【드래곤 스포츠】 보증업체놀이터추천홍보 : 프로그램제작판매제작의뢰 : 스포츠분석 : 무료스포츠중계tv : 섹시bj움짤 : 뉴스 : 안구정화

로그인

글쓰기

[IT뉴스]디에스피, AI로 에너지 관리하는 공장 구축

온카뱅크관리자

2025-11-18 10:37:28

<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div>  
        <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> 
         <section dmcf-sid="Pt8vfjd8Om">
          <p contents-hash="238f18425467df7f3c10b8a2be840888578005953ca311c53439cdd54bd4ca21" dmcf-pid="QF6T4AJ6Ir" dmcf-ptype="general">인공지능(AI) 전문기업 디에스피(DSP)는 자동차 부품 생산 현장에 AI 기술을 접목해 에너지 효율은 높이고 비용은 낮추는 '스마트 제조 혁신'의 구체적인 성과를 만들어냈다고 18일 밝혔다.</p>
          <p contents-hash="0d2902c14bde682bb573e35703a58314db77bc92789552bdd93e557c5d13f8f4" dmcf-pid="x3Py8ciPIw" dmcf-ptype="general">디에스피는 경상남도와 경남테크노파크가 수행한 '수요맞춤형 AI 솔루션 개발·실증 지원사업(2024~2025)'에서 주관기관으로 선정됐다. 이후 2년여 기간 동안 인터로이드와 협력해 자동차 단조라인의 에너지 낭비 문제를 AI 기술로 해결하는 데 주력해 왔다.<br></p>
          <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="ee5b69fa3348b8aab9857bbf9747b9f890e5de50f74347b288f5cbc4a9dcd97f" dmcf-pid="yavxluZvID" dmcf-ptype="figure">
           <p class="link_figure"><img alt="자동차 단조부품 생산라인에 적용한 AI기반 전력 소비량 예측 대시보드(사진= 디에스피 제공)" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202511/18/etimesi/20251118103051361hsyi.jpg" data-org-width="700" dmcf-mid="8dta54ztOO" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img4.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202511/18/etimesi/20251118103051361hsyi.jpg" width="658"></p>
           <figcaption class="txt_caption default_figure">
            자동차 단조부품 생산라인에 적용한 AI기반 전력 소비량 예측 대시보드(사진= 디에스피 제공)
           </figcaption>
          </figure>
          <p contents-hash="2341e2ca572d23f545e412550ef8a97b81d520516316cf2aa4c133fa68e2f8b5" dmcf-pid="WNTMS75TmE" dmcf-ptype="general">그 결과 수요기업인 씨티알에코포징(CTR에코포징)의 단조 및 열처리 라인에 AI 기반 전력 예측 솔루션을 성공적으로 도입했다. 이 솔루션은 가열로와 열처리 공정에서 발생하는 제조 데이터를 수집·분석해 전력 소비 패턴을 실시간으로 예측하고 불필요한 에너지 낭비를 최소화하는 데 초점을 맞췄다.</p>
          <p contents-hash="c9cbca9bd1098de3f5680120e495aa284a55c3ce6e9edf85c2d7e5f15ecfc6ac" dmcf-pid="YjyRvz1yIk" dmcf-ptype="general">기존 단조 현장은 설비별 에너지 소비를 일일이 관리하기 어려웠다. 생산 조건 변화에 따라 전력 사용량도 크게 달라지는 만큼 효율적인 에너지 운영이 쉽지 않았다. 디에스피는 이러한 문제에 대응해 AutoML 기반 앙상블 학습을 통하여 설비별·제품별 에너지 예측 모델을 설계했다.</p>
          <p contents-hash="8cc395bf3edabe044e1fec2bb820fa1c050e7a62303a53ecf5a4800ecd8f8bac" dmcf-pid="GAWeTqtWsc" dmcf-ptype="general">이 모델은 공정 데이터를 학습한 AI가 설비별 가동 상태에 따른 전력량을 예측하고 제품에 따른 최적 설비라인을 자동 제안해 주는 방식이다. 예열 단계의 전력 낭비는 줄이고, 비가동 시간대의 에너지 손실도 줄이는 효과가 크다. 실증 결과, 예측 정확도는 98%, 에너지 소비 절감률은 11.05%에 이르렀으며, 연간 최대 5억 원에 달하는 전력 비용 절감이 가능할 것으로 기대된다.<br></p>
          <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="5f405758e8d8e471b472da30c21f6d0e49824fd5f4d72ac4b056ea6685b0ec80" dmcf-pid="HcYdyBFYDA" dmcf-ptype="figure">
           <p class="link_figure"><img alt="디에스피의 AI 솔루션이 설치된 씨티알에코포징의 자동차 단조부품 생산라인 (사진= 디에스피 제공)" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202511/18/etimesi/20251118103052640dmwc.jpg" data-org-width="561" dmcf-mid="6xUk0x9UOs" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img2.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202511/18/etimesi/20251118103052640dmwc.jpg" width="658"></p>
           <figcaption class="txt_caption default_figure">
            디에스피의 AI 솔루션이 설치된 씨티알에코포징의 자동차 단조부품 생산라인 (사진= 디에스피 제공)
           </figcaption>
          </figure>
          <p contents-hash="2d1ec2872ba3ca97d4d856c9ee6b753ceeb4aeb0d1b2d64dfd82e2390c381d1b" dmcf-pid="XNTMS75Twj" dmcf-ptype="general">디에스피는 7800만건 이상의 제조 데이터를 학습해 AI 모델의 정확도와 신뢰도를 높였다. 공인기관 TTA로부터 생산성과 기술 안정성에 대한 검증도 완료했다. 이와 함께 설비별 실시간 모니터링이 가능한 사용자 인터페이스(UI)를 구현하였으며 기존 POM 시스템과 연동하여 현장에서 전력 사용량을 한눈에 파악하고 비교·관리할 수 있도록 했다.</p>
          <p contents-hash="42721b05335f6a35e56f575f97c15e8429d106a290f65a7e05b10247e17ec0e3" dmcf-pid="ZjyRvz1yrN" dmcf-ptype="general">윤희성 디에스피 대표는 “이번 성과는 AI가 실제 제조 현장에 적용돼 실질적인 비용 절감과 에너지 효율 개선으로 이어졌다는 점에서 의미가 크다”며 “앞으로도 다양한 산업군으로 솔루션을 확장해 스마트 제조 혁신을 앞당기겠다”고 강조했다.</p>
          <p contents-hash="f26fd661f0286ae143b48288965004d15bde59b43087357313294941d13a648b" dmcf-pid="5AWeTqtWIa" dmcf-ptype="general">한편 이번 과제는 과학기술정보통신부와 정보통신산업진흥원이 주관하는 '제조업 AI융합 기반 조성 사업(2024~2026)'의 일환으로 추진됐다. 디에스피의 사례는 영남권 제조업의 디지털 전환을 이끄는 대표 사례로 주목받고 있다.</p>
          <p contents-hash="b6fbb1248074799525a377d4065093108f171bd7f02b029409cedb96b1634564" dmcf-pid="1cYdyBFYIg" dmcf-ptype="general">박정은 기자 jepark@etnews.com</p>
         </section> 
        </div> 
        <p class="" data-translation="true">Copyright © 전자신문. 무단전재 및 재배포 금지.</p>

댓글 총 0개

이번주 포인트랭킹

매주 일요일 밤 0시에 랭킹을 초기화합니다.

14,000상품권
23,000상품권
32,000상품권

업체홍보/구인 더보기

지식/노하우 더보기

판매의뢰 더보기

포토 더보기