디플리, 소리로 로봇 고장 징후 찾는다…부품 제조사에 '리슨 AI' 공급

다축 이송 로봇 모터·감속기 이상 탐지…부품 상태 추적해 교체 시점 판단 지원

디플리가 공장에서 가동되는 로봇의 소리를 인공지능(AI)으로 분석해 고장 징후를 미리 찾는 예지보전 사업에 나섰다.

음향 AI 솔루션 기업 디플리는 글로벌 부품 제조사의 다축 이송 로봇에 예지보전용 리슨 AI를 공급했다고 1일 밝혔다. 로봇 예지보전 분야에서 리슨 AI가 실제 공급된 것은 이번이 처음이다.

예지보전은 설비가 고장 난 뒤 수리하는 대신 이상 징후를 미리 찾아 점검하거나 부품을 교체하는 방식이다. 디플리는 로봇이 작동할 때 발생하는 소리의 변화를 AI로 분석해 모터와 감속기 등의 이상 여부를 확인한다.

디플리는 글로벌 부품 제조사의 로봇에 예지보전용 리슨 AI를 공급했다고 밝혔다. (사진=디플리)

리슨 AI는 로봇 구동부에 설치한 마이크로 작동음을 계속 수집한다. 정상적인 소리와 다른 소리가 발생하면 AI가 이를 분석해 점수로 보여주고 이상 여부를 알려준다. 여러 대 로봇이 동시에 작동해 주변 소음이 큰 환경에서도 필요한 소리를 구분할 수 있다고 회사 측은 설명했다.

부품 상태가 나빠지는 과정도 추적한다. 모터와 감속기 등이 고장 나기 전에 나타나는 소리 변화를 기록해 작업자가 이상 징후를 조기에 확인할 수 있도록 한다. 현재 디스플레이 원재료를 옮기는 설비의 베어링 이상음을 찾는 작업에도 리슨 AI가 적용되고 있다.

기존에는 작업자가 로봇을 직접 살펴보거나 작동음을 듣고 이상 여부를 판단하는 경우가 많았다. 모터 토크와 부하값을 측정하거나 감속기의 철분 상태를 검사하는 방법도 사용됐다. 정기 점검 사이에 문제가 발생하거나 부품 상태가 서서히 나빠질 경우 이상이 시작된 시점과 원인을 파악하기 어렵다는 한계가 있었다.

리슨 AI는 로봇에서 발생한 이상 데이터를 계속 기록해 문제가 언제부터 나타났는지 추적할 수 있도록 한다. 특정 생산라인에서 이상 신호가 발견되면 모든 로봇을 점검하지 않고 문제가 의심되는 설비를 중심으로 확인할 수 있어 점검에 투입되는 인력과 시간을 줄일 수 있다.

부품 교체 시기를 정하는 데도 데이터를 활용한다. 정해진 주기에 따라 부품을 바꾸는 대신 상태 변화를 확인하면서 교체 시기를 결정해 부품을 불필요하게 일찍 교체하는 일을 줄이는 방식이다.

디플리는 그동안 모터와 기어, 베어링 등의 품질 검사와 커넥터·볼트 체결 검사 등에 음향 AI를 적용해왔다. 회사에 따르면 70가지 이상의 소리 유형을 분석했으며 제조 현장에서 직접 수집한 음향 데이터는 15테라바이트(TB) 이상이다. 이번 공급에 앞서 해당 제조사의 다축 이송 로봇을 대상으로 기술검증(PoC)을 진행했다.

앞으로는 이상음을 감지해 알려주는 수준에서 고장이 발생할 가능성이 있는 부위를 찾아내고 부품의 남은 수명까지 예측하는 기술로 확대할 계획이다. 적용하는 생산라인과 공장을 늘리는 방안도 논의한다.

이수지 디플리 대표는 "로봇을 활용한 자동화 공정이 빠르게 늘어나고 있지만 로봇 예지보전은 아직 고도화된 기술이 필요한 단계"라며 "앞으로 분석 정밀도를 높여 로봇 예지보전 분야에서 적용 범위를 넓혀가겠다"고 말했다.