“데이터만 제대로 관리하면 대부분 문제 해결”… AI 예지보전 전략·기술 동향 한자리에
슈퍼브에이아이는 '2026 스마트제조를 위한 AI 기반 예지보전 컨퍼런스'에서 데이터 중심의 구축 전략을 제시했습니다. 이현동 부대표는 제조 AI 도입 실패의 원인이 기술이 아닌 데이터에 있다고 지적했습니다. 이를 해결하기 위해 데이터 자동 라벨링과 합성 데이터 생성, 스마트 큐레이션을 제안했으며, 불필요한 데이터의 70%를 제거하고 희소 불량 데이터를 즉시 확보함으로써 예지보전 효율을 극대화할 수 있다고 강조했습니다.
제조 현장에서 AI 기반 예지보전에 대한 관심이 높아지고 있다. AI와 IoT 기술의 발전으로 설비 상태를 실시간으로 분석하고 고장을 사전에 예측하는 것이 현실화됐고, 실제 도입 사례와 ROI 입증 결과가 쌓이면서 본격 구축을 검토하는 기업도 늘고 있다.
전류 분석, 진동 기반 진단, 비전AI, IO-Link 기반 센서 진단 등 접근 방식도 다양해지면서, 제조업체가 선택할 수 있는 솔루션의 폭도 넓어지고 있다.
이런 가운데 최신 예지보전 솔루션 기술 트렌드와 시장을 한눈에 살펴볼 수 있는 자리가 마련됐다.
5월 29일 인더스트리뉴스와 산업자동화 전문매체 FA저널이 주관하는 ‘2026 스마트제조를 위한 AI 기반 리얼타임 예지보전 기술동향과 구축전략 컨퍼런스’가 서울 삼성 코엑스 402호 컨퍼런스룸에서 개최됐다.
이번 행사에는 슈퍼브에이아이(Superb AI), 한국생산기술연구원(생기원) 제조AI연구센터, 슈나이더일렉트릭(Schneider Electric), 한국오므론제어기기, 원프레딕트(OnePredict), 페펄앤드푹스(Pepperl+Fuchs) 등 6개 기관·기업의 관계자들이 연사로 나섰다.
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다섯 번째 세션은 슈퍼브에이아이(Superb AI) 이현동 부대표가 ‘센서가 못 보는 결함, 학습할 수 없는 불량—비전AI와 합성 데이터로 다시 정의하는 예지보전’을 주제로 발표했다.
이 부대표는 제조AI 도입 의향은 80%를 넘었지만 양산에 안착한 비율은 10~15%에 불과하다는 현황을 들며, 실패의 원인이 기술이 아닌 데이터에 있다고 지적했다.
AI 모델은 배포 시점에 고정되지만 현장 환경은 계절, 설비 노후화, 원료 변경 등으로 계속 바뀌는데 현장에 AI 인력이 없으면 결국 기존 AI는 방치되고 유기된다는 것이다.
이 부대표는 “작동하던 AI의 셔터를 내리고 사람이 다시 투입되는 순간 지난 6개월의 투자는 무(無)로 돌아간다”고 했다.
그는 제조 현장에 효과적으로 예지보전을 도입하는 방법으로 데이터 생산 속도를 현장 변화 속도보다 빠르게 만드는 것이라고 했다.
이 부대표는 “데이터만 제대로 관리하면 대부분 문제는 해결된다”며, 그 방법론으로 데이터 자동 라벨링, 합성 데이터 생성, 데이터 큐레이션 등을 꼽았다.
이 부대표는 전체 데이터 중 모델 성능 향상에 실질적으로 기여하는 핵심 데이터만 선별하는 스마트 큐레이션으로 불필요 데이터의 70%를 제거할 수 있으며, 희소 불량 유형은 정상 이미지에 결함을 합성해 학습 데이터를 즉시 생성할 수 있다고 설명했다.