- 품질검사·조립 효율화 위한 불량 검출 솔루션으로 공정 지능화 실현
- 3D 비전과 딥러닝 기술로 불량률 대폭 개선...생산성 'UP' 품질도 'UP'
- '수요 맞춤형 AI 솔루션 개발'로 경남 제조 현장 디지털전환에 새바람
산업용 디지털 트윈 솔루션 전문기업 제이엔이웍스(대표 홍의석)가 자동차 부품 제조 공정의 품질 검사 정확도와 조립 효율성을 크게 향상시키는 AI 기반 불량 검출 솔루션을 선보였다.
해당 솔루션은 경남 창원에 위치한 태림산업(주)의 제조 현장에 적용되어 실제 성과를 증명하며 제조업의 디지털 전환 가능성을 확인시켰다.
이번에 공개된 'I-Shaft Stacking 품질 검사 및 조립 효율화를 위한 불량 검출 솔루션'은 AI 3D 비전 기술과 딥러닝 알고리즘을 통해 자동차 부품 제조 현장의 조립 및 검사 공정에서 발생하는 문제들을 해결한다.
제이엔이웍스는 스마트 환경·보건·안전(EHS) 통합 모니터링 플랫폼, AI 기반 지하철 승객 안전 시스템, 증강현실(AR) 원격 지원 서비스 등 다양한 AI 3D 비전과 디지털 트윈 기술 기반 솔루션을 제공하며 산업 혁신을 이끌어 온 기업이다. 제이엔이웍스는 이러한 기술력을 인정받아 지난 7월 경남테크노파크가 추진하는 '수요 맞춤형 AI 솔루션 개발·실증 지원 사업'에서 AI 기술 공급 기업으로 선정되었고, 수요 기업으로 참여한 태림산업과 협력하여 검사 공정과 조립 공정의 지능화 구현에 집중해 왔다.
태림산업은 글로벌 13개국에 미래 자동차 조향 장치 부품을 수출하는 강소기업이다. 자체 BI팀을 통해 데이터 분석 역량을 확보하고 생산 지능화와 물류 자동화를 위해 지속적으로 투자해왔다. 제이엔이웍스는 태림산업이 축적한 생산 데이터와 공정 노하우를 기반으로 품질 검사 정확도와 조립 과정 효율성을 높이는 AI 솔루션을 구축했다. 이 과정에서 기술 지원 기업으로 참여한 디원을 통해 태림산업의 서버와 AI 분석 장비를 도입해 제조 현장에 설치, 운영하면서 제조 공정에서 발생하는 방대한 데이터를 체계적으로 수집하고 AI 동작 분석을 통해 최적의 작업 패턴을 분석했다.
이번 프로젝트의 핵심은 실시간 불량 검출과 품질 관리 기술이다. 제이엔이웍스는 AI 3D 비전 솔루션과 딥러닝 알고리즘을 통해 부품 형상을 정밀하게 시각화하고 불량품을 신속하게 검출하는 시스템을 구축했다. 3D 비전 카메라와 Open3D 도구를 활용해 불량 검출 정확도를 높였으며, 제조업에서 비정상 탐지에 널리 쓰이는 PatchCore 알고리즘을 도입해 소량의 데이터만으로도 높은 불량 검출 성능을 실현했다.
또한, 조립 공정의 최적화에도 AI 기술이 적용됐다. 장단기 메모리(LSTM) 및 적응형 신경 퍼지 추론 시스템(ANFIS) 알고리즘을 통해 작업자의 숙련도에 관계없이 안정적인 품질이 유지되도록 최적의 부품 조합과 작업 패턴을 자동으로 추천한다. 데이터 분석 및 모델 업그레이드 자동화가 가능한 MLOps 플랫폼을 도입해 공정 개선과 효율화가 지속적으로 이루어지도록 설계된 점도 주목할 만하다. 이번 솔루션 적용으로 태림산업은 검사와 조립 공정의 지능화를 통해 작업 병목 현상을 해소하고 비용 절감을 달성하며 품질 경쟁력을 크게 강화했다.
제이엔이웍스의 홍의석 대표는 “이번 솔루션은 자동차 부품 제조 공정의 생산성과 운영 효율성을 크게 개선한 사례”라고 소개하며 “앞으로도 다양한 제조업 현장에 꼭 필요한 AI 솔루션을 고도화하여 디지털 전환을 선도하는 기업으로 성장해 나갈 것”이라고 밝혔다.
한편, 제이엔이웍스가 과제를 수행 중인 경남테크노파크의'수요 맞춤형 AI 솔루션 개발·실증 지원 사업'은 과학기술정보통신부와 경상남도가 지원하고 정보통신산업진흥원(NIPA)이 전담하는 '제조업 AI 융합 기반 조성 사업'의 일환으로 오는 2025년까지 2년간 계속된다. 이 사업은 지역 내 제조업계가 직면한 다양한 문제를 AI 기술로 해결해 지역 산업 전반에 디지털 전환의 바람을 일으킬 것으로 기대를 모으고 있다.
이경민 기자 kmlee@etnews.com
