제이와이텍코리아가 스마트팩토리 산업설비 예측 진단 분야 세미나를 열었다. [사진=제이와이텍코리아]

이날 행사는 산업설비 진단/측정 장비 공급업체인 제이와이텍코리아와 PBC사 진동센서 공급업체인 케이티엠테크놀로지가 국내 최초 예측진단 솔루션 공급업체인 원프레딕트와 함께 설비 진단 예측 솔루션을 소개하는 자리였다.

기조 강연에는 산업인공지능기반 산업 디지털화(industrial digitalization based on industrial AI)를 주제로 서울대학교 윤병동 교수가 나섰다. 그는 최근 산업들이 아날로그에서 디지털로 넘어가고 있다고 언급하며 “설비 예측 진단 및 관리 연구의 목표는 다운 타임을 0으로 만드는 것”이라고 했다. 또한 “IoT를 통해 대량의 데이터가 생겨나고 있다. 지금은 인터넷에 연결된 사람보다 사물의 양이 약 6배”라며, “그만큼 엄청난 데이터가 사물에서 흘러나오고 있다. 2030년에는 사람보다 50배의 데이터가 생성될 것”이라고 추측했다. 더불어 “앞으로는 사물에서 나오는 데이터에 대한 해석과 진단, 예측, 관리 등의 작업을 어떻게 하느냐가 우리 산업의 성패를 좌우할 것”이라고 내다봤다.

윤 교수는 이렇듯 최근 중요해진 데이터 활용을 초기 인터넷 열풍과 비교해 설명하기도 했다. 그는 “인터넷 대중화가 이뤄질 당시 인터넷 열풍을 ‘버블’이라고 표현하는 사람이 있었다. 그러나 지금은 누구도 인터넷을 버블이라고 설명하지 않는다. 오히려 현재의 글로벌 기업들은 인터넷을 기반으로 성장한 업체들이 많다. 최근 데이터에 대한 관심은 당시의 인터넷 열풍과 비슷하다. 또 다른 데자뷰를 보는 듯하다. 인터넷이 그러했듯이 앞으로는 데이터를 활용한 더욱 큰 디지털 비즈니스가 생길 것이다. 우리가 직면하고 있는 디지털화는 헛된 꿈이 아니라 충분히 가능성 있는 얘기”라고 말했다.

제이와이텍코리아와 케이티엠테크놀로지, 원프레딕트가 다양한 솔루션을 소개했다. [사진=인더스트리뉴스]

윤병동 교수는 특히 산업데이터의 중요성을 강조했다. 윤 교수는 “산업데이터를 잘 가공하면, 경제적으로 환전할 수 있는 산업 정보를 꺼낼 수 있다. 고장과 제조 품질, 산업 안전, 생산 라인의 오토메이션, 생산성 등이 모두 산업 정보다. 이런 것들을 모두 예측할 수 있으면, 기회비용을 상당히 절감할 수 있다”고 설명했다.

그는 PHM(Prognostics and Health Management)에 대해서도 언급했다. 윤 교수는 “산업 설비의 건전성 관리는 사람의 건강관리와 비슷하다”고 말하면서도 “다만 사람과는 달리 사물 및 산업 설비는 스스로 센싱할 수 없다. 추론할 수 없고, 스스로 예측할 수 없다. 그래서 PHM의 개념이 생겨났고, 이러한 솔루션이 개발된 것”이라고 했다. 또한 “지금은 고장 여부를 예측해서 관리 여부를 결정한다. 디지털 트윈을 활용해 실제 구성을 사이버 월드에 구축한 뒤 고장 여부를 예측하되 처방까지 같이 내려주는 개념”이라고 덧붙였다.

진동 진단과 상태 모니터링에 관한 세미나도 있었다. 강의에는 케이엠엔지니어링 박병수 부장이 나섰다. 그는 회전기계설비진단과 예지보전(Machine Health Diagnosis & Predictive Maintenance)에 관해 설명하며 “진동과 초음파, 윤활, 열화상, 전기 분석 등을 이용해 사람을 진단하듯이 기계를 진단하여 고장을 예측하는 개념”이라고 말했다. 특히 “설비진단(Machine Health Diagnosis)의 경우 예지보전이 특히 중요하며, 주로 시멘트와 제지 업계에서 설비진단 기법을 많이 활용했다. 그러나 이제는 다양한 산업에서 설비 진단을 활용하고 있다”고 강조했다.

