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인공지능 제조혁신 온라인시장, 완제품 불량 판정 신뢰도 높이는 등 성과 나타나기 시작
작성자
master
작성일자
2021-01-04
조회수
942

인공지능 제조혁신 온라인시장, 완제품 불량 판정 신뢰도 높이는 등 성과 나타나기 시작

 

- 서비스를 활용한 (주)조선내화의 우수 실증사례 소개 -

□ ‘인공지능 제조혁신 온라인시장’ 서비스를 통해 간단한 마우스 조작만으로 내화제품의 불량 판정에 필요한 인공지능 분석모델을 쉽고 빠르게 생성
   * 인공지능 제조혁신 온라인시장(KAMP) 서비스 포털(http://www.kamp-ai.kr) 참조

□ 생성된 인공지능 분석모델을 활용, 불량 검사를 자동화하여 기존 육안검사 대비 신뢰도 향상, 판정 시간 단축 실현

 

   * ‘신뢰도 90% → 96%’로 향상, ‘판정 시간 1.5분 → 0.5분’으로 단축 

 


(주)조선내화는 1947년 설립 후 우리나라 최초로 내화물 산업을 개척해 국내 내화물의 100%를 국산화시키는 등 70여년을 우리나라 중공업 발전의 버팀목이 되어온 국내 유일의 종합내화물 제조회사이다.

 
최근 이 기업이 중소벤처기업부(장관 박영선, 이하 중기부)의 인공지능 제조혁신 플랫폼(KAMP, Korea AI Manufacturing Platform, 이하 캠프) 사업에 참여해 내화물 제품의 불량 검사에 세계 최초로 인공지능을 도입해 화제다.
 
검사에 필요한 알고리즘, 분석모델 등은 인공지능과 제조공정 전문가의 도움을 통해 만들었고, 「인공지능 제조혁신 플랫폼(KAMP) 서비스 포털 오픈식*」을 통해 실제 데이터를 분석해 불량품을 검사·판정하는 과정도 시연했다.
 
* (일시/장소) ‘20.12.14(월) 16:00~17:00 / 카이스트 KI빌딩 1층 퓨전홀
(주요내용) KAMP 서비스 소개·시연, 인공지능 제조강국 비전선포 등
** 행사 영상은 중기부 공식 유튜브 채널(https://www.youtube.com/user/bizinfo1357) 참조
 
이 기업은 최근까지 완성된 내화물 제품 내부에 존재하는 크랙, 이물질 등의 불량 유무를 엑스레이(X-Ray) 장비를 이용해 작업자가 육안으로 직접 검사해왔다.
 
하지만 제품 형상의 다양화와 검사원의 연령 상승으로 검사의 신뢰성이 저하되고, 작업자의 눈 피로도에 따른 추가 인원 투입으로 제조원가가 상승하는 등 여러 문제에 직면했다.
 
이를 해결하고자 인공지능을 제조 현장에 도입하해 내화물 제품의 불량 검사를 육안에서 자동으로 전환하는 것을 최종목표로 삼고, 중기부의 인공지능 제조혁신 플랫폼(KAMP)* 사업에 참여했다.
 
* 데이터 저장·분석 인프라, 인공지능 분석 도구, 인공지능 데이터셋, 전문가 컨설팅 및 실증 지원, 교육 서비스 등을 한 곳에 모아 중소제조업의 인공지능화를 지원하는 종합 플랫폼
 
인공지능을 도입한 불량 검사 과정은 다음과 같다.
 
최종 내화물 제품을 찍은 엑스레이(X-Ray) 동영상으로부터 이미지 데이터를 추출하고, 각 데이터별로 ‘정상/불량 여부’를 상표 부착한다.
 
그리고 개발된 인공지능 분석모델의 강화학습에 활용해 실제 내화물의 이미지 데이터가 인공지능 연산방식에 입력되었을 때 정상인지 불량인지를 정확히 판정할 수 있게 된다.
 
 
< 인공지능을 도입한 내화물 불량 검사 장면 >
그림입니다.
 
이로써 검사자 숙련도에 따라 일정하지 않았던 판정 정확도를 향상시켜 판정 신뢰도를 90%에서 96%까지 향상시켰으며, 검사시간도 1.5분에서 0.5분으로 대폭 단축시킬 수 있었으며, 기존 유형의 패턴에서 벗어난 새로운 불량 패턴에 대한 대응력도 강화됐다.
 
(주)조선내화 이귀선 상무는 “이번 프로젝트가 지속적으로 관리돼 인공지능 제조혁신 플랫폼(KAMP)를 통해 동사가 다시 한번 도약할 수 있는 기회가 되었으면 한다”고 밝혔으며,
 
중기부 김일호 스마트제조혁신기획단장은 “인공지능 제조혁신 플랫폼(KAMP)의 서비스 포털 기능과 콘텐츠는 중소기업의 수요를 반영해 계속해서 추가·보완해 나갈 것”이라며,
 
“인공지능 제조혁신 플랫폼(KAMP)를 통해 중소기업도 대기업 수준의 인공지능 서비스를 지원받는다면 (주)조선내화와 같은 우수한 실증 사례는 향후 더 많이 발굴될 것”이라고 언급했다.