충남 아산시에 소재한 에스앤씨는 산업용 로봇 솔루션, 정밀위치제어 솔루션, 제어계측 솔루션 등 핵심 기술을 기반으로 유량계, LFC 등을 생산하는 기업이다. 에스앤씨는 인공지능(AI) 기반 공정 지능화를 통해 작업시간을 단축하고 원부자재 구매발주 수요 예측을 통해 생산성을 높이고 있다.
충남 천안에 위치한 휴민텍은 OLED·반도체·이차전지 분야 자동화 장비를 생산하고 있다. 휴민텍은 AI 기반 리드타임 예측 솔루션을 통해 업무효율을 높이고 경쟁력을 향상시켰다.
과학기술정보통신부와 정보통신산업진흥원(NIPA)의 'AI 융합 지역특화산업 지원사업'을 통해 충청남도과학기술진흥원은 충남 특화산업인 친환경 모빌리티 기업이 보유한 데이터를 안전하게 학습·활용하고 AI 전문기업이 솔루션을 개발할 수 있는 실증랩을 구축했다. 충남 지역의 친환경 모빌리티 기업은 AI 전문기업이 개발한 기술을 활용해 공정 과정 혁신을 이끌어내고 있다.
AI 융합 지역특화산업 지원사업은 정부가 민간 협력을 이끌며 기술적 어려움을 해결하고 산업 생태계 간 협력을 확대하는 디지털 대전환의 엔진 역할을 충실히 수행했다. 특히 충남은 경제성장 7% 비전 달성을 위해 주력산업 중 하나인 자동차부품산업을 확대한 친환경 모빌리티 산업에 AI 융합기술을 적용해 고부가가치 산업으로 육성한다는 방침이다. 이번 사업을 통해 지방 중소기업의 어려움인 자금 조달, 전문 연구인력 부족 등 문제를 해소함과 동시에 충남지역 모빌리티 분야 자생력을 키울 수 있을 것으로 관측된다.
<4> 충남 친환경 모빌리티 AI융합 지원 사업 수요·공급기업
◇에스앤씨, AI 기반 이상치 추출·구매발주 예측 솔루션 적용
에스앤씨는 과기정통부와 NIPA 지원을 통해 디엘정보기술과 삼성디지탈솔루션을 AI 기술 개발기업으로 선정해 개발 업무 효율화를 위해 협력했다.
에스앤씨는 작업자가 직접 과거 데이터를 참고해 이상치를 추출하는 작업을 통해 작업시간이 과다하게 소요되거나 이상치 추출 결과값에 신뢰성이 하락하는 등의 불편을 겪고 있었다. 이에 디엘정보기술과 함께 AI 기반 이상치 추출 솔루션을 도입, 한 달에 약 192시간이 소요되던 작업시간을 75% 이상 감소시켜 약 48시간 이하로 줄였다. 신뢰성 높은 데이터와 검사기준을 확립하는 효과도 달성했다.
디엘정보기술은 AI 데이터분석, 시스템 개발, 스마트공장 구축 및 컨설팅 전문기업이다. 디엘정보기술은 데이터 모델링 및 분석을 통한 공정 지능화 플랫폼 구현하기 위해 시료 실험 결과와 데이터를 활용, OneClassSVM 알고리즘을 사용해 AI 솔루션을 개발했다. 데이터 분석에 기존에는 고숙련 작업자가 꼭 필요했다면 1명의 미숙련 작업자 투입도 가능해졌다. 1회 데이터 분석 후 작업 소요 시간도 하루 8시간에서 4시간 이하로 줄었다.
에스앤씨는 또 구매발주 정리를 수작업으로 진행하고 있었다. 생산계획 수립 어려움과 등록이 불필요한 재고가 증가하는 등 불편함이 있었다. 이에 삼성디지탈솔루션과 AI·지능형 원부자재 구매발주 수요예측 솔루션을 도입, 단기 및 장기 수요 예측을 통해 원부자재 예측 정확도를 높이고 비용을 절감할 수 있었다.
삼성디지탈솔루션은 보안 솔루션 및 스마트 팩토리 개발 업체로 스마트 팩토리 분야의 MES 등을 설계, 제작하는 기업이다. 삼성디지탈솔루션은 원부자재 발주 데이터를 포함한 ERP 데이터를 SARIMAX 알고리즘을 이용해 학습하고 BOM 산출 자동화 AI 수요 예측 시스템을 개발했다. AI 기반 수요 예측 시스템을 통해 구매 발주에 투입되는 작업 인원이 2명에서 1명으로 줄었고 직무 전환을 통한 생산성이 향상됐다. 구매 발주까지 걸리는 시간도 약 25% 절감됐다.
◇휴민텍, AI 기반 리드타임 예측 솔루션 적용
휴민텍은 과기정통부와 NIPA 지원을 통해 디엘정보기술을 AI 기술 개발기업으로 선정해 개발 업무 효율화를 위해 협력했다.
휴민텍은 작업자 경험에 기반한 부품 발주로 발주 과정에서 누락 품목 등이 발생하는 불편함이 있었다. 또 소모품의 재고, 발주 데이터가 제대로 처리되지 않아 일정 수립에 등에 어려움이 있었다. 이에 디엘정보기술과 AI·빅데이터 기반 품목별 리드타임 예측 솔루션을 도입, 작업시간이 평균 10% 이상 감소했으며 데이터 모니터링 준수율도 5% 이상 상승했다.
디엘정보기술은 자동차 부품 자동화 생산 설비의 배터리 패키징 공정의 일정 및 리드타임 데이터, BOM 데이터를 학습하고 SARIMA 모델을 활용해 품목별 리드타임 예측이 가능한 AI 솔루션을 개발했다. 작업자 수작업으로 발생하던 인적 오류를 30% 감소시켰고 재고·발주 데이터 관리 소요시간도 20% 감소했다. 작업시간 단축을 통한 인건비 절감 효과로 생산성도 5% 향상시켰다.
휴민텍은 도면 종류와 개수가 증가해 한눈에 비교 분석이 어렵고 많은 분석시간이 소요된다는 불편함도 겪었다. 이에 디엘정보기술과 AI 기반 도면 형상 유사도 비교 솔루션을 도입, 유사 도면 비교 검사 시간을 35분에서 25분으로 단축시켰다.
디엘정보기술은 설비 부품 도면의 설계 도면 데이터에서 좌표 데이터를 추출해 특이값분해(SVD) 알고리즘을 활용해 3차원 좌표 데이터의 피처를 추출하고 도면의 유사도를 측정이 가능한 AI 솔루션을 개발했다. 3D 도면 형태 유사도 비교 솔루션을 통해 도면 검토·작성 시간을 건 당 10분씩 단축시켰다.
정예린기자 yeslin@etnews.com
