산업 현장에서 자동화 기술이 고도화되며 제조업의 패러다임이 변화하고 있다. 특히 인공지능(AI)의 발전이 자율제조로의 전환을 가속화하고 있다. 로크웰오토메이션코리아의 권오혁 이사는 지난 2월에 열린 스마트 제조 대전망 온라인 컨퍼런스에서 ‘산업용 AI를 통한 자율제조의 실현’을 주제로 AI 기술이 생산 공정에 어떻게 적용되고 있으며, 이를 통해 제조업이 어떤 방향으로 나아가고 있는지를 발표했다. 그는 “자동화의 다음 단계는 자율제조이며, 이를 실현하기 위한 다양한 AI 기반 솔루션이 필요하다”고 강조했다. 제조업에서 자동화는 오랫동안 생산성을 높이는 핵심 기술로 자리 잡아 왔다. 하지만 자동화가 단순히 반복적인 작업을 빠르게 처리하는 것을 넘어, 실시간 데이터 분석과 최적화가 가능한 ‘자율제조’ 단계로 발전하고 있다. 로크웰오토메이션(이하 로크웰)은 자동화의 다음 버전으로 ‘자율제조’를 정의하며, 이를 실현하기 위한 AI 기반 솔루션을 제시했다. 전통적인 제조업은 일정한 프로세스를 기반으로 진행되지만, 실제 생산 환경에서는 다양한 변수들이 발생한다. 로크웰은 이러한 변수들을 실시간으로 분석하고 대응할 수 있도록 AI를 활용한 자율제조 시스템을 구축하고 있다.
반도체 제조의 초미세화로 공정 관리의 복잡성이 급격히 증가하며 기존의 관리 방식이 한계에 부딪히고 있다. 이에 따라 데이터 활용성과 공정의 효율성을 극대화하기 위한 새로운 접근이 요구되고 있다. 알티엠은 혁신적인 커스텀 AI 솔루션을 통해 공정 관리의 한계를 극복하고 있다. 특히, 헬스스코어와 다변량 분석 도구를 활용해 센서 데이터를 통합 관리하고 이상 탐지를 실시간으로 수행하며, 불량 발생을 사전에 방지할 수 있는 체계를 제공한다. 본 기사는 알티엠의 솔루션과 이를 통해 반도체 공정 관리가 어떻게 진화하고 있는지 심층 분석한다. 반도체 산업은 점점 더 정밀해지는 공정 기술과 치열한 경쟁 속에서 공정 관리의 효율성을 극대화해야 하는 과제를 안고 있다. 특히, 센서 데이터가 급증하면서 이를 관리하는 범위와 방식에서 한계를 맞고 있다. 기존의 공정 관리 방법론으로는 센서 데이터를 효과적으로 분석하고 대응하기 어려운 상황이 빈번하게 발생한다. 이에 따라 알티엠은 공정 관리의 새로운 표준을 제시하며, 헬스스코어(Health Score)와 같은 AI 기반 솔루션으로 반도체 제조 현장의 난제를 해결하고 있다. 관리 범위와 방식의 한계 반도체 제조 공정은 점차 초미세화되
산업 현장에서의 설비 관리는 안전성과 효율성을 좌우하는 핵심 요소로 자리잡았다. 특히 인더스트리4.0 시대에 접어들며 예지보전 기술의 중요성이 더욱 대두되고 있다. 이와 같은 흐름 속에서 원프레딕트의 설비 예지보전 솔루션인 ‘가디원 pdx’가 주목받고 있다. 가디원 pdx는 기존의 개별 설비 관리 방식에서 벗어나, 공정과 공장 전체를 아우르는 통합 예지보전 기술을 제공하며, MLOps 시스템을 통해 지속적으로 성장할 수 있는 솔루션을 구현했다. 이 글은 원프레딕트가 제공하는 가디원 pdx 솔루션이 산업 현장에 어떠한 변화를 일으키고 있는지, 그리고 가디원 pdx의 구체적인 기능과 성공 사례들을 심층 분석한다. 디지털 전환과 인공지능 기술이 제조 및 산업 현장에 스며들면서 효율적인 설비 관리와 생산성 향상이 중요 과제로 떠오르고 있다. 특히, 설비의 예측 가능한 고장을 미리 파악하고 대응할 수 있는 ‘예지보전(Predictive Maintenance)’ 기술은 기업들이 안전성과 효율성을 유지하며 비용을 절감할 수 있도록 돕는 핵심 솔루션으로 주목받고 있다. 그러나 현실적으로 예지 보전은 데이터의 분산, 도메인 지식 부족, 인적 자원의 한계와 같은 다양한 문제에
