알티엠은 시계열 데이터에 기반한 공정 이상탐지 솔루션 '아폴로(APOLLO)'와 이미지 데이터에 기반한 불량탐지 딥러닝 솔루션 '허블(HUBBLE)'을 개발하는 업체다. 회사의 인공지능(AI) 원천 기술력을 바탕으로 한 제조AI 기술로 대한전선 케이블 제조공정 품질관리(QC) 강화 방안을 제안해 최우수상을 수상했다.
시계열과 이미지 데이터 분석을 거쳐 제조·검사 등 생산 공정 전반에 AI 솔루션을 구축하는 것이 알티엠 강점이다. 알티엠은 이번 공모전에서 대한전선 공정에 적용할 수 있는 솔루션을 제안했다.
알티엠은 2018년 창업해 제조AI 분야에서 이미 다양한 성과로 인정 받고 있다. 2021년 중소벤처기업부 '혁신기업 국가대표 1000'에 선정된데 이어 지난해에는 코리아AI스타트업 100에 선정되는 등 기술력을 인정받고 있다.
알티엠은 공모전에서 회사 솔루션을 적용해 기존 신선 공정에서 여러 종류 불량이 발생해도 자동으로 이상 여부를 탐지하지 못해 작업자가 주기적으로 육안검사를 실시해야 했던 문제를 해결하는 방안을 제시했다.
신선공정은 SCR공정에서 나온 구리선을 일정한 굵기의 얇은 구리가닥으로 가공하는 과정이다. 예컨대 8㎜ 구리선을 드로잉 장비를 거쳐 2㎜ 굵기로 뽑아내는 식이다. 알티엠은 신선공정 직후의 상태를 실시간으로 확인할 수 있도록 머신비전을 설치해 이상 알람을 제공하는 솔루션을 제시했다.
절연공정 편심률을 줄일 수 있는 방안도 내놓았다. 전선 제조 과정에서 일정하지 않은 편심률은 주요 불량 원인으로 꼽힌다. 또한 제품 편심률 검사를 위해서는 절연공정이 마무리된 제품의 샘플을 하나하나 취합한 뒤 절단해 물리적으로 확인해야했다. 하지만 불량률을 낮추기 위해서는 보다 자주 제품을 파괴해야하는 부작용이 있었다.
알티엠은 이런 절연공정 비효율을 엑스레이와 AI솔루션을 도입해 획기적으로 줄일 수 있을 것으로 예상했다. 편심률을 실시간 측정할 수 있는 엑스레이를 공정에 도입하는 방식이다. 측정한 데이터를 바탕으로 실시간 이상 여부를 탐지하고, 공정 제어값과 최종 편심률 간 상관관계를 분석하는 방식으로 최적의 제어값을 산출할 수 있는 솔루션을 선보였다.
특히 생산원가 비중이 높은 고압케이블 산업 특성상 불량률이 1%만 개선돼도 연간 약 60억원의 원가 절감은 물론 영업이익률 역시 12% 가량 개선될 것으로 알티엠 측은 전망했다. 이번 공모전 수상 역시 원가 절감에 기여할 수 있다는 점이 높은 평가를 받은 것으로 풀이된다.
알티엠 솔루션은 이미 반도체 및 디스플레이, 모빌리티, PCB 등 다양한 분야에 적용되고 있다. 특히 LED 및 광디스플레이 제조업체에 솔루션을 공급해 불량 비용 12%를 줄이는 성과를 거뒀다. 전체 생산성은 약 4% 정도 개선됐을 것으로 보고 있다.
성기석 알티엠 대표는 “모든 제조업의 꿈인 불량률 0% 달성”이라면서 “혁신적 AI 기술을 바탕으로 제조산업 전반의 비용절감, 품질향상, 생산성 증대에 실질적 가치를 제공하는 제조 AI 분야 글로벌 1위 기업이 되는 것이 목표”라고 강조했다.
류근일 기자 ryuryu@etnews.com
