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[IT뉴스]에스에스엠아이, 니티놀 제조기업 티니코에 AI 예지보전 시스템 구축

온카뱅크관리자

2026-03-12 15:17:32

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        <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> 
         <section dmcf-sid="z2rBt0PKEy">
          <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="0e991fa7f1b8e02b6d00a979dc51d0f535895778c2f1c3b410434fde52ded82e" dmcf-pid="qVmbFpQ9ET" dmcf-ptype="figure">
           <p class="link_figure"><img alt="사진=에스에스엠아이 제공" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202603/12/etimesi/20260312150806008fuer.png" data-org-width="700" dmcf-mid="7lVOjkYCrW" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img4.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202603/12/etimesi/20260312150806008fuer.png" width="658"></p>
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            사진=에스에스엠아이 제공
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          <p contents-hash="c4ef9a56fb5f47e5bf2045fd8df79dace05c88ef9df9cf058413626b06bef0ff" dmcf-pid="BfsK3Ux2rv" dmcf-ptype="general">스마트 제조 인공지능(AI) 솔루션 전문기업 '(주)에스에스엠아이(대표 박해정)'가 충북 오송 소재 니티놀(Nitinol) 제조 전문기업 '(주)티니코(대표 강지훈)'에 AI 기반 스마트 예지보전 시스템을 구축하고 실증 성과를 확보했다고 최근 밝혔다.</p>
          <p contents-hash="fb8f8234106864d86361bf5d64e70277f0b811f42f421ad0a3246b41dbc73d90" dmcf-pid="b4O90uMVmS" dmcf-ptype="general">에스에스엠아이에 따르면 이번 프로젝트는 지난해 6월부터 12월까지 약 7개월간 진행된 가운데 핵심 AI 분석 기술에 대한 특허 출원도 완료했다. 실제 제조 현장에서 축적된 대규모 데이터를 기반으로 설비 이상을 사전 탐지하는 딥러닝 기반 예지보전 모델을 구축하며 산업 현장 적용 가능성을 입증했다는 설명이다.</p>
          <p contents-hash="63e5514e71e4d31c6996aee4cb0eae94acbd6b7cb52d1529494ee4461358c41d" dmcf-pid="K8I2p7RfEl" dmcf-ptype="general">니티놀은 형상기억합금 소재로 의료기기, 항공우주, 로봇 등 정밀 산업에서 활용되는 고부가가치 금속이다. 특히 의료용 비흡수성 이식 클립 등 정밀 의료기기 제조에 사용되는 만큼 예지보전 기술의 필요성이 지속적으로 제기돼 왔다.</p>
          <p contents-hash="3cd0eb46a6c60e6b8bcbf73547103a7a40e2a9030812c903afe7e040dbcab020" dmcf-pid="96CVUze4sh" dmcf-ptype="general">이번에 구축된 시스템은 니티놀 제조설비에 사물인터넷(IoT) 센서인 'Smart EOCR'을 설치해 전류, 전압, 고주파 등 전기적 데이터를 실시간 수집하고, 온프레미스(On-Premise) 서버 기반 MLOps 환경에서 AI 분석을 수행하는 구조다. 이를 통해 설비 이상 징후를 조기에 탐지하는 것은 물론 전력 사용량 모니터링을 통한 에너지 효율 관리까지 가능하도록 했다.</p>
          <p contents-hash="910f815f598491c8ff79e510630c61e76b6d75be0db6a3a3e11062667c261607" dmcf-pid="2Phfuqd8sC" dmcf-ptype="general">AI 모델에는 딥러닝 가반 알고리즘이 적용됐다. 실제 제조 현장에서 수집된 1,298만 건 이상의 데이터를 학습해 F1 Score 96% 이상의 탐지 정확도를 기록했으며 이를 통해 설비 가동 중단 위험을 낮추고 제품 품질 안정성을 높이는 성과로 이어졌다는 설명이다. 또한 AI 분석 리포트, 건전성 지수(Health Index), 잔존수명(RUL) 예측 기능 등을 통해 설비의 최적 유지보수 스케줄링이 가능하도록 설계됐다. 전류·전압·고주파 데이터 분석과 파형 왜율, 불평형률 분석 등 다양한 시각화 기능도 제공돼 현장 관리자가 설비 상태를 직관적으로 확인할 수 있다.</p>
          <p contents-hash="30db144f895998bdf7b9c64ca1503728844ee7d77d5cddead231101dc36338d5" dmcf-pid="VMv6qKnQOI" dmcf-ptype="general">시스템은 DA-Alarm, Health Index-Alarm, Device-Alarm 등 3단계 알람 체계를 통해 설비 상태를 다층적으로 관리한다. 변동 감지 이벤트와 실시간 이상 탐지, 종합 이상 탐지(Prognostic Health Index), 사고 방지를 위한 Trip 동작 등 약 30종의 알람 및 보호 기능이 적용됐으며 분석 결과는 웹 기반 모니터링 대시보드를 통해 실시간 제공된다.</p>
          <p contents-hash="4270ef25b7914ee7f52ca922dc11475f9f647893586edeaac2a645563e2db35c" dmcf-pid="fRTPB9LxrO" dmcf-ptype="general">에스에스엠아이 관계자는 “이번 시스템 도입 덕분에 티니코는 돌발 설비 고장으로 인한 생산 차질을 줄이고 제조 공정 안정성 및 품질 수준 향상 성과를 거둔 것으로 평가한다”며 “설비 이상을 사전 감지해 가동 중단 시간을 최소화하고 전력 사용 효율을 높이면서 운영 비용 절감 효과도 나타나는 것을 확인했는데 이러한 변화는 납품 기간 단축과 고객 신뢰도 향상으로 이어지는 것은 물론 장기적으로 매출 성장 및 시장 경쟁력 강화에도 긍정적인 영향을 미칠 전망”이라고 전했다.</p>
          <p contents-hash="5b0ed2da62bb4e91b3bc2fd8b31295826b3e129bc9dad364ccdc23cd754438ca" dmcf-pid="4eyQb2oMms" dmcf-ptype="general">강지훈 티니코 대표는 “이번 기술은 니티놀 제조설비에 특화된 솔루션임과 동시에 의료기기, 우주항공, 정밀 제조 산업 전반으로 확장 적용이 가능한 것이 강점”이라며 “AI 기반 스마트 제조 시스템 구축을 통해 기술 경쟁력과 고객 신뢰도를 동시에 높이고 국내외 정밀 의료기기 제조기업으로 고객 기반을 확대해 나갈 것”이라고 전했다.</p>
          <p contents-hash="3a8618fa6e09f8d085170c586156e6625a726b047b0a7d32f03c7d6b12a415c9" dmcf-pid="8dWxKVgRmm" dmcf-ptype="general">서희원 기자 shw@etnews.com</p>
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        <p class="" data-translation="true">Copyright © 전자신문. 무단전재 및 재배포 금지.</p>

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