NTT산하 ICT 솔루션 및 국제통신사업부인 NTT커뮤니케이션즈 코퍼레이션(이하 NTT컴)과 미쓰이화학(Mitsui Chemicals)이 오늘 (19일, 현지시간) 가스 제품 품질을 정확하고 신속하게 예측하는 기술 개발에 성공했다고 발표했다. 이 기술은 원료를 반응기에 투입할 때 나오는 다양한 데이터 세트와 가스 품질을 표시하는 X 가스농도 간의 관계 모델링에 기반한다.
이 데이터는 결과를 모델링하고 예측하기 위해 관련 요인을 자동으로 처리하는 인공지능 방법론인 딥 러닝(Deep Learning) 알고리즘을 이용해 분석한다. 이런 요인으로는 가스 생산 과정에서의 온도, 압력, 흐름 같은 시간 기반의 공정 데이터 51개 유형이 있다. 이렇게 해서 최종적으로 가스 제품 품질에 대한 정확한 예측이 가능하게 된다.
이번 두 기업은 새 모델링 공정을 이용해 이 모델로 예측한 X 가스농도와 실제 X 가스농도 간의 차이를 +/-3 %포인트 이내로 유지하는 데 성공한 것이다. 이 모델을 활용해 X 가스농도의 예측 정확도를 개선함으로써 화학공장 운영자들은 센서나 측정기구의 오류를 탐지하고 공장의 현재 및 미래 상황을 정확히 평가하고 화학제품의 이상을 발견할 수 있다. 이를 통해 품질 오류 경고의 정확도가 개선되면서 더욱 안전한 가동과 더욱 스마트한 공장 관리가 가능해졌다.
미쓰이화학은 차세대 생산기술을 스마트 공장관리에 활용하고 더욱 안전한 운영을 가능하게 하고 고부가가치 전략에 필요한 최적의 다단계 생산시스템을 정착시키고 세계화에 필요한 경영지식을 공유하는 가능성에 대해 연구하고 있다. 미쓰이화학은 장비 신뢰도 및 운영 효율성 향상을 위해 사물인터넷, 빅데이터, 인공지능 같은 차세대 생산기술에 대한 연구를 진행하고 사업환경 변화에 유연하게 대응하기 위해 생산기술 인프라도 계속 확장할 계획이다.
가상 엔지니어링 공동체(Virtual Engineering Community)와 협력해 NTT컴은 2015년 3월 이래로 관리 절차 효율화와 생산성 개선을 위해 클라우드와 네트워크 환경 개발 검증 시험을 수행하고 있다. 아직까지 사물인터넷 데이터가 실제 생산에 뚜렷한 효과를 보인 사례가 별로 없기는 하지만 그럼에도 이런 노력이 생산 효율화의 핵심 기술이 될 수도 있다.
NTT컴은 생산 오류 데이터 및 다른 공장 데이터를 활용해 최신 생산기법 개발에 이용된 인공지능 방법론을 수정해 인공지능의 활용 범위를 확대하고 전반적인 정확도도 개선할 계획이다. 앞으로 NTT컴은 사물인터넷과 인공지능 연구의 다양한 요소를 결합하고 NTT그룹의 인공지능 브랜드인 코레보TM(corevo™)의 이름으로 최종 솔루션을 개발하게 된다.
NTT컴은 추가적으로 기계 오작동 예방과 품질 이상 식별을 포함해 인공지능 모델을 통한 화학공장의 운영 효율성 개선 방안 등을 계속 모색할 계획이다. 또한 사물인터넷 솔루션 개발에 유사한 모델을 적극 활용하고자 한다.
화학공장은 전통적으로 다양한 벤치마크를 통한 생산 데이터 비교와 숙련된 직원의 육안 검사로 품질 문제를 해결해왔다. 그러나 NTT컴과 미쓰이화학이 공동 개발한 이 기술은 수집 데이터에 대한 철저한 분석과 결과에 대한 정확한 예측을 통해 화학 산업 전반에 걸쳐 오류 탐지의 정확도를 개선하게 된다.
