산업 현장의 좋은 판단은 더 많은 데이터나 더 큰 AI 모델보다, 설비의 변화가 실제로 시작되는 위치와 순간에서 정확한 신호를 얻는 것에서 출발한다. 그러나 전원·배선·통신·접근성 문제 때문에 고전압 설비 내부, 회전체 주변, 극한 온도와 진동 환경처럼 이상 징후가 먼저 나타나는 곳에는 센서를 설치하기 어렵다. 무전원·무선 센서와 에너지 하베스팅 기술은 배터리와 배선 때문에 측정을 포기했던 이러한 사각지대에 감각을 놓기 위한 수단이다.

센서는 모든 정상 데이터를 계속 전송하는 방식에서 벗어나, 정상 상태에서는 최소한으로 동작하다가 변화가 생긴 순간 의미 있는 정보를 전달해야 한다. 이를 위해서는 개별 센서뿐 아니라 기존 PLC, HMI, 서버, 데이터베이스와 연결되는 센서 플랫폼이 필요하다. 이미 가동 중인 노후 설비에도 센서와 데이터 수집 기능을 추가하는 디지털 리트로핏을 적용하면, 오래된 기계도 다시 상태를 감지하고 판단할 수 있는 설비로 바뀔 수 있다.

중요한 것은 센서의 수보다 센서가 놓이는 위치와 측정 시점이다. 제어반에서 얻는 편리한 데이터보다 용접점, 공구와 소재의 접촉부, 베어링 주변처럼 실제 작용점 가까이에서 얻는 힘·진동·전류 변화가 고장의 원인을 더 정확하게 보여줄 수 있다. 이러한 ‘정직한 감각’이 단순 측정에 머물지 않고 현장에서 먼저 변화를 구분하고 반응을 준비할 때 말단지능으로 발전한다.

앞으로의 산업 지능은 중앙 시스템만으로 완성되지 않는다. 말단에서는 변화가 시작되는 곳에서 먼저 감지하고 1차 판단을 수행하며, 중앙에서는 장기 추세와 여러 설비 사이의 관계를 종합적으로 판단해야 한다. 무전원·무선 센서, 에너지 하베스팅, 센서 플랫폼, 디지털 리트로핏, 상태기반 유지보수와 디지털반사신경망은 결국 필요한 곳에서 제대로 느끼고, 필요한 순간에 적게 말하며, 더 빠르게 판단하는 산업 신경계를 구축하는 하나의 흐름으로 이어진다. 

본 내용은 ㈜코아칩스의 기술 인사이트를 바탕으로 전자신문에 게재한 연재 칼럼입니다. ㈜코아칩스(CORECHIPS)는 배터리와 배선이 필요 없는 무전원·무선 센서 기술과 에너지하베스팅 기술(SAW-based Passive Radio Sensor & Energy Harvesting)을 시작으로, 노후 설비에 신경을 심는 디지털 리트로핏(Digital Retrofit)과 센서플랫폼 구축을 추진해 왔습니다. 나아가 말단에서 먼저 판단하고 반응하는 디지털반사신경망(DRN, Digital Reflex Network)과 감각지능(Sensory Intelligence) 솔루션을 통해, AI 시대에 필요한 산업 현장의 감각계층을 구현해 나가고 있습니다. 코아칩스는 특화된 센서솔루션 기술을 기반으로, AI가 현장을 더 정확히 이해하고 판단할 수 있도록 하는 감각 인프라를 만들어가고 있습니다.