[AI 자율제조-①] 설비 ‘고장 후 대응’ 지침서 파쇄하는 AI, 차세대 범용 모델로 혁신하는 ‘예지보전’

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설비의 예측 불가능한 고장은 막대한 경제적 손실과 생산 효율 저하를 초래하는 기술적 한계로 작용한다. 이 가운데 기존의 전통적인 유지보수 방식은 점차 한계를 드러내고 있다. 산업 현장에서 설비자산성능관리(APM)는 이제 고장 후 사후 대응에만 집중되지 않는다. 사전에 문제를 예측·대비하는 새로운 패러다임을 노리고 있다.

이처럼 비효율적인 대응 구조를 벗어나고자, 제조업의 미래를 결정지을 인공지능(AI) 기반 자율제조(Autonomous Manufacturing) 시대가 도래했다. 과업별로 모델을 개발해야 했던 머신러닝(Machine Learning)의 부족한 부분을 근본적으로 극복하는 새로운 지향점을 제시하고 있다.

이는 단 하나의 거대 모델로 모든 문제를 해결하는 파운데이션 모델(Foundation Model) 시대로의 전환을 의미한다. 이러한 신규 트렌드는 생산 현장 전체의 운영 및 유지 보수(O&M) 프로세스를 혁신할 구체적인 로드맵으로 기대받고 있다.

‘사후 유지보수’ 시대 저문다...고장 모드를 예측하는 산업 AI의 눈

이러한 배경에서 원프레딕트는 각 산업에 기반을 둔 새로운 접근법을 강조한다. 이 회사는 APM 솔루션을 공급하며 설비의 원초적 목적인 가동률을 극대화하는 것을 목표로 하고 있다. 피디엑스(PDX)·사이클론(Cyclone) 등 제품군을 통해 현장의 다양한 데이터를 통합 관리하는 데 기여한다. 특히 사이클론은 현장에서 발생하는 소음·진동·온도·압력 등 복잡한 산업 데이터를 수집한다. 이 데이터를 AI이 분석 가능한 형태로 정리하고 플랫폼을 구축함으로써, 데이터 기반 운영 방식의 핵심 역할을 한다.

원프레딕트는 이러한 접근법을 통해 세계적 권위의 산업 AI 데이터 챌린지 대회에서 기술력을 입증했다. 이는 그들이 가진 지능형 방법론의 원천을 입증한 결과로 풀이된다. 또한 국내 정유사는 사측의 ‘가디언 터보(Guardian Turbo)’를 현장에 들여 최적화된 설비 관리 과정을 경험하고 있다.

이 제품은 압축기·터빈 등 터보 기계에서 발생하는 진동·온도 등 데이터를 분석해 이상 징후를 사전에 진단하고 고장 모드를 예측한다. 또한 이 제품을 포함한 AI 솔루션을 생산 현장에 다양하게 적용했다. 이를 통해 설비 이상 진단을 진행하고, 인력 교체 주기를 줄이는 등 실제적인 개선점을 창출했다고 알려졌다.

원프레딕트 김용주 이사는 “이 솔루션은 전류·진동·온도·전력량 등에서 도출되는 멀티모달 데이터를 통해 효율적인 설비 활용법을 제시한다”며 “설비 유지보수 담당자들은 이러한 방법론으로 현장에 대한 통찰력을 얻고 다양한 긴급 상황에 빠르게 조치하고 있다”고 강조했다.

제조 파운데이션 모델의 '파괴적 혁신': Task-별 지옥 탈출과 레벨 2 기업의 숙제

원프레딕트가 제시하는 구체적 로드맵과 향후 비전 안에는 ‘제조 파운데이션 모델(MFM)’이 있다. 이는 전통적인 머신러닝 모델이 갖춘 한계를 극복하는 새로운 방법론으로 주목받고 있다.

MFM은 설비 고장 예측 시 각 과업별로 별도의 고립된 모델을 개발해야 했던 기존 병목을 개선할 것으로 평가된다. 기존 방식은 모델 개발과 현장 적용에 큰 자원을 소모해야 했다. MFM은 이러한 한계를 극복하기 위해 대규모 사전 학습을 통해 산업 데이터에 대한 이해를 미리 확보한다. 이후 실제 현장 적용 시에는 사전 학습된 데이터를 기반으로 미세 조정만 하면 즉시 사용 가능하다. 이는 AI 모델의 개발·적용 속도를 가속화할 것으로 보인다.

하지만 김용주 이사는 이러한 기술을 각 현장에 이식하는 데 준비가 필요하다고 강조했다. 국내 다양한 현장의 AI 준비 수준을 조사한 결과, 대부분의 기업들이 아직 데이터 활용 측면에서 미흡한 초기 단계인 레벨 2 수준에 머물러 있는 것으로 나타났다. 따라서 김 이사는 AI 자율제조 시대로 나아가기 위해서는 이러한 생태계가 파운데이션 모델을 적극 도입해야 한다고 목소리를 높였다. 또한 기업 내부의 데이터 활용 수준을 시급히 끌어올리는 것 또한 현재 국내 산업에 주어진 가장 중요한 지향점이자 숙제라고 덧붙였다.

오토메이션월드 최재규 기자 |

* 이 글은 ‘2025 AI 자율제조혁신 포럼’에서 원프레딕트 김용주 이사가 발표한 내용을 재구성하여 정리한 것입니다.

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[AI 자율제조-③] 탄소 중립의 최전선, ‘쓰레기통’ 비우는 적층 제조가 뜬다

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[AI 자율제조-②] 알람보다 먼저 움직이는 공장…AI 팩토리가 바꾸는 제조 업타임 미래

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