일본산업뉴스요약

제조설비 감시, '사람의 눈 필요 없다'
도쿄일렉트론디바이스, AI 활용

도쿄일렉트론디바이스는 인공지능(AI)을 사용해 제조설비를 자동으로 감시하는 소프트웨어를 개발했다. 장치 온도 등의 상태를 확인할 수 있기 때문에 사람이 감시할 필요가 없다. 이상 감지나 오류의 조기 발견을 기대할 수 있다. AI에 정통한 기술자가 없는 제조 현장에서도 쉽게 도입할 수 있다는 이점을 어필한다. 특히 제품이 빈번하게 교체되는 제조라인 등에의 도입을 전망하고 있다.

제조설비에 설치한 센서로 데이터를 수집해 감시용 컴퓨터로 분석한다. 장치 특성에 맞춰서 온도나 전류 등 계측할 항목을 지정하면 데이터를 자동으로 분석한다. 설비 오류 징후를 인식하면 경고한다. 기술자가 감시 데이터를 지정한 후에는 AI가 감시해 주기 때문에 사람이 감시하는 부담을 줄일 수 있다.

신제품은 반도체 제조장치 외에 소량다품종 제조에서 제품이 빈번하게 교체되는 라인에의 채용을 목표한다. 일반적으로 AI를 이용해 설비를 감시할 때는 장치의 데이터를 축적해 AI에게 학습시킬 필요가 있다. 도입에 수개월 단위의 시간이 걸린다. 게다가 제품이 바뀔 때마다 라인을 정지하고 데이터를 경신할 필요가 있었다. 신제품은 생산기술자가 지정한 항목을 자율적으로 학습할 수 있기 때문에 시간이 걸리는 경신 작업이 불필요하다.

그러나 징후 감지에 특화되어 있기 때문에 새로운 학습을 시작하면 이전 학습 기록이 지워진다. 데이터 축적에는 적합하지 않고, 분석할 수 있는 분야에도 한도가 있다. 그래도 자율적으로 감시할 수 있는 AI가 제조 현장에서 담당하는 역할은 크다.

국내의 제조업은 여전히 숙련자의 지식이나 감각에 의지하는 부분이 커 디지털화가 늦어지고 있다. 저출산 고령화로 세대 교체가 진행되면서, 숙련자가 보유한 기능을 데이터 등의 형태로 수치화해서 다음 세대로 넘겨주는 요구는 높아지고 있다.

한편 AI 인재 부족이 심각해지고 있다. 기업에서는 채용난과 인건비 급등도 디지털화를 지연시키는 하나의 요인이 되고 있다. 경제산업성은 AI 인재가 2030년에 12만명 부족할 것으로 예측한다. 만성적인 인재 부족이 이어지는 가운데 제조 현장의 과제 해결이 현안이 되었다.

기존의 학습데이터를 이용한 AI 감시시스템 구축에서는 장치를 조작해 데이터를 수집하는 기술자, 축적한 데이터를 분석하는 분석가, 분석한 데이터를 바탕으로 시스템을 구축하는 프로그래머 등 다양한 인재가 필요하다. 이번 소프트웨어는 대규모 준비가 불필요하고 AI에 의한 감시시스템 구축을 제조 현장에서 완결할 수 있다는 이점이 있다. 인재 비용 삭감이나 제조 현장의 디지털화 추진으로 이어질 것으로 기대 받고 있다.

도입에는 장치 별로 소프트웨어(1개 20만엔 정도) 구입이 필요하다. 향후 3년동안 2억엔의 매출을 목표한다.

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