퓨처메인은 발전 플랜트, 석유화학, 철강, 제지산업 등 주요 기간산업 전반에서 35년이 넘는 설비 진단 및 엔지니어링 경험과 노하우를 기반으로 기계 상태를 실시간으로 평가하고 결함을 자동으로 진단할 수 있는 기술을 국내 최초로 개발해 제조업체에 보급하고 있다. 첨단 IoT 기술과 전문 엔지니어링 기술의 융합을 통해 전통적인 제조설비 공장을 스마트 공장으로 고도화 시킬 수 있는 예지보전 시스템인 ExRBM을 개발함으로써 설비의 최적관리와 함께 기업의 경쟁력을 높이고 있다.

이미 국내에서는 2017년 한국전자대전에서 Best Innovation New Product 대상을 수상하며 기술력을 인정받았으며, 국내 화력발전소에서는 퓨처메인의 프로그램을 이용한 스마트 발전소 플랫폼 개발에 공동 연구를 진행하고 있다. 이밖에 철강회사, 제지회사, 석유화학 플랜트에 적용해 기술의 신뢰성을 인정받았고, 공작 기계의 “Smart Tooling System”에 적용되어 툴 수명 예측과 불량품 감소에 큰 효과를 보고 있다.

[INTERVIEW]

Q. 퓨처메인이 만들어진 계기는?

국내에서 아직 설비의 데이터 수집과 분석을 통한 최적관리가 도입되기 전이었던 80년대 한국기계연구원에 근무하면서 공장과 기계 고장을 분석하고 연구하면서 설비의 데이터를 수집하기 시작했습니다. 이후 발전 플랜트의 설비 진단 및 신뢰성 평가 등을 진행하면서 35년 동안 꾸준히 모아온 방대한 양의 회전 기기와 각종 설비에 대한 데이터베이스를 기반으로 스마트 공장 솔루션 ExRBM을 탄생시켰습니다.

매일 매일 항상 주의를 기울이지 않으면 사고가 발생하는 곳에서 오랜 기간 일하다 보니 현장의 엔지니어를 위험한 설비로부터 안전하게 보호하고 더 좋은 여건에서 일할 수 있도록 하는 이로운 기술을 개발 해야겠다는 신념 하나로 시작했습니다.

Q. 퓨처메인이 지향하는 정신은?

퓨처메인이 추구하는 목표는 ‘사람 중심의 기업’입니다. 생산인구가 줄어들고 공장의 설비가 자동화됨에 따라 작업자들이 생산공정에서 소외되는 일이 발생하고 있습니다. 이런 추세는 생산성 향상 측면에서 기업의 경쟁력을 높이기 위해서는 어쩔 수 없는 세계적인 경향입니다. 그러나 작업자들에게는 이들 설비들을 보다 전문적으로 관리하는 더 고급화된 일이 늘어나고 있습니다. 당사에서 개발한 ExRBM 시스템은 설비 고장을 미리 진단해 알려줌으로써 작업자의 설비관리 능력을 향상시킵니다. 동시에 작업자의 안전을 지키고 공장의 설비도 오랫동안 고장 없이 최적으로 관리할 수 있도록 도움을 주는 스마트 공장을 위한 플랫폼 개발을 목표로 하고 있습니다. 모든 중소·중견 공장들이 사고 없이 안전하게 설비를 최적으로 관리하고, 제조 경쟁력을 갖출 때까지 끊임없이 연구하고 개발하는 것이 퓨처메인이 지향하는 바입니다.

Q. ‘인공지능 예지보전 시스템’이란?

퓨처메인의 인공지능 예지보전 시스템 ExRBM은 스마트 공장을 고도화시키는 설비 최적관리 시스템입니다. 데이터의 수집에서부터 실시간 모니터링이 이뤄지고, 이상 발생시 결함을 자동으로 진단해 관리자들에게 즉시 알려줍니다. 이를 통해 관리자들은 빠르게 대처할 수 있습니다. 사물인터넷 기술과 빅데이터 분석을 위한 기술, 분석된 데이터를 활용해 빠르게 의사결정을 내릴 수 있도록 하는 전문가 시스템 등 인공지능이 적용된 새로운 설비관리 플랫폼입니다.

설비는 그 종류가 매우 다양하고, 사고를 일으키는 결함 유형도 복잡합니다. 그렇기 때문에 정확한 진단을 내리기 위해서는 많은 경험을 가진 전문가와 풍부한 데이터가 필요합니다. 병원에서 전문의가 많은 환자를 진단하는 것과 같습니다.

