[인더스트리뉴스 최정훈 기자] 웨다(WEDA)가 기존 인공지능(AI) 기반 솔루션에 강화된 분석·예측 기능을 입히고 있다. 대부분 제조기업들이 난색을 표하는 데이터 분석·예측 단계의 문턱을 낮춰 스마트팩토리를 가속화하겠다는 방침이다.

웨다(WEDA)는 ‘WE Do Analyse’ 약어로, ‘세상의 모든 데이터를 분석’하는 기업을
만들자는 목표로 2018년 7월에 설립된 스타트업이다. 인공지능(AI) 기반의 영상 이미지 데이터 분석 솔루션인 ‘BluAi Vision’과 정형 데이터 분석 솔루션인 ‘BluAi Tabular’ 등 주력 제품에도 기업 철학이 그대로 투영돼 있다.

데이터 속성간 Correlation 기능을 통한 데이터 의존도 파악 자료화면 [자료=웨다]

최근 산업 현장에서는 제품 기획부터 판매까지 모든 과정을 정보통신(IT) 기술로 통합해 최소의 비용과 시간으로 제품을 생산하는 스마트팩토리가 화두로 떠올랐다. 하지만 대량 생산 과정에서의 품질 문제에 대한 모니터링과 설비 고장에 따른 정비 문제를 극복하기 쉽지 않고, 또한 다양한 제품에 대한 관리시스템의 부재로 애를 먹고 있다는 것이 전반적인 업계의 반응이다. 

신제품을 개발하려면 다양한 조건으로 생산과 테스트가 진행돼야 해 많은 비용, 인력, 시간 등이 투입돼야 한다. 다양한 조건을 미리 예측해 최적의 조건값을 추천하는 방식으로 유발되는 리소스를 최소화 하는 솔루션도 요구되고 있는 것이다. 아울러, 제조기업들은 AI 전문인력이 없어도 어렵지 않게 데이터를 만들고 모델을 생성하며, 쉽게 서비스 운영까지 할 수 있는 솔루션을 발굴하는데 집중하고 있다.

웨다 최치민 대표는 “자사의 대표 솔루션인 BluAI는 스마트팩토리 구축 과정에서 부수적으로 생겨나는 난제들을 해결하기 위해, 산업현장 또는 비산업현장에 통합 인공지능 모델 개발과 더불어 예측 및 분석 서비스 운영을 지원하고 있다”고 구두점을 찍었다. 그는 BluAI Vision을 통해 이미지·실시간 영상 등을 분석하고 예측해 품질을 관리하며, BluAI Tabular를 통해 생산 환경에서의 공정 및 설비의 센서 데이터를 분석 및 예측해 설비가동률과 생산효율을 극대화 할 수 있다고 거듭 강조했다.

BluAi Tabular로 제조 숙원 예지정비 실현

통상 스마트팩토리에 첫발을 내딛게 되면 제조기업들은 기초 단계인 데이터 수집 및 통합 단계까지는 지체 없이 수월하게 진전하지만, 이후 분석 단계에서 벽에 가로막히는 경우가 적지 않다. 수집된 데이터를 어떻게 분석하고 활용해야 하는지 역량을 갖춘 기업이 그다지 많지 않다. 최치민 대표는 “BluAI를 통해 데이터 자동 생성, 모델 자동 생성 기능을 이용, 빠르게 AI를 도입해 경험 해보는 것이 가능하다. 이후에는 BluAI의 고급기능(전문가 모드)을 통해 점진적으로 확대 적용할 수 있다”고 설명했다. 

웨다는 BluAI를 통해 스마트팩토리 5단계(ICT미적용, 기초, 중간1, 중간2, 고도) 중에 중간1 단계부터 고도 단계까지의 실시간 의사결정, 실시간 공장 제어, 진단 및 운영 등의 수준별 구축을 지원한다. 데이터 수집 및 통합 단계인 기초 단계에 대한 부분도 추가적인 컨설팅을 통해 지원하고 있다. 

인공지능 모델 자동 생성 서비스 자료화면 [자료=웨다]

품질 검사에서 웨다는 각 공정 마다 설비에서 수집되는 Raw·Sensor 데이터와 공정 및 외부 조건(날씨, 보관기간 등)의 다방면의 데이터를 이용해 실시간으로 공정의 최종 결과값을 예측하고, 사전에 품질을 관리 할 수 있도록 지원하고 있다. 또한, 데이터를 바탕으로 예기치 않게 설비가 멈추는 불상사를 피할 수 있도록 BluAi Tabular를 통해 예지정비를 지원한다.

올해 출시된 BluAi Tabular는 아래와 같은 주요 기능들을 제공한다. 

데이터 자동 생성 기능 - BluAI Tabular에서는 수집된 데이터를 자동으로 분석해 주는 탐색적 데이터 분석(EDA) 기능을 제공하고 있다. 이 기능을 통해 각 데이터의 범위, 분포, 상관관계 등을 시각적으로 표현해 제조기업은 의사결정을 쉽게 할 수 있는 것이다. 더 나아가 Feature Engineering 기술을 통해 시스템이 자동으로 판단하여 데이터를 최적화 하는 효과도 누릴 수 있다. 

AI 모델 자동 생성 기능 - 데이터 생성 자동화뿐만 아니라 AutoML 을 이용한 AI 모델 자동 생성 / 병렬 AI모델 생성 기능을 통해 최적의 AI 모델을 간단히 생성하고 서비스 할 수 있다.

데이터 연계 및 제어 호출 기능 – 예측 및 분석된 데이터는 기존의 보유하고 있는 시스템(MES등)에 연계가 가능하며, 실시간 설비 제어와 연동 할 수 있다.
 
한편, 산업에서의 공정이나 품질관리는 해당 분야마다 상이하며, 기술의 발전이 빠른 만큼 하나의 범용성을 가지고 데이터를 분석하고 처리하기가 버거워지는 양상이다. 기업에서 AI 솔루션 도입하기 주저하는 상황은 이러한 연유에서도 비롯된다. 최치민 대표는 “이 같은 문제를 해결하기 위해 다양한 범용적인 모듈과 AI 모델들을 조합해 필요한 특정 부분을 해결 할 수 있도록 서비스 방향을 기획하고 있다”고 밝혔다. 

그는 이어서 “올해 웨다 전체 서비스 아키텍처(Architecture)를 MSA(Micro Service Architecture)로 변경하고 지속적으로 AI 알고리즘을 개발·배포 할 예정이며, 2022년부터는 각 산업 환경에 특화된 서비스를 제공할 계획이다“고 강조했다.

[최정훈 기자 (news@industrynews.co.kr)]

[저작권자 © FA저널 SMART FACTORY, 무단 전재 및 재배포 금지]