다운타임 없는 공장을 만든다! 스마트 유지보수 시대 ‘AI 예지보전’
▲ 산업현장을 순찰 중인 Spot 로봇이 열화상 카메라를 통해 모터와 배관의 과열 징후를 점검하고 있다. 모바일 로봇은 예지보전 자동화의 핵심 솔루션으로 주목받고 있다.
효율적인 유지보수 프로그램은 제조, 에너지, 유틸리티 등 자산 집약적인 산업에서 매우 중요하다. 이는 장비 고장으로 인한 막대한 다운타임과 수리 비용을 방지하는 핵심 수단이기 때문이다. 최근 스마트 제조 기업들은 기존의 예방 중심 전략에서 한걸음 더나아가, AI 기반 예지보전(Predictive Maintenance) 전략을 적극 도입하고 있다. 특히 일부 기업들은 모바일 로봇까지 도입해 예지보전 체계를 고도화하고 있다.
기존에는 정기적인 일정에 따라 장비를 점검하고 부품을 교체하는 방식이 일반적이었지만, 최근에는 인공지능(AI)을 활용해 장비 고장의 전조를 사전에 탐지하고, 실제 문제가 발생하기 전에 대응하는 방식으로 전환되고 있다. 이와 같은 접근은 장비와 부품의 수명을 연장하고, 자산의 가치를 최대한으로 끌어내며, 예기치 못한 가동 중단을 방지하는 데 큰 효과를 발휘한다.
예지보전이 안고 있는 현실적인 과제
예지보전 프로그램의 효과는 분명하지만, 이를 제대로 구현해 가시적인 성과를 내는 데 어려움을 겪는 기업도 적지 않다. 그 원인은 조직마다 다르다. 숙련 인력의 이탈, 점검 일정의 제약, 접근이 어려운 구역의 존재 등 다양한 요인이 복합적으로 작용한다. 더불어 예지보전 특유의 과제들도 존재한다.
무엇보다 빈번한 데이터 수집이 필수다. 예컨대 기계가 과열되거나 이상 소음을 내기 시작하는 등 유지보수가 필요한 징후를 감지 하려면, 기존의 분기별 또는 연간 점검 주기로는 부족하다. 주간 또는 일간 단위로 장비 상태를 확인해야 한다. 이를 위해서는 ‘언 제’, ‘무엇을’ 측정할지를 명확히 정하고, 올바른 방식으로 데이터를 수집해야 한다.
그러나 이 과정은 초기 설정과 점검에 많은 인력과 시간이 요구되며, 수작업 점검은 자원 소모가 크고, 고정 센서 설치는 비용 부담이 크며 사각지대를 완전히 해소하지도 못한 다. 더욱이, 일부 구역은 공정 중 접근이 어렵기 때문에 실시간 모니터링이 쉽지 않다.
그럼에도 불구하고 이러한 장애물을 극복할 수 있다면, 예지보전은 장비 유지보수 및 다운타임 비용을 획기적으로 줄이며 높은 ROI를 실현할 수 있다. 특히 최근에는 데이터 수집의 자동화, 실시간 데이터 처리, 자산 최적화를 가능하게 하는 신기술들이 등장 하면서 예지보전의 현실적 구현이 한층 수월해지고 있다.
예지보전에 AI가 하는 역할
예지보전 프로그램의 가장 큰 장점 중 하나는 숙련된 유지보수 전문가의 직관을 디지털 방식으로 대규모로 구현할 수 있다는 점이 다. 경험 많은 기술자는 기계에서 평소와 다른 소리가 나거나, 설비의 효율이 떨어지는 미세한 징후를 직감적으로 알아챌 수 있다. 그러나 이러한 조직 내 전문성은 퇴직이나 부서 이동 등으로 인해 손실될 수 있으며, 아무리 숙련된 팀이라도 항상 모든 현장을 관리할 수는 없다.
이러한 공백을 메워주는 것이 바로 AI 기술이다. 머신러닝(ML) 알고리즘은 설비 이상 징후를 조기에 감지해 예기치 못한 공장 가동 중단을 방지한다. AI 기반 소프트웨어는 유지보수 팀에 알림을 보내거나, 기업 자산 관리(EAM) 시스템과 연동되어 자동으로 작업 지시서를 생성하기도 한다.