퓨처메인에서 ‘인공지능 예지보전 시스템’을 구축할 수 있었던 이유는 35년 이상 축적된 경험과 데이터가 있었기 때문에 가능했습니다. 80년도 중반에 ‘회전 기기 자동 진단을 위한 전문가 시스템’을 개발했으나, 기술에 대한 검증을 위해 현장 설비에 적용하고, 평가하고 보완하는 과정을 반복하면서 시스템을 완성하는데 20년이 소요 됐습니다. 결함 발생의 메커니즘 분석과 이들 결함들이 운전과 환경에 따라 서로 어떤 영향을 미치고 고장으로 이어지는지를 추적해 이를 결함 패턴으로 정립하고, 결함들이 진전되는 각 단계별 가중치를 설정하고, 동일한 유형의 결함에서도 조합의 강도에 따라 결함을 분류할 수 있도록 분석과 진단 파라미터를 설정했습니다. 여기에 인공지능 알고리즘 기법을 적용해 복잡하고 다양한 결함의 유형을 분류하고 최적의 진단 결과를 도출할 수 있도록 설계했습니다.

현재 기업에 공급되는 ExRBM은 기업의 어떤 환경에서도 적용해 다양하게 활용할 수 있도록 했습니다. 설비 관리자들이 설비의 결함을 직관적으로 빠르게 인식하고 대처할 수 있도록 그래픽 UI를 보완하고, 관리자들이 설비 관리를 쉽게 이해하고 관리할 수 있도록 했습니다. 또 기존에 설치돼 있는 모니터링 시스템에 추가 설치 없이 연동해 사용할 수 있어 현재 운영되고 있는 모니터링 시스템을 충분히 활용할 수 있습니다.

Q. 정부에 바라는 지원 정책은?

정부에서는 기업의 스마트팩토리 구축의 필요성을 적극적으로 홍보하고, 중소기업의 실질적인 스마트팩토리 구축을 위한 지원책을 마련해야 할 것입니다. 현재 많은 기업에서 스마트팩토리 구축의 필요성은 느끼고 있으나 어떻게 구축하고 활용해야 할 지를 모르고 있습니다. 따라서 적은 비용으로 활용이 가능한 생산관리 시스템에만 관심을 보이고 있어 진정한 스마트팩토리를 구축하지 못하고 있습니다. 공장 관리에 필요한 설비의 실시간 정보를 받지 못한 상태에서 생산관리는 공장의 효율성을 높일 수 없습니다. 기업이 실용 가능한 스마트팩토리를 구축할 수 있도록 비용 지원과 기술 컨설팅이 보완되어야 할 것입니다.

Q. 설비가 공장, 공정마다 다른데, ExRBM이 어떻게 적용이 가능한가?

퓨처메인에서는 이런 문제점을 해결하기 위해, 설비를 구성하는 기계 요소를 세분화하고, 이들 요소들에 대한 결함 유형과 고장 패턴을 데이터베이스화 했습니다. 이상 발생 시 측정되는 데이터를 분석해 결함 유형을 도출했습니다. 예를 들면, 회전 기계에 가장 많이 사용되는 기계 요소인 베어링의 경우, 30만개 이상의 세계 각국 베어링 자료를 수집해 이를 데이터베이스화한 다음, 베어링 결함 진단 시 제조 회사명과 베어링 번호만 기입하면 자동으로 해당 베어링이 선정됩니다. 여기에서 회전 기계의 회전수만 기입하면 자동으로 베어링의 각 요소들이 결함주파수를 계산해 관리자에게 알려줍니다. 그러면 관리자는 측정데이터에 이들 결함주파수를 확인하면 베어링 결함 유무를 바로 알 수 있습니다.

Q. 앞으로 회사가 나아갈 방향?

단기적으로는 대형플랜트를 보유하고 있는 대기업들과 국내의 중소기업들이 저렴하고 신뢰성 있게 설비를 관리할 수 있도록 플랫폼을 보급하는 것입니다. 장기적으로는 당사의 플랫폼에 증강현실 기술과 빅데이터 분석기술을 융합해 작업자가 안전하게 공장 내 설비의 유기적 연관성을 분석할 수 있도록 하고 있습니다. 이를 통해 설비에서 발생한 고장이 자체 결함에 의한 것인지, 다른 설비와 연관되어 발생한 것인지를 분석함으로써 공장 설비의 고장을 근본적으로 제거하는 플랫폼을 구축해 보급하고, 이 기술을 국내 엔지니어링 회사와 함께 협력해 해외 플랜트 시장에 수출 하는 것을 목표로 하고 있습니다.

Q. 향후 계획?

플랜트 설비들이 대형화, 집약화 되면서 갑작스런 고장이 발생하면 많은 인명과 재산피해가 발생합니다. 최근 기업들은 안전 경영을 제일의 목표로 두고 있습니다. 지속적인 경쟁력 확보를 위해서는 스마트공장 구축이 매우 필요한데 이를 위해 설비들을 안전하고 효율적으로 관리하는 기술이 그 어느 때보다 필요합니다.

퓨처메인은 이를 위해 끊임없이 기술개발에 노력해 왔으며, 앞으로도 안전하고 최적화된 설비관리 기술개발을 위해 정진할 것입니다. 특히, 전문 인력이 부족한 중소·중견기업들이 당사에서 제공하는 플랫폼을 효율적으로 구축함으로써 대외 경쟁력을 확보할 수 있도록 적극적으로 지원하도록 노력하겠습니다.