테스토코리아가 전기 안전 관리를 위한 열화상 카메라 ‘testo 872’를 선보였다. 열화상 카메라는 설비·공조·건축·R&D 등 다양한 산업 현장에서 사용되며 온도 상승으로 인한 설비 이상을 사전에 진단해 예방하는 역할을 한다. 전기 및 기계 설비뿐 아니라 건물의 에너지 손실 지점 파악, 창문·도어 기밀성 측정, 구조적 결함 탐지 등에도 활용된다. ‘testo 872’는 320×240 픽셀 해상도의 열화상 이미지를 지원하며 슈퍼레졸루션 적용 시 640×480 픽셀로 향상된다. 온도 분해능(NETD)은 0.05℃ 미만이며 디지털 레이저 마커가 내장돼 있다. 모바일 앱을 통해 실시간 보고서 작성과 이메일 전송이 가능하며 블루투스 무선 통신과 내장 디지털 카메라 기능도 제공한다. 방사율 자동 설정과 건물 열화상 비교 기능을 지원하고 클램프미터 testo 770-3 및 온습도 스마트 프로브 testo 605i와 연동해 데이터를 수신할 수 있다. 강치성 테스토코리아 Business Unit Manager는 “최근 전기 누전과 합선으로 인한 화재가 늘고 있다”며 “testo 872는 배전함, 차단기, 전기패널의 과열 부위나 접촉 불량 부위를 미리 확인해 전기 화
AI 기술이 제조 현장에 본격적으로 적용되며 품질검사와 설비진단의 방식이 근본적으로 달라지고 있다. 기존의 룰 기반 시스템이 가진 한계를 뛰어넘어 딥러닝과 트랜스포머 기반의 비전 시스템이 빠르게 상용화되고 있으며, 고정밀 진단과 유연한 공정 최적화가 가능해졌다. 특히 한국생산기술연구원의 제조AI연구센터는 의료기기, 자동차 부품, 공정 설비 등 다양한 산업 분야에 AI를 적용한 혁신 사례를 다수 제시하며 주목받고 있다. 이 글에서는 제조업 혁신의 중심에 서 있는 AI 기반 품질검사 및 설비진단 기술을 다각도로 조명한다. AI와 제조업, 새로운 융합의 시대 산업계 전반에서 인공지능(AI) 기술의 적용이 빠르게 확산되고 있는 가운데, 제조업 또한 그 흐름에 본격적으로 편입되고 있다. 과거 자동화와 센서 기반의 제어 시스템에 머물렀던 제조 공정은 이제 AI 기반의 지능형 시스템으로 진화하고 있으며, 이는 단순한 기술 업그레이드를 넘어 전반적인 생산 방식의 패러다임을 바꾸고 있다. 한국생산기술연구원(이하 생기원)은 이러한 변화의 중심에서 제조AI연구센터를 통해 AI의 실질적 적용 가능성과 기술 상용화를 위한 연구에 몰두하고 있다. 생기원이 정의하는 제조AI의 핵심 적
제조업은 설비 의존도가 높은 산업 구조상, 설비 고장으로 인한 품질 저하나 생산 중단은 치명적인 손실로 이어진다. 이에 따라 실시간 설비 모니터링과 고장 예측 기술인 ‘예지보전’이 주목받고 있다. 하지만 설비 유형과 고장 원인의 다양성, 그리고 도메인 지식의 한계로 인해 예지보전 도입은 쉽지 않다. 이런 현실 속에서 초음파 기반의 AI 예지보전 솔루션을 내세운 모빅랩은 다양한 제조 현장에 적용 가능한 고도화된 설비 관리 기술을 통해 주목받고 있다. 이원근 모빅랩 대표는 “설비 고장이 발생하면 수천만 원에서 수억 원의 손실로 이어지며, 이는 제품 품질뿐 아니라 고객 신뢰까지 흔들 수 있다. 이제는 설비 상태를 ‘예측’하고 ‘선제적으로 대응’하는 것이 기업 경쟁력”이라고 강조했다. 스마트공장 고도화를 위한 예지보전의 기술 동향과 실제 적용 사례를 짚어본다. 제조업에 필요한 설비 예지보전, 왜 지금인가 제조업은 설비 의존도가 절대적인 산업이다. 생산설비의 상태는 곧 제품의 품질과 생산성, 나아가 기업의 수익성과 직결된다. 설비 하나가 멈추거나 품질에 영향을 미칠 정도의 문제가 발생할 경우, 수천만 원에서 수억 원대의 손실이 발생하는 것은 물론이고 고객과의 신뢰에도
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