일본산업뉴스요약

Nikkei X-TECH_2021.12.21

AI 시대의 기술 전승
AI로 베테랑과 같은 수준의 트러블 대응 실현
유사도 순으로 결과 표시

유기 안료(Organic Pigments)와 엔지니어링 플라스틱 등을 제조 판매하는 DIC(구 대일본잉크화학공업)는 제조 현장에서 트러블이 발생했을 때 숙련된 기술자와 같은 수준으로 대응할 수 있는 AI시스템 ‘프리즘(Prism)’을 개발했다. 6월부터 DIC 가시마공장(이바라키 현)의 안료 제조부문 일부에서 시험운용을 실시, 12월 1일부터는 해당 제조부문 전체에서 운용을 개시했다. 숙련된 기술자의 ‘사고’를 반영한 검색 결과를 제공해 신진기술자에게 노하우를 계승하는 것이 목적이다.

-- 유사도 순으로 트러블 정보 표시 --
설비기기에서 동작의 오류나 소리의 이상과 같은 트러블이 발생했을 때 현장의 작업자는 PC나 태블릿으로 프리즘을 기동시켜 그와 관련된 문장이나 단어를 입력한다. 예를 들면 유저가 배수의 pH(수소이온 농도)에 이상을 발견했을 경우, ‘배수 피트의 Ph 미터 결함으로 조작반에 적색 램프가 점등하고 있다’라는 문장이나, ‘배수 피트’, ‘pH계 결함’, ‘적색 램프 점등’과 같은 단어를 입력한다.

동작의 오류나 소리의 이상과 같은 트러블이 발생했을 때 PC나 태블릿으로 프리즘을 기동시켜 그 현상에 관련된 문장이나 단어를 입력하면, 과거의 트러블이나 상정되는 트러블에 대한 정보가 유사도가 높은 순서대로 표시된다. 검색의 정확도를 높이기 위해 검색 결과를 압축하는 기능도 갖추고 있다.

트러블에 대한 문장이나 단어가 입력되면 프리즘은 검색결과로서 배수의 pH 이상에 관련된 과거의 트러블이나 상정되는 트러블 정보를 유사도가 높은 순서대로 표시. 각 트러블에 대한 발생 상황이나 원인, 응급처치 내용, 시정처치 내용뿐만 아니라, ‘배수센터에 사전에 연락' 등 대처하기 이전에 실시해야 할 사항까지 제시한다.

프리즘에는 검색의 정확도를 높이기 위해 검색 결과를 압축하는 기능도 마련되어 있다. 구체적으로는, 문제가 발생한 설비기기의 설치영역이나 설비기종을 지정하면 유저는 보다 유사도가 높은 정보를 얻을 수 있다.

DIC는 시험 운용 후의 결과를 통해 프리즘 도입에 확실한 성과를 체감하고 있다. 이전의 설비보전관리시스템에서도 트러블 대응 방법을 검색할 수 있었지만, 시계열로 나열된 관련 정보를 위에서부터 순서대로 일일이 확인하며 원하는 정보를 찾아야 했다. “프리즘에서는 관련성이 높은 정보를 우선적으로 볼 수 있기 때문에 정보를 유효하고 신속하게 활용할 수 있다”(DIC가시마공장 제조1그룹의 오가타 그룹매니저)

-- 전문 용어·약어를 추가해 검색의 정확도 높여 --
프리즘 구축에는 LIGHTz(이바라키 현)가 제공하는 AI ‘오르지니어스(ORGENIUS)’가 활용되었다. “오르지니어스가 왜 과거의 데이터에서 그러한 답이 나왔는지를 가시화해 제시해주는 화이트박스형의 AI였기 때문이다”(오가타 그룹매니저)라고 한다.

우선 숙련된 기술자를 인터뷰하는 등을 통해 수집한 노하우를 분석해, 관련성이 높은 말의 네트워크, ‘브레인모델’을 작성한다. 이 브레인모델 작성에는 안료제조 부문에서 데이터베이스화한 약 1만 건의 정보도 활용되었다.

가시마공장에서는 속인성(属人性)이 높고, 개인 간에 구두로 전해져 내려온 베테랑 기술자의 지혜를 신진기술자에 계승하기 위해 2015년에 설비보전관리시스템을 도입. 품질을 안정시키는 노하우와 매일 시행하는 작업 중 발생할 수 있는 트러블에 대한 대응, 안전활동과 관련된 사고 사례 등에 관한 정보를 텍스트데이터와 화상데이터로 기록하는 활동을 추진해왔다.

DIC가 2019년, 디지털트랜스포메이션(DX)을 활용한 기술 계승의 과제를 추진하는 프로젝트를 전사(全社) 차원에서 시작했을 때, 모델 공장으로 가시마공장이 선정된 이유 중 하나가 바로 설비보전관리시스템의 존재이다.

설비보전관리시스템을 통해 생성한 브레인모델을 교사 데이터로서 학습시킨 것이 프리즘이다. 베테랑의 복잡한 사고 프로세스를 브레인모델로 표현해 축적, 검색 시의 입력(문장이나 단어)도 브레인모델로 변환해 유사도를 산출하는 시스템이다.

이를 통해 단순한 키워드 검색만으로는 얻을 없는 숙련된 기술자의 사고에 근거하는 정보를 신진기술자도 제공 받을 수 있게 되었다. “의문에 대한 답을 검색할 수 있을 뿐만 아니라, 키워드 간의 관계성을 그래프로 보고 답을 이끌어내는 프로세스를 이해할 수 있도록 하여, 깨달음이나 아이디어를 촉진할 수 있다”라고 오가타 그룹매니저는 기대한다.
 

또한 DIC는 설비에 특화된 전문용어 약 5,000개의 단어를 오르지니어스에 도입. 제조 현장 특유의 전문 용어는 물론, 가시마공장의 안료제조부문에서만 사용되는 약어나, 과거에는 사용되지 않았던(신진기술자만 사용하는) 용어 등을 입력해도 검색할 수 있도록 오르지니어스를 ‘단련’시켰다. DIC는 앞으로도 단어를 보강해 검색의 정밀도를 높여나갈 방침이다.

2022년 3월에는 공장 전체에서 프리즘 운용을 개시할 예정이다. 장래에는 설비보전뿐만 아니라 품질 검사에 적용하거나 신진작업자에 대한 교육 툴로써 활용할 가능성도 있다고 한다.

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