[人사이트] 김종면 예측진단기술 대표 “정밀화학 설비도 AI…포터블 진단기 생산성 20% 향상” 작성일 12-18 3 목록 <div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> <section dmcf-sid="Z7SPdjB3Dc"> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="ea3d09b207704770a9224da916c39e3bdb4d08de8314b7b21d0e080483c2ffbd" dmcf-pid="5zvQJAb0sA" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="김종면 예측진단기술 대표이사" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202512/18/etimesi/20251218101305160dioy.png" data-org-width="592" dmcf-mid="X2xW57sAOk" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img3.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202512/18/etimesi/20251218101305160dioy.png" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> 김종면 예측진단기술 대표이사 </figcaption> </figure> <p contents-hash="a244fc201f9bbc26388c28bf1225e6550fd0b5611dbb804ef9ce6e2227a0d188" dmcf-pid="1qTxicKpOj" dmcf-ptype="general">“현장에서 센서로 데이터를 측정하면, 별도 입력 없이 서버로 바로 전송됩니다. 진동·온도·열화상까지 한 번에 수집해 관리자가 하루에 10대가 아닌 16대 설비를 점검할 수 있게 됐죠. 기존 대비 약 20% 이상 생산성이 향상된 셈입니다.”</p> <p contents-hash="57995fc561ae356c039f7a414e20c34acbb4d31c111dc6d076706109eec5a93d" dmcf-pid="tSoF7fyOsN" dmcf-ptype="general">김종면 예측진단기술 대표는 AI 기반 산업설비 진단 시스템의 현장 효과를 이같이 설명했다. 그는 “사람 인건비도 줄이고, 설비 생산성도 높일 수 있는 기술”이라며 불황이 장기화되고 있는 화학 산업계에 새로운 솔루션을 제시하고 있다고 강조했다.</p> <p contents-hash="f36ef2ee584e51dde4f66b8253268b9f6368edb46616b626562580ab5117df92" dmcf-pid="Fvg3z4WIIa" dmcf-ptype="general">예측진단기술은 산업설비 예측진단 전문기업이다. 이번에 개발한 '포터블 AI 화학설비 예지보전 장치'는 회전체 중심 핵심 설비뿐 아니라, 관리 사각지대에 놓인 90%의 일반 설비까지 진단할 수 있도록 이동성과 편의성을 강화했다. 모터나 펌프처럼 중요도가 높은 설비는 실시간 온라인 방식으로 모니터링되지만, 대부분의 설비는 여전히 사람이 주기적으로 점검해야 하는 현실이다. 예측진단기술의 포터블 장치는 이러한 점검의 비효율을 해소하기 위해 진동, 온도, 열화상 데이터를 동시에 수집하고, 측정 즉시 서버로 자동 전송되도록 설계됐다.</p> <p contents-hash="e6aa8fb82806edbfe5c187eebcc024644bb67016f96685ff7539d045efa4f66b" dmcf-pid="3Ta0q8YCmg" dmcf-ptype="general">김 대표는 “기존에는 진동이나 온도를 각각 외산 장비로 따로 측정한 뒤, 데이터를 사무실에서 정리해야 했지만, 이번 시스템은 센서 통합과 자동 전송 기능을 통해 점검 과정을 원스톱으로 간소화했다”고 설명했다.</p> <p contents-hash="f25cd2a1b5650fa770a6d92b6c2644a7aa45e98a597fdfa65e20995e313be5bb" dmcf-pid="0yNpB6Ghmo" dmcf-ptype="general">예측진단기술은 과학기술정보통신부와 울산시, 정보통신산업진흥원(NIPA)이 지원하는 '제조업 AI 융합 기반 조성 사업'의 일환으로 이번 솔루션을 개발했다. 울산정보산업진흥원이 수행한 '광역연계형 AI 솔루션 개발·실증 지원 과제'를 통해 실증이 이뤄졌다.</p> <p contents-hash="301d27be715594b9177ffa4699d7dbc39c0b6c5fb44367fb6f2259a2df452416" dmcf-pid="pWjUbPHlEL" dmcf-ptype="general">실증 결과 관리 생산성은 약 20% 개선됐다. 김 대표는 “작년엔 하루에 10대를 관리했다면, 지금은 같은 사람이 16대까지 점검 가능하다”며 “현장에서 데이터를 수집하고 또 사무실로 돌아와 입력하는 시간이 사라졌기 때문”이라고 설명했다. 현재 이 솔루션은 롯데정밀화학㈜ 울산 공장에서 펌프·교반기·블로워 설비에 적용돼 두 달간 실증을 마쳤다. 회사는 내년부터 본격적인 판매에 들어갈 예정이다.</p> <p contents-hash="1b864f4094c160a4c3e43e334a0812bd29aaa5d5231859560df869ba6a7bad34" dmcf-pid="UYAuKQXSOn" dmcf-ptype="general">고객 유형에 따라 비즈니스 모델도 차별화하고 있다. 대기업은 자체 인력을 바탕으로 시스템을 직접 운영하는 구조이고, 중소·중견기업은 유지보수 인력이 부족한 경우가 많아 예측진단기술이 관리 및 분석 리포트를 함께 제공하는 구독형 모델로 대응한다. 김 대표는 “울산 지역은 제조업 밀집 지역이기 때문에 수요가 많고, 특히 중소 화학기업이나 자동차 부품 업체들이 주요 타깃”이라며 “장기적으로는 영남권 전역으로 확산하겠다”고 말했다.</p> <p contents-hash="d8a32eac1a983603e2fbeee2aa8c082800211fb9b6118e879a409aafb96edf8d" dmcf-pid="uGc79xZvDi" dmcf-ptype="general">김 대표는 “지금 석유화학 기업들이 전반적으로 불황이고, 중소·중견기업일수록 인건비나 운영비 부담이 크다”며 “이 기술은 비용 절감과 생산성 향상 모두에 기여할 수 있다. 실제로 현장에서도 큰 도움이 된다고 평가하고 있다”고 강조했다.</p> <p contents-hash="290ef9c9106ba439297ac5f82e8c29899f8a962f4a62ccda97efd8f9ac9eaad1" dmcf-pid="7Hkz2M5TmJ" dmcf-ptype="general">남궁경 기자 nkk@etnews.com</p> </section> </div> <p class="" data-translation="true">Copyright © 전자신문. 무단전재 및 재배포 금지.</p> 관련자료 이전 NC AI, 국제 학술대회서 산업 현장 특화 AI 연구 성과 공유 12-18 다음 채널A, 2026년 1월 편성 대개편 12-18 댓글 0 등록된 댓글이 없습니다. 로그인한 회원만 댓글 등록이 가능합니다.
