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산업 현장, 머신러닝 필요한 이유

발행일시 : 2020-12-02 12:09

AWS, 5개의 산업용 머신러닝 서비스 발표

산업 및 제조 업계의 생산 공정에서 운영 효율성, 품질 관리, 보안 및 작업장 안전을 개선할 수 있는 방안으로 머신러닝이 부상하고 있다.

아마존웹서비스(Amazon Web Services, 이하 AWS)는 AWS 리인벤트(AWS re:Invent) 행사에서 5가지 새로운 머신러닝 서비스 아마존 모니트론(Amazon Monitron), 아마존 룩아웃 포 이큅먼트(Amazon Lookout for Equipment), AWS 파노라마 어플라이언스(AWS Panorama Appliance), AWS 파노라마 SDK(AWS Panorama SDK), 아마존 룩아웃 포 비전(Amazon Lookout for Vision) 을 발표했다.

AWS 리인벤트에서 기조연설을 하고 있는 앤디 재시 AWS CEO <AWS 리인벤트에서 기조연설을 하고 있는 앤디 재시 AWS CEO>

이 서비스들은 고도화된 머신러닝, 센서 분석 및 컴퓨터 비전 기능을 제공하며, 고객사가 직면한 공통적인 기술적 과제를 해결하고, 가장 포괄적인 클라우드-투-에지 산업 머신러닝 서비스 제품군을 구성한다.

아마존 모니트론과 아마존 룩아웃 포 이큅먼트, 머신러닝 기반 예지정비 구현

기존 센서 네트워크가 없는 고객을 위해 아마존 모니트론(Amazon Monitron)은 센서, 게이트웨이, 머신러닝 서비스로 구성된 엔드-투-엔드 머신 모니터링 시스템을 제공하여 이상 징후를 감지하고 산업 장비 유지보수가 필요한 시기를 예측한다. 고객이 고도화된, 머신러닝 기반의 예지 정비 시스템을 새로 구축하는 데 드는 비용과 복잡성을 줄이고, 핵심 제조, 공급망, 운영 기능에 집중할 수 있다.

아마존 모니트론은 비정상적인 진동이나 온도 변동을 모니터하여 기계가 정상적으로 작동하지 않는 경우를 감지하고, 고객에 예지 정비 필요 여부를 판단하기 위한 기계 검사 시기를 통보한다. 유지보수 기술자가 개발 작업이나 전문 교육 없이 몇 시간 안에 기계의 상태 추적을 시작할 수 있다. 산업 및 제조 환경에서, 베어링, 모터, 펌프, 컨베이어 벨트와 같은 다양한 회전 장비에 사용할 수 있다. 모바일 앱을 통해 기술자는 여러 기기의 비정상적인 장비 상태에 대한 경고를 받고, 기계 상태를 확인하고, 유지보수 일정을 계획할 필요가 있는지 여부를 결정할 수 있다.

기존 센서가 있지만 머신러닝 모델 구축을 원하지 않는 고객을 위한 아마존 룩아웃 포 이큅먼트(Amazon Lookout for Equipment)는 AWS에 센서 데이터를 전송하여 고객을 위한 모델을 구축하고 비정상적 장비 동작을 감지하기 위한 예측을 제공한다. 이를 통해 고객은 예지 정비가 가능하고, 비용을 절약할 수 있으며, 산업 시스템 라인의 충돌을 방지하여 생산성을 향상할 수 있다. 아마존 룩아웃 포 이큅먼트는 고객이 전체 산업 공정을 실질적으로 개선할 수 있는 의사결정을 적시에 할 수 있도록 돕는다.

AWS 파노라마, 컴퓨터 비전 활용해 산업현장 운영과 작업장 안전 개선

AWS 파노라마 어플라이언스(AWS Panorama Appliance)는 고객이 이미 설치했을 수 있는 기존 온프레미스 카메라에 컴퓨터 비전을 추가할 수 있는 새로운 하드웨어 어플라이언스를 제공한다. AWS 파노라마 어플라이언스는 AWS 머신러닝을 에지까지 확장하여 고객이 외부 연결 없이도 로컬 현장에서 예측이 가능하도록 지원한다. 여러 카메라 스트림에서 컴퓨터 비전 모델을 병렬로 실행할 수 있어 품질 관리, 부품 식별, 작업장 안전 등에 활용할 수 있다. 소매, 제조, 건설 및 기타 산업에 대해 AWS 및 타사의 사전 훈련된 컴퓨터 비전 모델과 함께 작동한다. 또한 아마존 세이지메이커(Amazon SageMaker)로 구축한 고객 개발 컴퓨터 비전 모델을 AWS 파노라마 어플라이언스에 배치할 수 있다.

아마존 룩아웃 포 비전, 빠르고 정확한 시각적 이상 징후 탐지
아마존 룩아웃 포 비전(Amazon Lookout for Vision) 은 머신러닝을 통해 한 시간에 수천 개의 이미지를 처리하여 결함과 이상 징후를 찾아내는 정확도가 높고 비용이 저렴한 이상 징후 탐지 솔루션을 제공한다. 작업환경의 변화로 인한 카메라 각도, 포즈, 조명 등의 편차를 처리할 수 있을 만큼 정교하다. 고객은 기준에 맞는 '적절한' 상태의 이미지를 30개만 제공하면 기계 부품이나 제조 제품을 정확하고 일관성 있게 평가할 수 있다. 아마존 룩아웃 포 비전은 아마존 파노라마 어플라이언스에서도 운영된다.

스와미 시바수브라마니안(Swami Sivasubramanian) AWS 아마존 머신러닝 부사장은 "산업과 제조업계 는 클라우드와 머신러닝을 이용해 프로세스를 자동화하고 운영 전반에 걸친 인적 역량을 향상하길 원하지만 이러한 시스템 구축은 오류 발생 가능성이 높고, 복잡하며, 시간과 비용이 많이 들 수 있다”면서 “AWS는 미래 스마트 팩토리 구축을 위해 클라우드를 에지로 연결시키고, 설치 및 배치가 쉽고 빠르게 구동할 수 있는 5가지 새로운 산업 특화 머신러닝 서비스를 고객에게 제공하고 있다”고 말했다.

이향선기자 hslee@nextdaily.co.kr

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