제이와이텍코리아 관계자가 하드웨어와 소프트웨어를 소개하고 있다. [사진=제이와이텍코리아]

그는 다양한 설비 진단 측정 기술을 소개했다. 초음파와 진동, 모터전류분석, 모터 지속 분석 및 축전류 분석, 윤활분석, 열화상분석 등을 언급했다. 이중 진동(Vibration)을 강조했다. 박 부장은 “모든 신호를 포함하고 있는 광역진단기술이며, 현재상태의 대표성이 탁월(기계)하다. 그러나 저속측정이 취약하고, 오류를 주의해야 한다. 측정 이후에는 분석에 전문가 지식이 필요하다”고 설명했다. 설비 진단의 핵심이 진동 분석이라는 뜻이었다. 이후 그는 진동 이론과 주파수 분석, 진단 측정 장비들을 직접 소개했다. 특히 가속도 센서를 강조했다. 박 부장은 “가속도 센서의 경우 고주파일수록 잘 보인다. 또한 센서 마운팅 방법에 따라 측정 가능한 주파수 범위도 달라진다”며 진동 측정 유의 사항 등을 자세하게 언급했다.

이후 제이와이텍 관계자가 마이크를 잡았다. 이들은 스마트팩토리 및 산업설비를 위한 하드웨어와 소프트웨어 사례를 함께 소개했다. 제이와이텍 측은 “제이와이텍코리아가 세계 최초로 오픈소스(C#기반) 테스트 플랫폼 SeeSharp을 개발했다”며, “로봇과 모터, 펌프, 베어링, 팬 등 다양한 산업군 장비에서 활용할 수 있다. 센서를 통해 데이터를 받은 뒤 하드웨어를 활용해 데이터를 전송하는 것이 특징이다. 이후 데이터 처리도 할 수 있으며, 디바이스를 이용해 모니터링까지도 가능하도록 구축했다”고 말했다. 또한 “커스터마이징이 가능한 것 역시 장점이다. 어떤 데이터를 활용할지, UI를 어떻게 선정할지 역시 사용자에 따라 모두 다르다”고 강조했다. 또한 PXI C&C, DAQ, SMU/PMU, HSDIO, RAID, Motion, RF, AWG, DMM, Bus 등 다양한 하드웨어도 함께 소개했다. 아울러 소음 진동에 특화한 하드웨어도 공개했다. 제이와이텍은 가격대 별로 다양한 라인업을 갖춘 것이 특징이다. USB를 활용한 매우 소형화된 장비부터 산업체에서 활용할 수 있는 포터블한 장비도 있다.

부스에서 솔루션에 관해 설명을 듣는 모습 [사진=인더스트리뉴스]

이후 제이와이텍 측은 “스마트팩토리 전환은 필수”라고 언급했다. 다양한 장점이 있기 때문이다. 우선 데이터 관리 측면에서 큰 효과가 있다고 설명했다. 지속적인 데이터 축적을 통해 설비의 다양한 정보를 획득하고, 이를 이용해 유지보수 및 제품 퀄리티 추적 전략을 수립할 수 있다. 또한 설비의 결함 진단 이후 빠르게 원인을 찾아 해결 방안을 제시할 수 있다는 것도 스마트팩토리의 장점으로 꼽았다. 오류에 즉각 대응함으로써 가동 중단으로 인한 손실을 최소화할 수 있기 때문이다. 또한 때에 따라 작은 부품 하나만 교체해 큰 사고를 미연에 방지할 수 있다는 것도 강점이다. 반면 생산성은 향상된다. 설비의 가동 시간과 신뢰성을 높이기 때문이다. 유지보수 비용은 절감되고, 설비의 안정도는 향상된다. 결국 기존 공정에 대한 효율적인 관리와 운영이 가능해진다는 뜻이다.

제이와이텍 관계자는 “다양한 부품들이 들어가는 여러 가지 큰 공정들을 포함해 산업군 모든 분야에서 스마트팩토리 솔루션을 활용할 수 있다. 과거 제이와이텍의 경우에도 정밀 가공기와 풍력발전기 터빈, 내구성 검사기, 오디오 퀄리티 테스트 등 다양한 분야에서 각종 머신에 대한 설비 모니터링, 상태 진단 등을 통해 효율성과 제품 퀄리티를 향상할 수 있었다”며, “검사 이력 관리, 분석 라이브러리 생성 등 다양한 기능도 함께 제공할 수 있다”고 덧붙였다. 이후 원프레딕트 서보성 팀장의 ‘산업인공지능을 활용한 산업설비 예측 진단 솔루션 및 성공사례소개’에 대한 강의를 끝으로 이날 모든 행사가 마무리됐다.

제이와이텍 김주엽 대표는 “변화를 주기 위해서는 새로운 비즈니스 모델이 필요하다. 제이와이텍은 SeeSharp 소프트웨어 플랫폼을 통해 하드웨어와의 시너지를 제공할 수 있다”며, “앞으로 서드 파티(3rd Party)와의 협력도 강화할 것이다. 아울러 지속해서 업계 관계자들과 함께 소통할 것”이라고 말했다.

최기창 기자