해주는 서비스를 제공하고 있다고 강조했다. 고장 수리에 필요한 부품 주문 등 생산장비 고장 수리에 소요되는 시간을 감안해 최대 36시간 전에 설비 고장을 예측해주고, 고장 원인도 안내한다.

마키나락스는 로봇팔 각 축의 모터에서 발생하는 순간전류값 데이터를 활용해 추가 센서 부착 없이 ADS를 구현했다. 피로도가 축적된 로봇은 동일한 작업을 수행함에도 정상 상태와 미묘하게 다른 데이터를 도출한다. 이는 육안이나, 단순하게 개별 지표의 트렌드 변화를 비교로는 확인할 수 없다. 이에 오토인코더라는 딥러닝 모델과 자체 기술로 정상 상태와 비정상 상태의 데이터 분포를 99%의 정확도로 구분할 수 있는 탐지 모델을 개발했다.