이파피루스, AI·클라우드·사물인터넷 결합 ‘모터센스’로 모터 고장 예측

...가동중인 모터에 부착만 하면 설치 완료

 

제조산업에서 핵심, 기본이 되는 기계, 부품은 무엇일까. 바로 모든 기계의 움직임의 기본이 되는 모터다. 아무리 AI, 5G, 클라우드 등 4차 산업혁명 관련 최첨단 기술이 도입이 됐다 한들, 모터가 멈춘다면 의미가 없다.

모터 고장은 보수적인 추산으로도 연 3~5%의 확률로 발생하고 있으며, 모터 고장으로 인한 비용은 모터 자체의 수리, 교체 비용에 그치지 않는다. 인건비, 생산중단에 따른 피해, 재료 손실, 품질관리 비용 등 업종에 따라 수천만원에서 수십억까지 막대한 손실을 끼치게 된다.

중요성을 인지하고 있음에도 중소기업 입장에서는 모터 등의 예지보전에 많은 힘을 쏟기는 쉽지 않다. 기본적인 인건비 부담은 물론, 스마트팩토리를 도입해 디지털화에도 많은 투자비용이 투입되기 때문에 후순위로 밀려 있을 수밖에 없다. 또 무인 냉장창고 등 공장 환경상 수시로 점검하기 어려운 조건들도 많다.

이런 상황속에 데이터 기술 전문기업 이파피루스가 인공지능·클라우드·사물인터넷을 결합한 모터 고장 예측 솔루션 ‘모터센스’를 시장에 출시하며 큰 관심을 받고 있다. 이파피루스는 ‘모터센스(MotorSense)’로 올해 5월 과학기술정보통신부 ‘신SW(소프트웨어)상품대상’ 장관상을 수상하기도 했다. 이파피루스 김정희 대표를 만나봤다.

‘모터센스’ 소개를 부탁한다.

5년의 기간동안 연구개발 과정을 거쳐 지난해 ‘모터센스’를 시장에 선보이게 됐다. 모터를 포함, 펌프, 압축기, 팬 등 회전 기계의 진동 데이터를 수집 및 분석해 고장 가능성을 예측하는 ‘예측정비’ 솔루션이다. 무게 50g의 작은 IoT 무선 센서에 배터리와 와이파이가 내장돼 있어 가동중인 모터에 그대로 부착만 하면 설치가 완료된다. 센서가 진동 데이터를 수집해 클라우드로 전송하면 이를 인공지능이 분석해 어떤 종류의 고장이 몇 퍼센트의 확률로 일어날지 최소 2주, 최대 4주 전에 휴대폰 문자 메시지로 미리 알려 준다. PC나 모바일로 언제 어디서나 모터 상태를 확인할 수 있는 실시간 모니터링 서비스를 함께 제공한다.

공장 현장은 다양한 소음, 진동 등에 노출돼 있어, 모터만의 이상 진동을 찾기는 쉽지 않아 보이는데?

맞다. 지게차, 다른 전동기 등의 진동 등에 노출돼 있어 자기신호를 찾기는 쉽지 않다. 이 부분이 모터센스의 핵심기술이다. AI 기술의 상당부분이 의미있는 시그널을 찾는데 집중돼 있다. 구미에 있는 이파피루스 테스트용 랩에서 1년이 넘게 데이터 수집을 위한 연구를 진행했다. 구입해 망가뜨린 모터만 100개가 넘는다. AI가 지속적으로 스스로 강화학습을 통해 계속 정확도가 높아지고 있다.

소프트웨어 기업이 직접 센서를 만든 것이 의외인데?

직접 만들지 않으면 우리가 생각하는 ‘모터센스’의 기능을 구현할 수 없었다. 기존 센서들은 원시데이터, 즉 LAW 데이터를 전부 보낼 수 없다. 센서가 적당히 계산을 해서 이를테면 진동의 최대치, 평균치 이런 정도만 전송을 한다. 하지만 모터센스는 AI 학습을 해야 하기 때문에 모든 데이터를 보내야 한다. 이에 통신방식도 와이파이, 5G를 사용할 수 있어야 했다. 하지만 와이파이는 전력소모가 굉장히 크기 때문에 전력소모를 줄일 방법도 찾아야 했다. 이에 펌웨어부터 하드웨어까지 별도 설계를 통해 와이파이를 사용함에도 3년을 갈 수 있는 센서를 만들었다. 핵심기술 가운데 하나다.

출시 후 시장의 반응은?

1년만에 LG전자, 한화디펜스, 한화큐셀, 3M 등 30여개 기업이 ‘모터센스’를 도입했다. 비용부터, 설치까지 간편하기 때문에 기업이 도입에 부담이 적다. 월정액 방식으로 도입할 수 있고, 설치는 모터에 붙이기만 하면 된다. AI 기술을 사용했기 때문에 별도 교육도 필요 없고, 클라우드 방식으로 회사에 설치할 것이 아무것도 없다. 이에 기업이 부담없이 트라이얼 할 수 있고, 이에 도입결정까지 시간이 빠른 편이다.

향후 계획은?

지금의 ‘모터센스’는 정지돼 있는 모터에 사용할 수 있다. 새로 개발되는 AI는 움직이는 모터의 이상 신호를 잡을 수 있다. 스테커 크래인, 로봇팔, AGV 등에도 적용할 수 있게 다음 스텝을 준비중에 있다.

최종윤 기자 editor@infothe.com

 

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