[녹색경제신문 = 김지윤 기자] 마키나락스가 HD한국조선해양과 함께 조선소 용접 로봇을 대상으로 피지컬 AI 기반 이상탐지 기술을 현장에 시험 적용했다. 실제 고장 데이터가 부족한 제조 환경에서도 정상 운전 데이터만으로 로봇의 이상 징후를 감지할 수 있는 가능성을 확인하면서, 조선업 생산성 향상과 예지보전 시장 확대에 대한 기대가 커지고 있다.

마키나락스는 HD한국조선해양과 공동으로 용접 로봇용 AI 기반 이상탐지 모델 개발을 완료했다고 4일 밝혔다. 이번 프로젝트는 양사가 지난해 체결한 '로봇 공정 효율화를 위한 AI 활용' 업무협약(MOU)의 후속 사업으로, 조선소 생산 현장에 AI를 적용하기 위해 추진됐다.

조선업에서 용접은 선박의 구조적 안정성을 좌우하는 핵심 공정이다. 용접 로봇의 작은 이상도 품질 저하와 대규모 재작업, 후속 공정 지연으로 이어질 수 있어 설비 상태를 사전에 파악하는 예지보전 기술의 중요성이 커지고 있다.

이번 프로젝트는 산업 현장에서 흔히 겪는 '고장 데이터 부족' 문제를 해결하는 데 초점을 맞췄다. 마키나락스는 정상 운전 데이터를 기반으로 이상 여부를 판단하는 AI 모델을 개발했다. 우선 실험동 데이터를 분석해 용접 로봇의 주요 이상 패턴과 원인을 도출한 뒤, 실제 조선소에서 운영 중인 용접 로봇 12대의 데이터를 활용해 모델 성능을 고도화했다.

개발된 모델은 이상 점수와 주요 물리 신호를 실시간으로 시각화해 설비 상태를 모니터링할 수 있도록 구현됐다. 회사는 향후 조선소 표준 운영 체계와 연계하는 방안도 검토할 계획이다.

이번 프로젝트는 단순한 AI 분석을 넘어 실제 로봇에서 수집되는 물리 데이터를 활용해 설비 상태를 이해하는 '피지컬 AI' 기술을 조선소에 적용했다는 점에서도 의미가 있다. 제조업 현장에서는 설비 고장 사례가 많지 않아 지도학습 기반 AI를 적용하기 어려운 경우가 많은데, 정상 데이터만으로 이상을 감지하는 기술이 대안으로 주목받고 있다.

윤성호 마키나락스 대표는 "로봇을 비롯한 산업 현장의 다양한 물리 자산은 데이터가 충분하지 않은 경우가 많아 이를 극복하는 피지컬 AI 기술이 중요하다"며 "HD한국조선해양과의 협업을 바탕으로 조선 산업 전반에 적용 가능한 피지컬 AI 기술을 지속 확대해 나가겠다"고 말했다.