방대한 데이터가 생산되는 제조업계가 머신러닝을 적극 활용할 수 있도록 아마존웹서비스(AWS)가 관련 서비스를 대거 출시했다.

이미 국내기업 가운데선 두산인프라코어, GS EPS가 이를 활용하고 있다. 

AWS은 2일(한국시간) 온라인으로 개최된 ‘AWS 리인벤트(re:Invent)’에서 산업용 머신러닝 서비스 5종을 출시했다.

이번에 출시된 서비스는 ▲아마존 모니트론 ▲아마존 룩아웃 포 이큅먼트 ▲AWS 파노라마 어플라이언스 ▲AWS 파노라마 SDK ▲아마존 룩아웃 포 비전 등이다.

이 5가지 새로운 머신러닝 서비스는 산업 및 제조 업계 고객사가 생산 공정에서 인텔리전스를 활용해 운영 효율성, 품질 관리, 보안 및 작업장 안전을 개선할 수 있도록 돕는다.

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.

이를 통해 산업 및 제조기업은 생산 공정에서 운영 효율성, 품질 관리, 보안 및 작업장 안전을 개선할 수 있도록 돕는다. 머신러닝과 센서 분석, 컴퓨터 비전 등의 기능을 통해 다양한 운용 장비에서 생성되는 데이터에서 인사이트를 도출한다.

이미 ‘AWS IoT 사이트와이즈’와 같은 서비스를 통해 기업들이 산업 장비에서 데이터를 수집하고 실시간 성능 지표를 생성하는 것을 돕고 있다. 이번에 출시한 서비스는 인터넷에 연결되지 않거나 지연 시간(레이턴시)에 민감한 환경을 가진 고객들이 제품 결함을 발견하고 작업장 안전을 개선하기 위해 엣지 환경에 컴퓨터 비전 등을 제공한다.

AWS 측은 “지금까지 기업들이 예지 정비를 구현하기 위해선 숙련된 엔지니어와 데이터 과학자가 필요했다”며 “특히 센서를 조달하고, IoT 게이트웨이와 연결해 모니터링 시스템을 테스트하고 데이터를 온프레미스 또는 클라우드로 전송한 후 데이터 과학자가 머신러닝 모델을 구축해 패턴과 이상 징후 데이터를 분석하는 일련의 거대한 작업은 결코 쉽지 않았다”고 설명했다.

기존 센서 네트워크가 없는 고객을 위해 ‘아마존 모니트론’을 통해 센서, 게이트웨이, 머신러닝 서비스로 구성된 엔드-투-엔드 머신 모니터링 시스템을 제공해 이상 징후를 감지하고 산업 장비 유지보수가 필요한 시기를 예측할 수 있다.

센서는 있지만 머신러닝 모델 구축을 원하지 않는 고객을 위해 ‘아마존 룩아웃 포 이큅먼트’를 제공한다. 이 서비스는 데이터를 분석하고 정상적인 패턴을 평가한 다음, 모든 데이터로부터 얻은 내용을 학습해 고객 환경에 맞는 맞춤형 모델을 구축한다.

또, ‘AWS 파노라마 어플라이언스’는 고객이 이미 설치했을 수 있는 기존 온프레미스 카메라에 컴퓨터 비전을 추가할 수 있는 새로운 하드웨어 어플라이언스를 제공한다. ‘AWS 파노라마 소프트웨어 개발 킷(SDK)’은 하드웨어 업체가 유의미한 컴퓨터 비전 모델을 에지에 실행할 수 있게 하는 새로운 카메라 구축을 지원한다. 엔비디아와 암바렐라의 컴퓨터 비전을 위해 설계된 칩을 사용할 수 있다.

이밖에 ‘아마존 룩아웃 포 비전’은 머신러닝을 통해 한 시간에 수천개의 이미지를 처리해 결함과 이상 징후를 저렴한 비용으로 찾아낸다. 고객들은 기계 부품에 금이 가거나 불규칙한 모양이나 제품 색상 오류 등의 이상 징후를 식별하기 위해 이미지를 전송한다. 기준에 맞는 적절한 상태의 이미지를 30개만 제공하면 기계 부품이나 제조 제품을 정확하고 일관성 있게 평가할 수 있다는 설명이다. 아마존 룩아웃 포 비전은 아마존 파노라마 어플라이언스에서도 운영된다.

스와미 시바수브라마니안 AWS 아마존 머신러닝 부사장은 “미래 스마트 팩토리 구축을 돕기 위해 AWS가 클라우드를 에지로 연결시키고, 설치 및 배치가 쉽고 빠르게 구동할 수 있는 5가지 새로운 산업 특화 머신러닝 서비스를 제공하게 됐다”고 말했다.

GS그룹의 발전 부문 자화시안 GS EPS는 아마존 룩아웃 포 이큅먼트를 도입했다. 이를 통해 공장 운영팀이 전문지식 없이도 장비에 머신러닝 모델을 구축할 수 있게 됐다.

이 회사 이강범 전무는 “10년 넘게 자산 전반에 대한 데이터를 생성해 왔으나 데이터에 대한 통찰력을 얻기 위해 물리적, 규칙 기반 방법만을 사용해 왔다”며 “아마존 룩아웃 포 이큅먼트를 통해 우리는 자사 조직의 데이터 중심 업무문화 혁신을 주도하고 있다”고 말했다.

중장비 및 엔진 제조업체인 두산인프라코어도 아마존 룩아웃 포 이큅먼트를 통해 장비 개발에 AI 활용한다. 두산인프라코어 조재연 부사장은 “두산의 차세대 장비 개발에 자동화되고 확장 가능한 머신러닝이 활용될 수 있는 사례를 개발하기 위해 AWS와 협력하고 있다”고 강조했다.