부산 정보기술(IT) 기업 싸인랩이 인공지능(AI)으로 선박평형수 처리설비(BWMS) 건전성을 분석하고 이를 바탕으로 수요 맞춤형 공급망관리(SCM)를 지원하는 솔루션을 개발했다. BWMS 제조기업에 공급해 높은 확률로 불량을 예측하고 유지보수에 드는 시간과 비용을 절감하는 성과를 거뒀다.
싸인랩(대표 임호섭)은 '제조업 AI융합 기반 조성산업' 연구개발사업화(R&BD) 과제로 제조 현안 해결 AI 솔루션 개발 실증을 수행해 AI 기반 BWMS 건전성 측정 솔루션을 개발했다.
수요기업인 테크로스는 글로벌 BWMS 선도 기업으로 경쟁이 치열해진 시장 상황에서 BWMS 유지보수 시 기존 사후처리 방식으로는 적기에 대응하기 어렵다고 판단하고 사전적 예방 가능한 유지보수 기술의 필요성을 절감했다.
싸인랩은 테크로스의 ERP, MES, CMS 등 다양한 BWMS 제조 및 운영 데이터를 수집하고 AI 모델에 적재해 BWMS 건전성과 수요예측 정보를 산출하는 솔루션을 개발했다. 이를 위해 전처리 완료한 데이터 2900만건과 새로 수집한 BWMS 데이터 3300만건을 수집·정제·가공했다.
해수 온도, 잔류염소측정값(TRO)을 비롯해 BWMS의 불량 원인이 되는 요소의 센서 측정값과 에러 정보를 결합해 BWMS에 영향을 미칠 수 있는 탐색 데이터를 생성했다.
이를 학습한 AI 모델은 BWMS 불량 원인 분석 정확도 95%, 정밀도 95%, 재현율 96%를 달성했다. 데이터 모니터링을 기반으로 조만간 수리가 필요할 것으로 보이는 BWMS 내 잠재적 문제나 교체 주기가 다가오는 부품을 사전에 감지해 알려준다.
테크로스는 부산 공장과 선박에 설치한 BWMS에서 실증을 수행해 그동안 개인 경험에 의존해온 BWMS 부품 재고 관리를 객관적 데이터에 의한 체계적이고 합리적인 방식으로 전환하면서 공급망 관리 효율을 극대화하는 효과를 거뒀다.
싸인랩은 BWMS 건전성 분석 솔루션 저작권을 등록하는 한편 베트남 하노이 등 해외에서 BWMS 건전성 분석 관련 3건의 업무협약(MOU)을 체결하는 성과를 거뒀다. 싸인랩은 2025년도 사업에서는 BWMS 건전성 측정 AI 모델을 고도화하고 이를 통합한 SCM 개발에 착수할 예정이다.
임호섭 싸인랩 대표는 “BWMS는 시스템이 복잡하고 지속적인 교정이 필요하기 때문에 전문 엔지니어 투입이 필수이며 많은 인적 자산을 요구한다”면서 “유지보수 및 부품 적시 공급을 위한 SCM 도입이 필요한 이유”라고 말했다.
제조업 AI 융합 기반 조성사업은 과기정통부와 정보통신산업진흥원이 'AI 지역 확산 추진 전략'에 따라 올해 시작한 영남권 5개 시도 협력 사업이다. 부산시와 부산정보산업진흥원은 사업 첫해인 올해 5개 개발기업과 5개 수요기업을 매칭해 기계부품 현안 해결을 위한 5개 AI 솔루션 개발 실증을 추진했다.
부산=노동균 기자 defrost@etnews.com
