“중소 제조기업은 노후 설비, 비용 부담, 인력 부족 등으로 디지털 전환(DX) 및 인공지능(AI) 도입에 어려움을 겪고 있습니다. 비츠로시스는 모니터링 시스템에 특화된 기술을 보유하고 있습니다. AI 기술을 통한 보다 혁신적 설비 및 공정 이상 진단 솔루션을 제공하고자 합니다.”
이기재 비츠로시스 대표는 “울산 화학단지에 산업 설비 데이터를 AI가 직접 해석하고 진단하는 체계를 구축했다”며 “대표적 장치기반 산업인 석유화학산업의 1번 도시인 울산을 시작으로 경남지역 자동차 부품 업종까지 솔루션을 확산하겠다”고 밝혔다.
비츠로시스는 울산 정밀화학 현장에 AI 기반 설비·공정 이상 진단 기술을 적용해 플랜트 DX 모델을 실증했다. 이번 성과는 과학기술정보통신부와 울산시, 정보통신산업진흥원(NIPA)이 지원하는 '제조업 AI 융합 기반 조성 사업' 일환이다. 울산정보산업진흥원이 수행한 '광역연계형 AI솔루션 개발·실증 지원 과제'를 통해 도출됐다.
비츠로시스는 지능형 전력망(스마트그리드) 및 자동제어 시스템 등 산업용 모니터링 기술에 강점을 가진 기업이다.
기존 정밀화학 업종은 분산제어시스템(DCS)과 진동 모니터링 시스템(CMS)을 보유하고도 데이터를 활용한 수백개 설비의 이상 진단을 소수 인력에 의존해 왔다. 비츠로시스는 진동, 온도, 전류, 압력, 유량 등 이종 센서 데이터를 통합 관리하고 AI가 설비 상태를 예측·분석해 '설비의 건강을 진단하는 디지털 주치의' 역할을 수행하도록 시스템을 전환했다.
AI는 단순 알람을 넘어 자동 진단 근거와 판단 결과를 시각화해 제공한다. 작업자는 웹 기반 모니터링 화면에서 설비별 상태, 이상 트렌드, 주파수 스펙트럼을 실시간 확인하고 필요 시 즉각 조치를 취할 수 있다.
이 대표는 “이번 과제를 통해 SK케미칼, 에이스앤이 등 정밀화학·자동차 부품 기업의 현장 데이터를 연계해 AI가 설비 진동, 압력, 온도 등 다종 센서를 실시간 분석하고 이상 징후를 자동 진단하는 시스템을 구축했다”면서 “실증에서 고점도 화학제품 교반 설비의 베어링·축수부 이상을 조기에 탐지해 약 2억원대 생산 손실을 예방했다”고 설명했다.
비츠로시스는 확보한 AI 기술을 자동차 부품, 공작기계, 석유화학 등 장치산업 전반으로 확산한다는 계획이다. 공작기계 PLC 데이터와 진동 기술을 접목해 절삭공구 수명과 공작기계 부품 이상을 진단하는 기술을 개발·상용화하고, 절삭공구 수명을 기존 대비 3% 이상 증가시켜 고정비 절감을 목표로 한다.
이 대표는 “공작기계의 PLC데이터와 진동 기술을 접목해 자동차 부품 업종의 주요 설비를 대상으로 절삭공구 수명 및 공작기계 부품 이상을 진단하는 기술을 개발 및 상용화하겠다”고 말했다.
이어 “내년 개발 고도화와 상용화를 위해 개발자와 사업관리 인력을 신규 채용하고 제조AI 및 자율주행 연구개발(R&D)을 위해 매년 매출의 5% 이상을 연구개발비로 투자할 계획”이라고 청사진을 밝혔다.
박준호 기자 junho@etnews.com
