Special 세라믹산업 디지털기반 제조혁신 기술 개발 동향

세라믹 제조혁신 플랫폼의 산업적 비전

지수영_한국전자통신연구원 인공지능연구소 책임연구원/PL

1. 서론

세라믹 산업은 광범위한 산업 제품의 핵심 기능을 책임지는 산업으로 다양한 전방사업의 고부가가치 창출을 견인하는 필수 소재 산업이다. 또한, 원료-소재·부품-완제품으로 연결되는 가치사슬 생태계를 구성하며, 전후방 파급효과가 큰 제조업의 근간이다. 국내 세라믹 기업은 대부분 도제식 기술 전수 방식으로 운영하고 있어 생산성 저하 등 경쟁력 약화, 도태가 우려되고 있다. 국내 첨단세라믹업체는 절반 이상이 50인 미만의 소기업이며, 자본금 10억 미만의 기업이 많은 비중을 차지하고 있는 실정이다.
  전기·전자, 바이오·헬스 등 전방산업의 성장에도, 핵심소재는 日, 美, 獨에서 수입 중으로, 국내 세라믹 소재 산업은 정체되고 있다. 특히, 他 소재산업(철강, 화학) 대비 세라믹은 소재 공급기업에 대기업이 없어 개별 기업의 혁신 노력으로는 산업 성장에 한계가 있어, 기업 현장 공정 변수의 빅데이터화 및 machine learning 기법을 활용한 제품 최적 수율 확보 및 개발 기간 단축을 위한 공정별 지능형 최적 공정 레시피 제공이 가능한 플랫폼 기술 개발이 요구되고 있다. 이러한 기능을 제공할 수 있는 플랫폼은 아래와 같이 4가지 측면에서 개발 되어야 한다.

 - 개별 기업의 노하우와 공정 데이터를 수집, 빅데이터화 하고, AI를 통해 최적 원료 배합, 공정 설계 레시피를 제공하는 플랫폼 개발로, 공동 생산, 다품종 수요 적기 대응 지원 가능한 기반 구축 및 기술 개발이 되어야 한다.

 - 시범라인 구축 후, 데이터 수집 방식의 표준화, 참여 기업의 기술 제공, 공정별 데이터 수집 자동화를 위한 센싱 시스템이 구축 되어야 한다.

 - 수집된 세라믹 소재공정 빅데이터를 바탕으로 기업간 장비, 공정 편차를 보정하고, 다양한 AI 학습 기법을 통해 원료·공정이 분석되어야 한다.

 - 세라믹 제조 기업이 분산·유연 생산을 위한 원료 배합, 공정 설계 요구시 플랫폼은 기업 설비를 고려한 최적 공정 레시피를 제공하여 개발 비용 및 시간을 단축 할 수 있어야 한다.

그림 1. 분산생산 및 유연생산 개념도

2. 플랫폼 대표기술 소개

세라믹 제조혁신 플랫폼을 구성하는 대표적인 기술은 다음과 같다.

가. 데이터 신뢰성 보장을 위한 지능형 데이터 품질 관리 기술
 - 공정상의 센서로부터 입력된 공정 정보로부터 유연/분산 생산 공정과 같은 가변적 환경에서 신뢰할 수 있는 분석 결과를 얻기 위해 자동으로 데이터를 정제, 보간, 추출하는 기술 개발을 목표로 함
 - 이 기술은 보다 높은 신뢰성을 확보하기 위해 데이터 유사성 (거리, 밀도, 각도) 기반의 고도화된 비지도 학습 모델을 개발하고, 데이터 전처리 모델의 이상치와 결측치 학습을 통해 자가 학습형 프레임워크로 발전시킴
 - 실사용 환경에서 각종 이상 현상들에 의한 데이터 품질 저하를 상쇄시키는 전처리 기술을 개발하고, 변화 가능한 공정 데이터를 인식하는 비지도 학습 기반 Deep learning 모델을 통해 높은 신뢰성을 보장하는 데이터 품질 관리 기술을 제공함

나. 클라우드 기반 i-Ceramic 빅데이터 플랫폼 혁신 기술 개발
 - 다수의 공정 데이터를 처리할 수 있는 개발자 및 사용자 참여형 클라우드 플랫폼 기술 개발
 - 유연/공정 생산 공정과 같은 가변적 환경에 적합하도록 각 클라우드 계층이 유연성을 가지는 최적화된 모듈을 개발
 - 대용량 공정 데이터 처리를 위한 분산 저장 및 탐색, 분산 및 병렬 처리 라이브러리 등 공정 데이터 처리를 위한 필수 모듈 정의 및 개발

다. 유연/분산 공정 최적화를 위한 A.I. 기반 자가진화형 학습기술 개발
 - 기초 통계 분석만으로는 공정 예지보전을 위한 정확한 상태 판단이 어려움. 외부 요소를 종합적으로 판단하기 위해 공정 데이터와 센서 데이터, 외부 환경 데이터 통합 분석 모델 개발
 - 수집한 다중 속성 공정 데이터를 실시간으로 정확하게 분석하기 위해 규칙 기반 마이닝 알고리즘, 서브시퀀스 매치 알고리즘과 우선순위 검색을 위한 인덱싱 알고리즘 연구
 - 최적 공정 경로 및 레시피를 발견하기 위해 세라믹 공정간 관계를 추출하여 관계 그래프 모델을 설계하고, 협조적 게임이론인 섀플리 밸류(Shapley’s Value)와 기계학습을 결합. 영향을 주는 공정 핵심 요인의 가중치를 수치화하여 공정 그래프의 최단 경로 검색을 위한 알고리즘 연구
 - 비가시적 세라믹 제품 결함 인식을 위한 영상 데이터 기반의 고도화된 Deep Learning 모델을 개발하고, 인식 모델의 정확도 학습을 통해 자가 학습 가능한 적응형 인식 모델 연구

3. 플랫폼의 용도

i-Ceramic 빅데이터 플랫폼은 세라믹 제조업의 4차 산업혁명 기술도입을 위한 클라우드 플랫폼으로 다양한 형태의 세라믹 공정에 대한 수요를 충족하여야 하며, 지능형 공정 최적화 기술의 보편화를 촉진할 수 있어야 한다.

 - 세라믹 공정 최적화 : SHIFT형 클라우드 기반 i-Ceramic 빅데이터 플랫폼은 생산 공정의 생산율과 수율을 극대화할 수 있는 최적 공정 레시피를 제공한다.

그림 2. 세라믹 공정 최적화

 - 세라믹 공정 관리 보편화 : SHIFT형 클라우드 기반 i-Ceramic 빅데이터 플랫폼은 다양한 형태의 공장과 호환되는 유연한 공정 관리 시스템을 제공하며, 2초 이내의 응답시간을 가지는 실시간 모니터링 서비스를 제공한다.

그림 3. 세라믹 공정 관리 보편화

 - 세라믹 제품 결함 인식 자동화 : SHIFT형 클라우드 기반 i-Ceramic 빅데이터 플랫폼은 세라믹 제품 이미지를 활용하여 자동화된 실시간 제품결함 인지 서비스를 제공한다.

-----이하 생략

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