4차 산업혁명은 사물인터넷, 인공지능, 클라우드 등을 기반으로 생산성 향상과 고도화를 통해 산업 생태계의 혁신과 고부가가치화를 가져다 줄 것으로 기대된다. 서울대 기계항공공학부 시스템 건전성 및 리스크 관리 연구실(책임교수 윤병동·사진)은 산업설비에서 얻어지는 계측데이터를 기반으로 설비 건전성 예측과 관리(PHM: prognostics and health management) 기술을 개발하고 있다. 고장 제로, 불량 제로, 낭비 제로를 지향하는 기술이다. 윤병동 교수 연구실은 세계 데이터 챌린지 대회(IEEE 등 주관)에서 3회 수상하면서 설비 건전성 예측관리 기술 분야에서 글로벌 리더임을 증명했다. 연구실은 대형 화력발전 증기터빈, 철도차량, 풍력발전기, 산업용로봇, 대형 배터리, 변압기, 발전기 등에서 핵심설비의 건전성을 성공적으로 예측하고 관리하는 사례를 창출했다.
설비 건전성 예측관리 기술은 미래창조과학부 주관 기술 창업 사업인 ‘산학연 공동 연구법인 지원 사업’에서 최우수 기술로 선정됐다. 2016년 10월에는 ‘OnePredict(원프레딕트)’라는 법인이 설립됐다. 원프레딕트는 기술 사업화의 핵심 아이템 중 하나로 국내 최초 산업 시스템 건전성 진단 및 예지 프로그램인 ‘I-Shield’를 개발했다. I-Shield는 비전문가도 쉽게 산업설비의 건전성을 정확히 예측 진단해 이상 상황에 대처할 수 있도록 구성된 직관적인 워크플로와 진단 결과 시각화 기능을 갖추고 있다. 미국 제너럴일렉트릭(GE)의 예측진단 소프트웨어 프리딕스(Predix)와 견줘 전혀 부족함이 없는 성능을 자랑한다. 원프레딕트는 I-Shield를 통해 산업설비 상태를 정확히 진단함으로써 저비용 고효율의 운영 관리 및 품질 유지 서비스를 제공하고 있다.
원프레딕트는 글로벌 기업인 P사와 S사의 스마트팩토리 플랫폼 구축 사업 및 발전소 상태 예측진단 시스템 구축 사업을 수행하면서 세계적인 강소기업으로의 도약을 꿈꾸고 있다.
‘서울공대 교수창업 드림팀’에서 창업 신화를 만들고 있는 윤 교수는 “이런 학문적, 산업적 성과가 한국의 4차 산업혁명을 가속화하고 고부가가치를 제공할 것”이라고 확신했다. 이를 위해 기초연구 지원뿐 아니라 산업적 가치를 높여줄 기술에 대한 국가적인 지원이 중요하다고 강조했다.
원프레딕트에서 진행 중인 P사 발전소 건전성 예측 진단 기술은 국내외 중대형 발전소에 적용할 수 있다. 일정 주기마다 하는 예방적 정비로 발생하는 과다한 정비 비용을 대폭 감소할 수 있고 불시사고로 인한 막대한 손실도 막을 수 있다. 산업설비 건전성 예측기술은 항공, 발전, 정유,가스, 철도 등 다양한 산업분야에서 건전성 상태 기반 정비를 가능하게 한다. 예방정비를 최대한 절감해 사회적으로 연간 12조원 이상의 낭비를 없앨 것으로 전망된다.
Laboratory for System Health and Risk Management (SHRM), Department of Mechanical Engineering