AI와 자동화의 목적은 유지보수 관리자와 엔지니어의 전문성을 대체하는 것이 아니라 보완하고 강화하는 데 있다. 수작업이 필요한 업무를 간소화함으로써, 유지보수 프로그램을 보다 효율적으로 운영할 수 있도록 돕는 것이다. 특히 인력 부족과 생산 수요 증가라는 이중 과제에 직면한 많은 기업들에게는 유지보수 팀의 역량을 극대화하는 것이 무엇보다 중요하다. 데이터를 수집하고 분석하는 데 드는 시간을 줄여, 전문가들이 보다 복잡한 문제 해결과 핵심 기술 적용에 집중할 수 있도록 하는 것이 핵심이다.
자산 최적화를 위한 ‘올바른 데이터’ 수집
예지보전에서 데이터와 관련된 핵심 과제는 크게 두 가지다. 첫째는 모니터링 대상 자산마다 어떤 지표를 추적할 것인지 결정하는 것, 그리고 둘째는 AI 시스템이 효과적으로 학습하고 판단할 수있도록 구조화되고 일관된 데이터를 수집하는 것이다.
자산 상태 모니터링에 필요한 데이터 유형은 장비마다 다르다. 예를 들어 컨베이어 시스템은 모터 과열 여부를 확인하기 위한 열화상 이미지가 필요할 수 있고, 압축기는 공기 누출을 감지할 수 있는 음향 센서, 펌프는 베어링 이상을 찾기 위한 진동 센서가 필요하다.
물론 이는 상호 배타적인 것이 아니며, 하나의 장비에 대해 열화상과 음향 점검을 동시에 수행할 수도 있다. 더 나아가 전체 시설에는 각기 다른 특성과 상태지표를 가진 수많은 자산이 존재한다. 이러한 데이터의 규모와 다양성은 모든 자산에 센서를 부착해 모니터링 하려는 시도가 비용·효율 면에서 비현실적임을 보여준다.
또한 AI 시스템은 일관된 데이터 입력이 전제되어야 효과적인 예측 결과를 도출할 수 있다. 예를 들어 매번 동일한 각도와 조명 조건에서 촬영된 이미지가 필요한 것처럼, 데이터가 누락되거나 수동 점검으로 인해 편차가 생기면 분석 정확도가 떨어지고 이상 징후 탐지가 어려워진다.
이러한 한계를 해결하기 위해서는 데이터 수집과 자산 상태 모니 터링의 자동화가 필수다. 특히 최근에는 고정 센서 대신 유연하게 활용할 수 있는 최신 솔루션들이 주목받고 있다. 이는 고가의 설치 비용이나 인력 소모 없이도 일관된 방식으로 데이터를 수집할수 있어, 예지보전 시스템의 실효성을 크게 높일 수 있다.
과열 징후 조기 감지를 위한 자동화 점검
예를 들어, 펌프나 모터의 과열을 고장 전에 감지할 수 있다면, 단순 수리로 문제를 해결할 수 있다. 반대로 이를 놓치면 시간당 수천만 원에 달하는 생산 중단 피해로 이어질 수 있다.
하지만 많은 공장에서는 극히 일부 자산에만 고정형 열화상 센서가 설치되어 있다. 결국 수백 개의 모터와 회전체를 점검하기 위해 숙련된 열화상 전문가가 바쁜 일정을 쪼개 현장을 직접 확인해야 하거나, 운 좋게 센서가 달린 장비가 고장나기만을 바라는 수밖에 없다. 고장을 유발할 열 이상 징후를 미리 포착하는 일은 말그대로 ‘건초 더미 속 바늘 찾기’에 가깝다.
이러한 한계를 극복할 수 있는 새로운 해법이 있다. 바로 ‘Spot’ 로봇을 활용한 자동화 점검이다. 이 로봇은 공장을 자율적으로 순찰 하며 열화상 데이터를 수집한다. 일정한 기준으로 반복 수행 가능한 점검 방식은 예지보전의 신뢰도를 높이고, 공장의 스마트 팩토리 (Industry 4.0) 전환에도 탄력을 더해준다. 설비 상태 진단의 자동화와 확장성 확보를 동시에 충족시킬 수 있는 유망한 솔루션이다.
▲ Spot 로봇이 복잡한 산업현장을 이동하며 설비 데이터를 수집하고 있다. 열화상, 음향, 진동 등 다양한 센서를 활용해 자산 상태를 자동으로 진단하고 예지보전에 필요한 데이터를 일관되게 확보할 수 있다.
