디플리, 다축 로봇 예지보전에 '리슨 AI' 공급

원문 요약

출처: 테크월드 · 2026년 10월 1일 보도

보도에 따르면 디플리는 10월 1일 글로벌 첨단 부품 제조사에 예지보전용 '리슨 AI' 솔루션을 공급했다고 밝혔다. 디플리는 리슨 AI가 제조 현장의 소리를 실시간으로 분석하여 유의미한 데이터를 추출하는 음향 AI 솔루션이라고 설명했다.

디플리는 이 솔루션이 70가지 이상의 소리 유형 분석 경험과 직접 수집한 15TB 이상의 제조 음향 데이터를 기반으로 한다고 전했다. 시스템은 로봇 부하와 소리 간의 상관관계를 규명하여 모터와 감속기의 이상 여부를 진단하며, 부품의 열화 추세를 추적해 조기 경보 지표를 제공한다.

로봇 구동부에 설치된 마이크를 통해 정상음이 아닌 소리를 판정하고 이를 점수로 산출해 이상 여부를 자동으로 알려주는 방식이다. 디플리는 다수 로봇이 가동되는 광대역 소음 환경에서도 유의미한 결과를 추출할 수 있다고 주장하며, 디스플레이용 원재료 이송 설비의 베어링 이상음 탐지에도 동시 적용되고 있다고 밝혔다.

디플리는 소리 기반 상시 모니터링이 결함 발생 전 이상 징후를 알리고 데이터를 100% 기록하여 데이터 자산화에 기여한다고 강조했다. 또한, 문제 발생 시 모든 로봇을 전수 점검하던 방식에서 이상 신호가 감지된 라인만 선택적으로 점검하는 방식으로 변경되어 정비 인력과 비용 절감에 도움이 된다고 설명했다. 디플리는 추후 고장 발생 축 진단과 잔존 수명(RUL) 예측까지 실현할 계획이며, 타 공장으로의 확산도 논의 중이라고 밝혔다.

맥락

예지보전(Predictive Maintenance)은 설비의 상태를 실시간으로 모니터링하여 고장 발생 전에 정비 시점을 예측하는 기술로, 산업 자동화 분야에서 생산성 향상과 비용 절감을 위해 중요성이 커지고 있다. 기존의 예지보전은 진동, 온도, 전류 등 다양한 센서 데이터를 활용하지만, 음향 분석은 특히 베어링이나 기어와 같은 회전 부품의 미세한 마모나 이상 소리를 포착하는 데 강점을 가진다.

디플리는 기존에 커넥터나 볼트 체결음 검사 등 품질 검사 분야에 강점을 보였으나, 이번 공급을 통해 예지보전 시장으로 영역을 확장하고 있다. 15TB 이상의 대규모 음향 데이터를 활용한 AI 모델은 특정 제조 환경에 최적화된 정밀한 진단을 가능하게 하는 핵심 요소로 작용할 수 있다.

로봇의 해석

소음 환경에서 로봇 구동부의 이상음을 정확히 분리해 내는 것은 기술적으로 어려운 과제이다. 디플리가 광대역 소음에서도 유의미한 결과를 추출한다고 주장하는 것은 경쟁사 대비 차별화된 기술력을 보여줄 수 있는 부분이다. 만약 이 기술이 현장 환경의 변화에도 안정적으로 작동한다면, 고가의 진동 센서보다 비용 효율적인 예지보전 솔루션이 될 수 있다.

다만, 잔존 수명(RUL) 예측과 고장 축 진단의 정확도는 실제 운영 환경에서의 검증이 필요하다. 다양한 로봇 모델과 부품 브랜드에 대한 데이터 다양성이 확보되어 있는지, 그리고 오경보(False Positive)나 누락(False Negative) 비율은 어느 정도인지에 따라 현장 적용 범위가 결정될 것이다. 선택적 점검을 통한 비용 절감 효과는 탐지 정확도가 충분히 높을 때만 실현되므로, 향후 다른 제조 현장에서의 성능 검증 결과가 주목된다.