산업용 음향 인공지능(AI) 솔루션 기업 디플리(대표 이수지)가 부산에서 대규모 터미널을 운영하는 글로벌 항만사에 ‘리슨 AI(Listen AI)’를 공급하고 자동화 크레인 설비의 음향 기반 예지보전에 착수했다. 디플리의 리슨 AI는 80데시벨(dB) 이상의 극심한 소음 환경에서도 표적 소리만을 정밀 분리해 이상음과 정상음의 패턴 차이를 식별하는 원천 기술을 바탕으로 모빌리티, 가전, 항만, 로봇 등 다양한 산업 설비의 품질 검사와 결함 사전 감지를 수행하고 있다.
이번 솔루션은 글로벌 항만사가 운영 중인 부산 신항 터미널의 무인 자동화 야드 크레인(ARMGC)에 도입됐다. 컨테이너 적재 및 이송을 전담하는 야드 크레인은 무인 원격 제어로 가동돼 운전 중 작업자 접근이 통제되므로 실시간 육안 점검이 어렵고, 고장 발생 시 2차 부품 파손과 물류 작업 중단에 따른 운영 손실이 크다. 디플리는 크레인 호이스트(인양 장치) 구동부 모터 2대와 감속기에 전용 음향 센서를 장착해 24시간 가동음을 수집하고 있다. 이를 통해 하루 약 300회 진행되는 호이스팅 사이클 구간을 자동 식별하고 상승·하강 속도, 하중 부하, 위치 제어 신호와 소리 데이터를 동기화해 조건별 정상 베이스라인을 구축하며, 이상 징후 포착 시 터미널 크레인 모니터링 시스템(CMS)과 원격 관제실로 즉각 알림을 전송한다.
음향 기반 예지보전은 기존 접촉식 진동 센서와 달리 설비 개조 없이 비접촉 방식으로 간편하게 장착할 수 있어 안전성과 공간 효율성이 뛰어나다. 분석 엔진은 설비 기계실 내부에 온프레미스 서버 형태로 구축해 보안성을 유지하며, 전용 보안 무선 라우터를 통해 원격 관제 센터와 실시간 데이터를 연동함으로써 물리적 접근이 제한된 자동화 현장의 관리 연속성을 확보했다.
현장 실증 성과도 가시화되고 있다. 디플리는 1차 성능 검증을 통해 호이스트 모터의 정상 구동음과 결함 이상음 간의 주파수 및 파형 패턴 차이를 확인했다. 회사는 이를 기반으로 향후 4개월간 약 5.6테라바이트(TB) 규모의 현장 음향 데이터를 집중 수집·학습시켜 판별 정확도를 고도화할 방침이다. 아울러 국내 터미널 실증을 거쳐 향후 해외 항만 터미널로 솔루션 공급을 확대하고, 크레인 주행부와 트롤리 등 주요 구동축 전반으로 감시 영역을 넓힐 계획이다.
이수지 디플리 대표는 “비접촉식 센서 체계로 장비 간섭 없이 설비를 모니터링하고, 진동이나 발열이 본격화되기 전 미세한 소리 변화 단계에서 고장 징후를 선제 포착할 수 있다는 기술적 강점이 항만 자동화 현장에서 유효성을 입증받았다”며 “반도체, 철도, 조선에 이어 항만 인프라까지 레퍼런스를 확보한 만큼, 크레인과 대형 컨베이어 등 연속 운용이 필수적인 중공업 설비 시장을 중심으로 예지보전 공급망을 확장하겠다”고 설명했다.
이미지 제공: 디플리
