AI 솔루션 전문기업 싸인랩(대표 임호섭)이 사람의 감각을 대신해 공정 상태를 감지하고 예측하는 AI 시스템을 부산 제조 현장에 실증 적용했다고 17일 밝혔다.
싸인랩은 공정 데이터를 실시간 분석해 불량과 마모를 사전에 감지하는 ‘사출금형 예지 플랫폼’을 개발했다. 이 시스템은 과학기술정보통신부와 정보통신산업진흥원(NIPA)이 지원하는 ‘제조업 AI융합 기반 조성 사업(2024~2026)’의 일환으로, 부산광역시와 부산정보산업진흥원(BIPA)이 수행 중인 ‘확산거점형 AI솔루션 개발·실증 지원 사업’에서 싸인랩이 주관기관으로 선정되며 본격화됐다.
해당 사업은 검증된 기술을 산업 전반으로 확산해 다수 기업이 동시에 활용할 수 있는 ‘공유형 AI 브레인 플랫폼’을 구축하는 단계다.
수요기업으로 참여한 자동차 내장 부품 제조사 유진에스엠알시오토모티브테크노는 글로벌 품질 기준 충족과 생산성 향상을 위해 AI 기반 공정 혁신을 고민하면서 ‘AI 기반 사출금형 예지 시스템 개발 및 공정 불량 분석·최적화 솔루션’을 제조 현장에 적용하고 실증을 진행 중이다.
이 솔루션 개발에는 비전 AI 전문기업 코드비전과 IoT 플랫폼 기업 엔컴이 기술 협력사로 참여했다. 코드비전은 비전 기반 불량 감지 알고리즘과 학습 데이터셋을 구축했고, 엔컴은 IoT 기반 공정 데이터 연동 및 클라우드 모니터링 플랫폼을 구현해 데이터 시각화 및 실시간 모니터링 환경을 지원했다.
싸인랩은 유진에스엠알시오토모티브테크노의 금형 압력, 온도, 사출 속도 등의 데이터를 실시간으로 수집·분석해 공정 내 불량 원인을 예측하고 품질을 자동 관리하는 통합 플랫폼을 구축하고 있다. 이는 단순한 공정 모니터링 수준을 넘어, AI가 금형의 상태를 분석하고 교체 시점을 예측하며, 공정 조건을 자동 최적화해주는 플랫폼이다.
특히, 이번 플랫폼은 다수 기업이 동시에 활용할 수 있는 ‘공유형 AI 인프라’로 설계됐다. 클라우드 기반 머신러닝 운영체계를 통해 AI 모델이 지속적으로 재학습하며, 새로운 생산 데이터가 자동 반영된다. 대시보드를 통해 금형 상태, 품질 정보, 공정 이상 여부를 실시간으로 파악할 수 있어 유지보수 효율성도 향상됐다.
안영재 유진에스엠알시오토모티브테크노 부장은 “이 플랫폼을 실증한 결과 불량률은 약 30% 감소하고 금형 수명은 20% 이상 늘어나는 성과를 거둘 수 있을 것으로 기대된다”고 밝혔다.
싸인랩은 이번 성과를 바탕으로 내년에 신성오토모티브, 광신 I&P 등 영남권 지역 중견 제조사로 확대 적용하는 한편, 자사 AI 브랜드 ‘파인드온(findON)’으로 솔루션을 패키지화해 국내외 제조업에 공급을 확산해 나갈 계획이다. 이를 통해 부산을 거점으로 영남권 제조 클러스터로 확장해, 중소 제조기업도 쉽게 AI를 도입할 수 있는 산업 생태계를 조성한다는 전략이다.
임호섭 대표는 “AI 기술을 중소 제조기업이 실제 공정에 적용할 수 있도록 쉽게 풀어주는 것이 이번 플랫폼 개발의 핵심이었다”며 “앞으로도 부산을 중심으로 대한민국 제조 산업의 디지털 전환을 선도하고, 글로벌 경쟁력을 확보할 수 있는 AI 솔루션 생태계를 만들겠다”고 밝혔다.
한편, 싸인랩은 스마트제조, 스마트농업, 에너지 분야의 AI 분석 솔루션을 개발해온 기업으로, 2024년에는 ‘수요맞춤형 AI솔루션 개발·실증 지원사업’에서 AI선박 평형수 처리장치(BWMS) 설비 데이터를 기반으로 한 AI 설비 건전성 분석 기술을 선보인 바 있다. 이번 확산거점형 프로젝트는 부산 제조업의 AI 전환이 실증 단계를 넘어 산업 전반으로 확산되고 있음을 보여주는 대표적 사례로 평가받고 있다.
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