조선내화 스마트러닝 (https://chosunref.ubob.com)

제조 현장의 미래를 바꾸는 혁신 사례: 조선내화 스마트러닝 (https://chosunref.ubob.com)

혹시 공장에서 똑같은 불량품을 밤새도록 눈으로 확인하며 지쳐본 경험이 있으신가요? 고온에서 탄생하는 내화물처럼 특수한 제품을 검사하는 작업은 극도의 집중력을 요구합니다. 사람이기에 피로할 수밖에 없고, 결국 판정의 정확도가 흔들리는 것은 당연한 일이죠. 하지만 만약 인공지능이 그 일을 대신해준다면 어떨까요? 조선내화가 바로 이 해답을 찾았습니다. 조선내화 스마트러닝 (https://chosunref.ubob.com) 프로젝트를 통해 어떻게 X-ray 기술과 AI를 결합하여 제조 혁신을 이끌어냈는지, 그 실질적인 과정을 깊이 있게 들여다보겠습니다.

제조 현장의 답답함, 왜 AI를 선택해야만 했을까요?

내화물 제조 과정은 온도와 재료 특성 때문에 미세한 결함을 잡아내는 것이 굉장히 어렵습니다. 기존의 육안 검사는 작업자의 숙련도에 절대적으로 의존할 수밖에 없었죠. 경력이 풍부한 베테랑 직원은 정확했지만, 긴 근무 시간 동안 미세한 클릭(Cracks)이나 이물 혼입을 놓치는 경우가 생길 수 있었습니다. 결과적으로 판정의 신뢰도가 90% 수준에 머물렀고, 이는 품질 관리팀에게 항상 큰 숙제였습니다. 이러한 인간적인 한계를 극복하고 일관된 고품질을 유지하기 위해 데이터 기반의 새로운 방법이 절실했습니다.

품질의 비약적인 발전! 조선내화는 어떻게 혁신했나요?

조선내화가 선택한 방법은 바로 인공지능입니다. 특히 중소 제조업을 위한 KAMP(인공지능 제조혁신 플랫폼)와의 협력을 통해 AI 모델을 구축할 수 있었습니다. 저희는 제조 환경에 최적화된 학습 데이터를 확보하고 분석 모델을 클라우드 기반으로 활용했는데요, 조선내화 스마트러닝 (https://chosunref.ubob.com) 프로젝트의 핵심은 바로 X-ray 영상 데이터를 활용하는 데 있었습니다. 기존에는 눈에 보이지 않던 제품 내부의 미세한 불량까지 X-ray로 촬영한 뒤, 이 영상을 AI에게 학습시키는 방식으로 접근했습니다.

데이터 기반 학습, KAMP 지원의 역할은?

AI가 제대로 판정하려면 ‘정상’과 ‘불량’ 이미지를 명확하게 알려주는 과정이 필요합니다. 우리는 X-ray 영상을 끊임없이 추출하고, 숙련된 작업자들이 불량 유형(예: 미세 균열, 이물)에 따라 정확하게 라벨링하는 작업을 거쳤습니다. 이 라벨링 된 데이터를 기반으로 AI 모델은 반복적인 강화 학습을 수행했습니다. 특히 중요한 불량 패턴 몇 가지를 집중적으로 Lab 환경에서 학습시켜 모델의 완성도를 끌어올렸고, 덕분에 새로운 유형의 불량이 나타나더라도 빠르게 대응할 수 있는 유연성까지 갖추게 되었답니다.

눈으로 확인하는 놀라운 성과 (데이터 테이블 포함)

이러한 노력이 어떤 결과를 가져왔을까요? 숫자가 모든 것을 말해줍니다. AI 도입 후 가장 눈에 띄게 개선된 부분은 정확도와 속도였습니다. 판정 신뢰도는 대폭 향상되었고, 검사에 걸리는 시간은 3분의 1 수준으로 줄었습니다. 이는 현장 인력의 피로도를 줄여줄 뿐만 아니라, 생산성을 높이는 결정적인 역할을 했습니다.