초정밀 공정으로 세대가 넘어갈수록 공정 기간과 비용이 지속적으로 증가하고 있다. AI 기반 공정 최적화는 생존을 위한 필수 기술로 자리 잡고 있다. AI 기술은 매우 정확하고 효율적인 인사이트를 제공할 만큼 고도화됐지만, 현장의 87%는 AI 도입에 실패하고 있다. 그 원인을 박진우 알티엠 부대표는 ‘현장의 불확실성’이라고 진단했다. 제조AI 실패의 원인을 극복하기 위해서는 어떤 대안이 있을지, 지난 5월 10일 열린 AI 융합 비즈니스 개발 컨퍼런스에서 알티엠 박진우 부대표가 발표한 내용을 정리했다. 현장의 제조 기업은 어떤 AI 기능과 기술을 필요로 하고 있을까? RTM이 2020년부터 2022년 국내 중견 제조기업 및 장비기업 대상으로 조사한 결과 △불량 탐지 △AI 기반 양질 검사 △스케쥴링 예측 △시뮬레이션 등의 AI 기술 등이 필요 요소로 꼽혔다. 초정밀 공정으로 변하면서 nm 단위 3D 공정, 수전 개 제조 공정, 오랜 생산 기간, 수많은 제조 설비 등의 공정 복잡도가 증가했다. 복잡한 공정을 모니터링하기 위해 수많은 센서가 부착되고 이로 인해 수많은 데이터가 발생하기 시작했다. 모니터링할 수 있는 수많은 데이터는 AI와 머신러닝을 적용하기 최적
요꼬가와 자회사 중 제어 사업을 담당하는 요꼬가와 솔루션 서비스 코퍼레이션은 오사카시 수도국과 함께 수처리 및 분배 시설에서 요꼬가와의 시뮬레이션과 AI 기술을 활용한 이상 검출, 운영 지원, 반자율화된 운영의 유효성을 검증하고 평가할 공동 연구 프로젝트를 시작한다고 발표했다. 이 연구는 인적 자원 개발 단계에서 효과적으로 시뮬레이터를 사용하는 방법을 확립하는 것을 목적으로 한다. 오사카시 수도국은 사고 등에 대한 대응력 향상을 목표로 수처리 및 배수 시설의 운영에 대한 중앙 관리 및 모니터링을 구축해왔다. 이는 고도의 기술과 능력을 필요로 하기 때문에 신속하게 이상 검출을 가능하게 하는 효과적인 운영자 지원 시스템과 플랜트 내 인력 양성을 촉진하는 방법을 개발해야 한다. 이 프로젝트는 요꼬가와 시뮬레이션 기술을 사용하여 실제 공정 데이터, 분석 데이터 및 설비 정보를 활용하는 가상 플랜트 디지털 트윈을 구축한다. 이 디지털 트윈과 실제 플랜트의 데이터를 비교하여 시뮬레이션의 정확성을 높이고 AI로 이상 징후를 감지하여 오작동이 발생하기 전에 운영자에게 알릴 수 있는지 검증한다. 또한, 이상 징후 감지 후 중요 지표 예측 및 적절한 운영 지시가 가능한지, 반
[헬로티] 산업용 센서 및 자동화 솔루션 전문기업 발루프코리아가 새로운 상태 모니터링 센서 BCM을 출시했다. 콤팩트한 사이즈의 이 센서는 장비 운영자에게 지속적으로 상태를 모니터링하고 임계값 자동 모니터링을 위한 저비용 고효율의 리트로핏(Retrofit) 솔루션을 제공한다. ▲ 상태 모니터링 센서 BCM 다양한 기능의 센서는 3축 진동, 온도, 습도, 주변 기압과 같은 물리적 변수를 감지하여 추가 외부 프로세서없이 온-보드로 직접 데이터를 처리한다. 이 상태 데이터를 기반으로 사용자는 자체 정의한 임계값을 자동으로 모니터링하고, 이상 징후를 초기에 감지하며 서비스 및 유지보수를 사전에 계획하여 예상치 못한 장비의 중단을 예방한다. 통신 프로토콜인 IO-Link는 플랜트와 기계 환경에 쉽게 호환하며 유연한 파라미터화가 가능하다. 이는 특정 애플리케이션에 맞게 센서가 정보를 처리하는 방식을 조정할 수 있음을 의미한다. 공정 데이터의 내용을 자유롭게 정의할 수 있다. 측정 또는 전처리 데이터를 최대 5개까지 선택하여 주기적으로 전송할 수 있다. 데이터는 센서에서 집계되고 사전 처리된다. 추가 소프트웨어 또는 별도의 프로세서 유닛을 통하지 않고 분석 및 평가 목적
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