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MFG 38 트렌드 에디터 | 조아라 기계 산업이 새로운 시대를 받아들인 방식에 대하여 기계연, ‘4차 산업혁명 연계 기술’ 보고서 발표 4차 산업혁명이라 명명된 시대의 핵심은 ‘연결’이 다. 기존의 제반 산업이 신기술과 연계되면서 전혀 새로운 산업으로 거듭나자, 지난해 11월 열린 글로 벌 기계기술포럼은 기존 산업에 변화를 야기한 기 술을 ‘4차 산업혁명 연계 기술’이라고 이름지었다. 글로벌 기계기술포럼이 분류한 연계 기술에는 AI, 빅데이터, IoT, VR·AR·MR, CPS 등이 있다. 대표적인 연계 기술인 AI는 사람이 인지하고 논리 적으로 판단하는 모든 분야에 활용이 가능하다. 다 양한 분야에 쓰일 수 있어 발전 가능성이 높은 AI는 2000년대 이후 비약적으로 발전했다. 머신러닝 기 술의 한계를 보완하는 딥러닝 기술이 발달되기 시 작하면서부터다. 머신러닝 중에서도 딥러닝은 기존의 전처리 과정과 특징 추출 과정을 하나의 프로세스로 통합한 기술 이다. 이것이 과적합 문제를 최소화하면서 산업계 의 주목을 받기 시작했다. 딥러닝의 장점이 알려지 면서 글로벌 IT 기업들은 적극적으로 딥러닝 플랫 폼 기술을 주도하고 있다. 최적의 제조 솔루션 제시 기계 산업도 예외가 아니다. 기계 산업 내에서 AI는 인간의 물리적 입력양과 데이터를 학습해 비정상 을 감지하거나 분류, 예측하는 맞춤형 솔루션 플랫 폼 기술로 부상하고 있다. 기계 부품에 부착된 센서 로 실시간 데이터를 확보하고, 이상 데이터를 탐지 해 고장을 예측해 기계의 사용 수명, 신뢰성, 안전성 등을 강화할 수 있을 것으로 기대를 모으고 있다. 실시간 데이터를 분석한 AI가 최적의 제조 솔루션 을 제시할 것이라는 예측도 있다. AI를 활용한 직관적인 설계도 가능해졌다. 특정 부 품이나 시스템의 설계 도면, 신뢰성 데이터 등을 학 습한 AI가 최적의 설계를 제안하고, 이를 3D 프린 터로 생산하는 단계까지 발전했다. 오토데스크는 Dreamcatcher project를 통해 인공지능 기반 자 동차 프레임을 구현한 사례를 발표한 바 있다. 빅데이터도 핵심적인 기술로 대두되고 있다. 사용 자 경험 데이터나 IoT 센서로 실시간이나 주기적으 로 대량의 데이터 확보가 가능해졌기 때문이다. 이미 기계 산업은 설비 운영 최적화, 유지보수, 운영 관리 등에 빅데이터를 적극적으로 활용하고 있다. BMW의 경우 차량 생산 정보, 고객 정보, 차량 운행 정보에 대한 빅데이터를 분석했다. 그 결과 차량당 1.1%에서 0.85%로 품질 보증 청구율이 줄었다. 보 오토데스크의 Dreamcatcher project에서 구현한 인공지능 기반 자동차 프레임 한국기계연구원(이하 기계연)이 ‘4차 산업혁명 연계 기술’과 관련된 보고서를 내놓았다. 4차 산업혁명 시대의 연계 기술이 어떻게 기계 산업에 활용되고 있는지, 기계연의 보고서를 살펴봤다.