'(주)스피랩(대표 이혜영)'은 원패키지 회전기기 설비 AI 이상 감지 솔루션 ‘레이판(RayPANN)’을 신규 출시했다고 16일 밝혔다. 스피랩은 사물인터넷(IoT) 인공지능(AI) 스타트업이다.
제조 공장 내 핵심 유틸리티인 펌프, 모터, 컴프레서 등의 회전기기는 공장 설비 주 동력을 제공하는 중요 제조 설비에 속한다. 제조업종 대다수가 유압식 생산설비 및 장치를 도입, 운용 중인 가운데 모터(원동 컴포넌트)와 펌프(구동 컴포넌트) 등으로 구성됐다.
업체에 따르면, 최근 공장의 내부 시스템이 복잡해지면서 회전기기 유지보수 비용이 높게 책정되는 경향이 나타나고 있다. 부품이 하나라도 고장날 경우 다운타임 발생에 따른 생산 운영 비용 손실이 발생할 수 있고, 과거에는 이러한 리스크를 해결하기 위해 일정 주기로 모니터링하여 고장 여부를 진단하는 정기적 예방 정비가 활용돼 왔다.
이로 인해 최근에는 실시간으로 설비 상태를 감시해 설비 이상을 조기에 감지하는 예지보전(Predictive Maintenance) 기반 설비 진단 방법이 일반화되는 추세다.
예지보전 기반 설비 진단 방법은 부품 교체 주기 또는 고장 여부를 미리 판단해 다운타임을 최소화할 수 있도록 돕고, 회전기기 변위, 속도, 가속도 기본 원리에 의해 상태를 진단하여 불균형 마찰, 베어링 결함, 축 정렬 오류, 기계적 느슨함 등 각종 결함 특성을 파악하는데 도움을 준다. 기계적 관점의 진동 신호분석 이외에 전류, 전압, 온도, 토크 등 전기적 관점에서의 신호 분석을 추가하여 보완하기도 한다는게 업체 측의 설명이다.
업체에 따르면, 예지보전 및 이중이상감지 AI 솔루션인 레이판은 온 엣지(On-Edge) AI 게이트웨이(HW)와 클라우드 모니터링 소프트웨어(SW)로 구성됐다. 1개월 이상 학습한 결과를 기반으로 이상탐지 전조 예측을 돕는다.
스피랩 측은 “진동·노이즈 센서 연결 온 디바이스(On-Device) AI와 클라우드 AI API(Application Programming Interface)로 구성된 이중 이상감지 기능을 탑재했다”며, “AI학습에 필수적인 설비 고장과 관련된 이상치 데이터는 현장에서 실시간 수집이 어려운 상황으로, 스피랩은 실제 이상치 특성과 유사한 이상치 데이터를 만드는 증강(Augmentation)에 대한 자체 고유 알고리즘으로 AI 모델 성능을 15-20% 향상시켰다”고 전했다.
또한, 시간 흐름에 대한 신호 데이터를 주파수 도메인의 관점으로 AI 전조예측 모델을 적용하여 추가적인 성능 개선을 입증했다. 해당 모델은 지난해 정보통신산업진흥원(NIPA) 시화공단 회전설비 대상 지능형IoT 실증사업 컨소시엄으로 참여해 우수평가를 받은 바 있다.
업체에 따르면, 레이판은 설비 유지보수의 핵심 영향 요인인 진동 및 노이즈 기반 실시간 이상감지 모니터링 AI 진단 예측 기능을 갖췄다. 무엇보다 센서 및 게이트웨이(컨트롤러), 모니터링SW AI 패키지 솔루션으로 원스탑 처리가 가능하며 저렴한 구독 비용 및 연중 기술지원 관리 혜택을 제공하는 것이 메리트다. 추가 옵션 선택으로 IoT 네트워크 침입 이상탐지 판별 모델로 해외 오픈 데이터베이스를 기반한 IoT 공격 데이터베이스의 주기적 재학습을 통해 IDS/방화벽을 구축하기 쉽지 않은 환경에서 사이버 공격을 사전에 막을 수 있는 보안 기능을 제공한다.
스피랩은 레이판 출시를 기념하기 위해 시스템 무료 1개월 학습 지원 혜택을 제공한다. 또 예지보전 및 이상감지 제품 설치를 위해 사전 진동, 노이즈 센서 추천 및 무료 현장 컨설팅 혜택을 지원한다.
스피랩 관계자는 “회전기기가 설비의 주된 동력원이라는 핵심 기능을 고려할 때 이상감지 시장은 대상에 대한 안정성 관리, 유지보수 비용 절감 및 생산 가동률 향상 등의 장점들에 대한 가치 제고로 성장세를 보이고 있다”며 "현장무료컨설팅과 저렴한 월 구독제로 센서·게이트웨이, 모니터링시스템 이용과 예지보전·이상감지 전담 원격기술지원까지 가성비 있는 솔루션으로 평가받고자 한다"고 말했다.
