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초음파 음향데이터로 제조 설비 고장 진단·예측 ‘모빅랩’ [서울AI허브 2025]

IT조선 조회수  

‘서울AI허브 2025’ 코너는 서울 AI 허브에 입주한 스타트업들의 인공지능(AI) 기술 및 서비스 현황과 차별점을 살펴봅니다. 100여개 입주 스타트업들은 시각지능, 언어지능, 음성지능, 데이터 분석 등의 AI 기술을 기반으로 혁신적인 플랫폼 및 서비스를 개발상용화합니다. 대한민국 인공지능 분야의 한 축을 만들어갈 그들의 기술, 플랫폼, 서비스를 소개합니다.  [편집자주]

– 기업명 및 대표자명 : 모빅랩 / 이원근

– 주요 제품(서비스) : 와치뱃(WatchBAT)

– 사업 분야 : 범용 인공지능

– 사이트 주소 : moviclab.com/en/

모빅랩은 설비에서 발생하는 소음 중 초음파 대역의 음향신호를 인공지능(AI)으로 분석해 설비의 고장을 진단하는 서비스를 제공한다. 2017년 10월 설립했고 15억원 규모의 프리 A 시리즈 투자를 유치했다. 

초음파 분석해서 물리적, 전기적 결함 진단하고 예측까지

초음파 음향데이터 활용 설비 진단 솔루션 '와치뱃'. / 모빅랩
초음파 음향데이터 활용 설비 진단 솔루션 ‘와치뱃’. / 모빅랩

모빅랩의 ‘와치뱃(WatchBAT)’은 AI 기반으로 장비가 내는 초음파 음향 데이터를 분석해 고장을 진단하고 예측하는 솔루션이다. 이를 활용해 설비 이상 신호 감지, 설비 이상 원인을 판별하고 잔여 수명 예측 알고리즘을 마련할 수 있다. 

와치뱃은 설비에서 초음파가 발생하는 위치를 찾고 해당 초음파 데이터를 가공하고 분석해 설비의 상태를 객관적인 수치로 제시한다. 이를 활용해 자체적으로 초음파 음향 분석 AI 알고리즘을 지속 발전시키고 있다. 기존 설비 진단 산업에서 많이 사용하는 진동, 전류 데이터 대비 처리해야 하는 데이터양이 많아 고용량 데이터를 효율적으로 처리하는 기술력도 보유했다.

비접촉식 센서로 접근성 높여

기존 설비 진단 솔루션들은 접촉식 센서(진동 센서)라 설비 표면 모양, 상태에 따라 물리적 설치가 불가능한 경우가 많았다. 와치뱃은 초음파를 활용한 비접촉식 센서로 기존 솔루션이 접근할 수 없었던 다양한 설비에 적용되고 물리적 결함 뿐 아니라 전기적 결함도 진단 가능하다. 초음파 데이터는 고정밀 데이터로 기존 진동, 전류 데이터보다 앞선 시점에 고장 예측이 가능하고 진단의 정밀성 역시 높였다.

일부 제조 기기는 기존 진동, 전류 데이터로 상태를 진단하는데 한계가 있었으나 초음파 분석 솔루션이 이를 해결할 수 있다. 원자재를 자르는 기기는 초음파로 칼날의 마모도를 측정해 품질에 영향을 주지 않는 적절한 교체 주기를 제시한다. 모터 내 베어링은 초음파로만 윤활유 부족, 크랙 등을 진단할 수 있다. 

모빅랩의 성과 그리고 미래

모빅랩은 삼성디스플레이, 삼성SDI, LG에너지솔루션과 같은 국내 주요 대기업과 PoC(개념 증명)를 진행해왔다. 진공펌프, 노칭, 모터 등 초음파로만 진단이 가능한 설비를 중심으로 사업을 확대하고 있다. 항만, 항공 내 기계 등 비제조업까지 사업을 확장할 계획이다.

모빅랩은 80억원 규모의 시리즈 A 투자를 유치 중이다. 이후 제조 설비가 집중된 아시아, 미주 등 해외 시장 진출을 목표하고 있다.

김홍찬 기자 hongchan@chosunbiz.com

IT조선
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