구분	개선 전 (육안 검사)	개선 후 (AI 검사)
판정 신뢰도	약 90%	96%로 향상
검사 시간 (개당)	1.5분	0.5분으로 단축

이러한 명확한 데이터 개선은 현장 혁신의 확실한 증거가 됩니다. 특히, 조선내화 스마트러닝 (https://chosunref.ubob.com) 프로젝트 덕분에 얻게 된 시간 단축 효과는 검사 인력의 효율적인 재배치까지 가능하게 만들었습니다.

단순 판정을 넘어, 생산 관리 시스템과의 연동은 어떻게 했나요?

단순히 AI가 불량 여부를 판정하는 것에서 멈춘다면, 그 효과는 제한적일 수밖에 없습니다. 조선내화의 접근 방식이 빛을 발한 부분은 바로 ‘연계성’입니다. AI가 판독한 결과는 즉시 LOT 번호와 연결되어 데이터베이스에 기록됩니다. 덕분에 특정 시점에 어떤 제품이 어떤 이유로 불량 판정을 받았는지 정방향, 역방향으로 모두 추적이 가능해졌죠.

• 실시간 모니터링: 재고 상태와 불량 발생 현황 데이터를 실시간 리포트 형태로 통합 관리합니다.
• 스마트등대공장 선정: MES(생산관리 시스템)와 EES(설비 에너지 관리 시스템)까지 AI와 연동하여 통합적인 생산 관리 체계를 구축했고, 그 결과 K-스마트등대공장으로 선정되는 쾌거를 이루었습니다.

이것은 AI가 공정 자동화를 넘어 공장 운영 전반을 지휘하는 ‘두뇌’ 역할을 시작했다는 의미입니다.

현장에 적용하고 싶은 분들을 위한 실전 팁

저희가 경험을 통해 배운 가장 중요한 교훈은, 아무리 좋은 AI 기술이라도 현장의 데이터 품질이 뒷받침되지 않으면 무용지물이라는 것입니다. 중소 제조 현장도 스마트팩토리를 꿈꾼다면 다음 세 가지를 꼭 기억해야 합니다.

• 데이터 수집 기준 확립: X-ray 촬영 환경, 조도, 각도 등 데이터의 일관성을 확보하는 것이 모델 성능의 80%를 결정합니다. 라벨링도 숙련된 작업자가 정밀하게 진행해야 합니다.
• 작게 시작하고 점진적으로 확장하기: 처음부터 모든 불량 유형에 AI를 적용하려 하지 마세요. 비용 손실이 가장 큰 핵심 불량 1~2가지부터 PoC(개념 증명)를 시작하고 성공하면 다른 공정으로 확대하는 것이 안전합니다.
• 운영 시스템과의 통합 설계: AI 판정 데이터를 ERP나 LOT 추적 시스템과 연동하는 계획을 도입 초기부터 세워야 나중에 데이터가 겉돌지 않습니다.

우리가 얻을 수 있는 것들

조선내화 스마트러닝 (https://chosunref.ubob.com) 사례는 단순한 생산성 향상을 넘어, ‘검사 품질의 절대적 신뢰도’를 확보했다는 점에서 큰 의미가 있습니다. 사람이 지칠 때 AI가 그 틈을 메워주고, 작업자는 더 가치 있는 의사 결정에 집중할 수 있게 되었습니다. 이는 궁극적으로 인건비나 인력 부담을 줄여주는 경제적 이익뿐만 아니라, 현장의 근무 환경 자체를 개선하는 결과를 낳았습니다.

마지막 한마디: 변화는 이미 시작되었습니다

제조업의 미래는 결국 데이터에 달려 있습니다. 조선내화처럼 특수한 환경에서도 혁신이 가능했다는 사실은, 다른 많은 중소 제조업체들에게도 분명 희망을 줍니다. 작은 데이터 한 조각에서 시작된 노력이 공장 전체의 체질을 바꾸는 기적을 만들 수 있습니다. 지금 바로 여러분의 공정 중에서 가장 고통스러웠던 ‘검사 공정’을 AI의 도움으로 바꿔보는 시도를 해보시는 건 어떨까요? 변화의 물결은 이미 시작되었습니다.

이 프로젝트에 대한 더 자세한 정보는 아래 공식 웹사이트에서 확인하실 수 있습니다.

공식 웹사이트: 조선내화 스마트러닝 (https://chosunref.ubob.com)

자주 묻는 질문