㈜케이앤엘정보시스템, 섬유 제조 현장 스마트화 대응한 다양한 시스템 공급
- 1월 12일
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원단결점 검출시스템, AI 비전기술·IoT 실시간 모니터링, 원단 결점 신속 검출
알고리즘 기반 제직 불량 신속 감지, 모바일 애플리케이션 통해 원격 모니터링
육안 검사·검출 어려운 미세 결함·휴먼 에러율 감소, 미숙련 작업자 대체 가능
AI·IoT·빅데이터 기반 스마트팩토리 솔루션 개발 전문기업인 ㈜케이앤엘정보시스템(대표 김영진, www.knlsys.com )이 섬유 제조 현장의 스마트화에 대응 가능한 다양한 시스템을 제시하고 있어 주목된다.
e-biz 솔루션 개발 전문기업으로 2005년 설립 이후 IoT 기술 바탕의 재난 현장 도상훈련 서비스 플랫폼, 대학 및 기업 대상의 각종 솔루션 및 자동화 시스템 등을 지속적으로 개발·공급하고 있다.
최근 들어 섬유 제조 현장의 발생하는 불량률을 낮추고 설비 가동 효율을 향상시킬 수 있는 AI 기반 원단결점 검출시스템 및 IoT 기반 환편기 모니터링시스템을 최근 개발·완료했다.
원단결점 검출시스템은 AI 비전 기술과 IoT 기반 실시간 모니터링을 통해 원단 결점을 신속히 검출할 수 있으며, 환편기 모니터링시스템은 환편기의 실시간 생산 상황과 설비 상태를 직관적으로 확인할 수 있다.
이를 통해 불량률 감소 및 생산 효율을 높이는 동시에 설비 유지보수 비용 절감 효과도 기대할 수 있다.
특히, AI 기반 원단 결점 검출시스템을 개발·완료한 가운데, 1호기를 제직 수요기업에 공급하는 한편, 본격적인 공급 확대에 나서고 있다.
인력 수급의 어려움과 고령화에도 따른 숙련공의 전수 육안검사에 전적으로 의존할 수밖에 없는 섬유 제조기업들에게 제직 원단 품질검사 안정화 및 공정 스마트화를 동시에 충족시킬 시스템이다.
원단 결점 검출시스템은 AI 딥러닝 알고리즘을 기반으로 직물의 제직 불량을 신속하게 감지하고, 모바일 애플리케이션을 통해 원격으로 모니터링하고 관리할 수 있다.
육안 검사로 검출이 어려운 미세 결함 및 휴먼 에러율을 감소시킴은 물론, 사후 공정에서 클레임 및 손실률 감소와 현장의 미숙련 작업자 대체가 가능하다.
이 시스템은 원단의 단면 결함 검사는 물론, 양면 검사도 가능해 제직 원단의 특성 및 품질관리 사안에 따라 수요기업 맞춤형으로 시스템을 채택·공급할 수 있다.
김영진 대표는 “섬유산업의 현장 문제를 AI와 IoT로 해결한 것이 핵심 성과”라며, “섬유 제조기업들의 스마트한 생태환경으로 전환을 선도해 지속가능한 섬유산업 실현하는 데 기여할 수 있도록 노력하겠다”고 말했다.
한편, 앞서 고령화 가속화에 따른 개인·요양시설 시니어 마켓을 겨냥한 ‘사회약자용 스마트 IT기저귀’를 개발·성공해 주목받기도 한 케이앤엘정보시스템은 AI·IoT·빅데이터 기반의 다양한 솔루션 개발과 응용 기술을 바탕으로 수요 마켓 스펙트럼을 넓혀가고 있다.
<김진일 기자>
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