[앵커]
제조 공정에서 각종 공구가 마모되면 생산 품질이 현저히 떨어지는데요.

지금까지는 사람의 경험해 의존해 교체 시기가 부정확했는데 공구의 마모 정도를 예측해주는 인공지능 솔루션이 개발됐습니다.

이성규 기잡니다.

[기자]
대구의 자동차 부품 제조공장입니다.

제조공정 자체는 이미 자동화됐지만, 각종 공구의 마모 정도는 여전히 사람이 일일이 판단해야 합니다.

숙련된 전문가도 여러 번 확인해야 하는데, 자칫 너무 늦게 공구를 교체하면 품질 저하로 이어집니다.

이 공장은 공정 데이터를 실시간으로 분석하고 공구의 마모 상태를 예측하는 인공지능 솔루션을 도입했습니다.

이를 통해 공구 교체 시기를 정량적으로 예측해 불필요한 낭비를 줄이고 품질도 일정 수준으로 유지할 수 있게 됐습니다.

[김성호 / 인공지능 솔루션 대표 : AI가 유행이기 때문에 하는 것이 아니라 지금까지 우리가 해결하지 못한 많은 문제를 데이터 중심으로 풀어나가는 과정이라고 생각합니다.]

[기자]
자동차와 기계, 철강 산업 등이 몰려 있는 이 지역 다른 공장들도 상황은 비슷합니다.

이에 인공지능 솔루션을 실제 적용하기 전에 성능을 검증할 수 있는 실증 환경을 제공해주는 공간이 마련됐습니다.

GPU 서버 등 인공지능 인프라도 제공하고 관련 세미나와 교육도 주기적으로 엽니다.

[오세일 / 대구디지털혁신진흥원 본부장 : 제조업 AI 융합 기반 조성사업은 지역별 중점산업의 제조 현안 해결과 영남권의 AI융합 기반을 조성하기 위해 마련된 사업으로 경남, 대구, 경북, 울산, 부산과 같이 영남권 5개 권역에서 동시에 추진되고 있습니다.]

[기자]
장비 노후화와 인력난 등으로 생산성이 점점 떨어지고 있는 지방 산업단지.

제조업과 인공지능 접목이 잃어버린 지역의 생산 활력을 일으킬 수 있을지 주목됩니다.

YTN 사이언스 이성규입니다.

YTN 이성규 (sklee95@ytn.co.kr)

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