기민한 모바일 로봇, 예지보전의 속도를 높이다
Spot과 같은 기민한 모바일 로봇은 공장 내를 자율적으로 이동하며 IoT 플랫폼 역할을 수행한다. 이 로봇은 예지보전의 핵심인 ‘적 시에 올바른 데이터 수집’을 자동으로 수행하며, 공장 내 다양한 위치에 있는 자산으로부터 여러 유형의 데이터를 신뢰도 높게 반복적으로 수집할 수 있다. 수집된 데이터는 로봇 내에서 1차적으로 실시간 처리되거나, 기업 자산 관리 시스템과 연동되어 예지보전 프로세스를 효율화한다.
사용자는 로봇에 열화상 카메라, PTZ(팬-틸트-줌) 카메라, 음향 센서, 레이저 스캐너 등 원하는 센서 패키지를 탑재하고, 점검 경로를 자율 미션으로 등록해 정해진 일정에 따라 자동 수행되도록 설정할 수 있다. Spot은 지능형 센서 포인팅 기능을 통해 매번 동일한 방식으로 동일한 데이터를 수집할 수 있으며, 위험 구역에서도 공장 가동 중단 없이 작동 가능해 다운타임을 줄이고 작업자 안전도 높일 수 있다.
Spot은 단순히 구조화된 고품질 데이터를 제공하는 데 그치지 않는다. 유지보수 팀의 시간과 예산 부담을 줄여, 반복적인 점검이 아닌 실질적인 정비 업무에 역량을 집중할 수 있도록 돕는다. 이는 예지보전의 실효성과 지속 가능성을 한층 끌어올리는 결정적인 열쇠가 된다.
예지보전을 위한 고도화된 검사 솔루션
플릿 관리(Fleet Management): Orbit 플릿 관리 소프트웨어를 통해 Spot 로봇의 배치와 운영 미션, 수집 데이터를 통합 관리할수 있다. 시설 맵 연동, 미션 편집, 일정 관리 기능이 포함되어 있어, 현장 환경에 맞춰 로봇을 쉽게 관리할 수 있다.
이상 감지 알림(Alerts) 기능: Spot은 점검 중 이상 징후를 감지하면 이메일이나 문자 메시지로 운영자에게 알림을 보낼 수 있다. 유지보수 팀은 Orbit 플랫폼에서 중요 문제를 신속히 식별하고, 알림을 그룹화하거나 우선순위 지정, 해제 등의 작업을 클릭 한번으로 처리할 수 있다.
데이터 트렌드 분석(Trends): Spot이 수집한 구조화된 데이터를 Orbit이 시각화해 제공함으로써 시간 흐름에 따른 설비 상태의 추세를 보다 직관적으로 파악할 수 있다.
시스템 통합 기능(Integrations): Orbit에는 API가 내장되어 있어 기존 자산 관리 시스템 등 외부 시스템이 Spot의 점검 데이터를 호출하거나, 후속 유지보수 절차를 자동화하는 것이 가능하다. 또한 클라우드 기반 분석 플랫폼과 연계해 공장 전체의 예지보전 데이터를 통합 관리하고 장비별 성능을 비교·분석할 수 있다. 이러한 통합 기능은 유지보수 자동화의 완성도를 한 단계 높여준다.
교육 및 기술지원(Training & Support): 도입 기업이 솔루션을 최대한 효과적으로 활용할 수 있도록 전문 교육 프로그램, 고객 지원 서비스, 상세한 기술 문서 등 다양한 리소스가 함께 제공된다.
Spot 로봇의 산업 현장 활용 사례
Spot 로봇은 AI 기반 예지보전 프로그램을 단순화하는 것 외에도, 데이터 수집 방식의 전환을 통해 다양한 부가 가치를 제공한 다. 예를 들어, 잠재적인 안전 위험이 감지되었을 경우, 유지보수 담당자가 해당 로봇을 원격 조종해 문제 자산을 근거리에서 직접 확인하고, 후속 조치를 신속하게 결정할 수 있다.
또한 특정 장비에 결함이 발견되었을 때, 정기 유지보수 전까지 계속 사용할 수있을지 여부를 모니터링하는 용도로도 활용할 수 있다. 이러한 기민한 모바일 로봇은 고난도 작업에도 유연하게 대응할 수 있다.
현재 많은 기업들이 Spot을 도입해 예지보전 및 인더스트리 4.0 전환을 가속화하고 있다. Spot은 실제 공장 현장에서 펌프, 모터, 부싱, 애자, 스팀 트랩, 컨베이어 등에 대해 자동 열화상 점검을 수행하고 있으며, 이를 통해 복잡한 고장을 유발하기 전, 간단한 수리로 해결할 수 있도록 조기 진단을 지원한다.
자료제공: Boston Dynamics(www.bostondynamics.com)
