2022년도 AI바우처 지원사업

"인공지능 기반 열간단조 이형제 분사 및 도포관리 기술 개발"  

 2022년도 AI바우처 지원사업의 목적은 AI 솔루션 적용이 필요한 수요기업(주관기업)에게 바우처를 발급하고, 수요기업은 바우처를 활용하여 원하는 AI 솔루션 기업(공급기업)으로부터 구매 활용함으로써 디지털 전환을 촉진하는 것에 있다.

 주관기업인 ㈜세림정공은 자동차 부품업체의 니즈를 바탕으로 자동화 장비의 설계 및 제어 기술을 보유하여 자동화 장치의 기술 개발을 적극적으로 수행하고 있으며, 열간 단조를 이용한 파워트레인 부품 제조업의 자동화 장치 개발을 새로운 아이템으로 개발하여 글로벌 자동차 부품 업체를 대상으로 기술 개발 및 판매를 수행하고 있다. 

 주관기업은 신규 장치인 열간 단조형 이형제 자동 도포 장치를 개발하던 중, 이형제의 균일한 도포 및 도포 결과의 분석을 위해 기존 육안에만 의존했던 방식을 해소하고자 하였고 이를 위한 방법을 고심하던 중 공급기업인 ㈜이지지오의 AI 기술을 접목하여 애로사항을 해결하고자 했다.

 최종적으로 "인공지능 기반 열간단조 이형제 분사 및 도포관리 기술 개발" 과제를 수행하여 기존 이형제 분사 방식의 문제점과 한계점을 극복하고, 인공지능을 활용한 이형제 분사량 및 도포품질 측정에 대한 표준화 및 자동화를 이룩하여 공정의 최적화 및 제품 생산 설계 기술의 고도화를 이루고자 하였다.

 [주관기업의 애로사항 해소를 위한 기술개발 수행]  

 주관기업의 애로사항 해소를 위해 주관기업 제조현장에서 발생되는 데이터의 해석, 주관기업에서 이해하기 쉬운 시스템의 구축 등에 초점을 두었다.

 이를 위해 기술개발은 학습데이터의 수집 → AI 솔루션 모델 및 기능 간 Dataflow 등의 설계 → 데이터셋 관리 기능 적용 → 고속 영상 기반 이형제 분사 딥러닝 모델 학습 및 이형제 도포량 측정 시스템 제공 → 분사 노즐 최적화 알고리즘 적용 → 실험 결과 집계 및 이력 제공 시스템 구축의 단계로 진행되었다. 

 고속카메라를 통해 이형제가 분사되는 장면을 촬영, 해당 영상에서 분사 형상을 검출하여 분사각도와 분사량을 분석해냈으며, 이형제가 금형에 도포된 이미지의 분석을 통해 도포품질을 분석하는 기능을 구현하였다. 또한, 이와 같은 딥러닝 모델 학습 기능이 동작되는 UI 및 시각화 화면을 구축하여 작업 관리자로 하여금 시각적인 인지 효과가 상승될 수 있도록 구성하였다.

 PC 및 Mobile 기반의 모니터링 시스템을 별도로 구축하여 개별 도포 이미지에 대한 분석 수행 및 분석 결과를 제공하는 기능을 구축하였으며, 주관기업에서는 이를 통해 특정 데이터만 별개로 추출하여 관리할 수 있게 되었다.

[지원사업을 통한 긍정적 성과] 

 본 지원사업을 수행하며 주관기업에 특허 출원을 포함한 다양한 성과가 발생되었다. 기술적으로는 각 기능별 모듈 정확도를 98% 이상 달성하였으며, 작업 현장에서는 적용된 기술을 통해 이형제 노즐 공정 조건 최적화로 인한 금형 수명의 향상 효과가 발생되었다. 주관기업은 금형 수명의 향상으로 인해 유지비용이 감소하는 효과가 발생되어 크게 만족하였다.

 특히, 주관기업은 ㈜이지지오로부터 공급받은 기술을 적용하여 수요기업과의 신규 계약을 체결하여 매출이 증가하였으며, 주관기업은 해당 사례를 시작으로 향후 지속적으로 발생할 사업화 효과에 대한 기대가 크다는 의견을 보였다.