AI가 기계 소리 듣고 불량 잡는다…‘듣는 자동화’

[산업일보]
제조 현장에서 ‘소리’는 기계·설비의 상태를 담고 있는 중요한 데이터다. 그러나 사람의 귀로는 소리의 미세한 차이를 정밀하고 객관적으로 분석하기 어렵다는 한계가 있다.

음향 AI 솔루션 기업 디플리(DEEPLY)는 ‘2026 스마트공장·자동화산업전(AW 2026)’에서 ‘듣는 자동화’를 강조하며, ‘제조 이상 감지 자동화 AI 솔루션’을 선보였다.

이번 전시에서는 대표 솔루션으로 ‘액츄에이터 이음 진단’과 ‘커넥터 체결 감지’ 2종의 데모 시연을 마련했다.

액츄에이터 이음 진단 솔루션은 회전 구동체에서 발생하는 이상 소리를 검사한다. 베어링·기어 등 불량의 원인까지 파악하기를 원하는 시장의 수요에 맞춰 양산 라인 기준 10가지 불량 종류를 분류할 수 있다.

특히, 작업자가 완성된 모터의 소리를 듣고 정상 여부를 판단하는 기존 최종 품질 검수 방식을 대체할 수 있다는 것이 기업 관계자의 설명이다.

커넥터 체결 감지 솔루션은 작업라인에 디스플레이를 설치하고 체결음을 감지하면 작업자에게 시각적으로 알린다.

이 솔루션은 자동차 산업에서 수요가 많다. 소프트웨어로 하드웨어를 제어하는 SDV(Software Defined Vehicle)가 강조되면서 전자부품이 증가하고 있기 때문이다. 커넥터 체결이 제대로 이뤄지지 않은 경우 품질 검사 시에는 정상적으로 작동되지만, 충격과 같은 고객의 사용 환경에 따라 커넥터가 분리되면서 불량으로 이어진다는 것이다.

디플리의 박한 CTO는 “소리 검사 자동화는 딥러닝 AI 기술이 발전하기 전에는 불가능했던 기술이었다”라며 “이제 AI를 통해 정량적·객관적 분석이 가능해 사업화했다”라고 말했다.

이어 “데모 시연 중인 솔루션 외에도 가스 누출 감지, 제철소 롤러 마모 상태 확인 등 제조 현장의 다양한 상황에 맞춘 솔루션을 제공하고 있다”라고 밝혔다.

한편, 제조 운영 전반의 AI 도입 사례를 소개하는 AW 2026은 서울 코엑스(COEX) 전관에서 6일 폐막한다.