삼성중공업, 머신러닝으로 선박 장비상태 실시간 파악해 유지보수한다

AWS 클라우드 기반으로 스마트십 솔루션 업그레이드
주·야간 주변 감시하는 360도 서라운드뷰 기능도 개발

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삼성중공업, 머신러닝으로 선박 장비상태 실시간 파악해 유지보수한다
삼성중공업이 건조한 LNG 운반선 삼성중공업 제공



AWS(아마존웹서비스)는 삼성중공업이 스마트 선박 '에스베슬(SVESSEL)'의 육상 서비스를 자사 클라우드 솔루션을 이용해 업그레이드했다고 밝혔다. 선박 유지보수 애플리케이션을 디지털화해 유지보수 서비스와 품질을 개선하고 비용절감을 꾀한다. 에스베슬은 머신러닝, 비즈니스 애플리케이션, 애플리케이션 통합 등 AWS의 서비스를 기반으로 개발됐다. 실시간으로 해상의 선박에서 데이터를 수집하고 원격으로 선박 장비 상태를 점검하며, 신속한 유지보수를 지원해 다운타임을 최소화하고 생산적으로 선박을 운영하도록 돕는다.

삼성중공업은 2018년에 선박 건조부터 인도, 운영, 사용 후 폐선까지 전 생애주기를 모니터링할 수 있는 차세대 스마트십 솔루션을 개발하기 위해, AWS를 클라우드 우선 공급업체로 선정했다. 이후 선박 유지보수 프로세스를 클라우드 기반으로 고도화해 문제 처리 시간을 평균 1개월 단축하고 작업 효율성을 20% 이상 개선했다. 기존 선박 유지보수는 이메일이나 위성 전화에 의존해 정보를 전달하거나 엔지니어가 직접 선박에 승선해 상태를 확인하다 보니 문제 원인 파악부터 자재 공급, 수리까지 평균 2개월 이상 소요됐다.

에스베슬은 유지보수 구조를 개선하기 위해 모든 사용 사례에 적합한 머신러닝 모델을 구축, 훈련, 배포하는 서비스인 '아마존 세이지메이커(Amazon SageMaker)'를 사용한다. 이를 통해 회전체 선박 장비의 진동과 전류 데이터를 실시간 모니터링하고 유지보수 필요 여부를 예측해 장비 고장 전에 알려준다. 또한 음성 및 텍스트 기반 애플리케이션에 대화형 인터페이스를 지원하는 '아마존 렉스(Amazon Lex)'를 기반으로 챗봇을 구축하고 선박의 실시간 위치, 기상조건, 주요 알림을 제공한다.

또 실시간 통신 구성요소 모음인 '아마존 차임 SDK'를 활용해 에스베슬에 메시징, 음성, 영상, 화면 공유 기능을 통합했다. 이를 통해 육상에 있는 엔지니어가 장비 상태를 확인하고 원격으로 선내 엔지니어들에게 수리 가이드를 제공할 수 있도록 했다. 또한 실시간 데이터 스트리밍 서비스인 '아마존 키네시스 데이터 스트림(Amazon Kinesis Data Streams)' 서비스를 활용해 주·야간 사각지대 없이 주변을 감시하는 대형 선박의 360도 서라운드뷰 기능을 개발했다. 이 기술은 육상 관제센터에서도 선박이 협수로를 운항하거나 접안 시 원격으로 모니터링이 가능하다.

삼성중공업, 머신러닝으로 선박 장비상태 실시간 파악해 유지보수한다
김현조 삼성중공업 센터장은 "에스베슬을 통해 원격으로 빠르고 정확하고 낮은 가격으로 선박 유지보수를 할 수 있게 됐다"면서 "앞으로도 고객이 선박 사용을 최적화할 수 있도록 사물인터넷 같은 AWS 서비스를 에스베슬에 통합해 나갈 예정"이라고 말했다.

함기호 AWS코리아 대표는 "지속적으로 삼성중공업을 지원해 클라우드를 통해 삼성중공업 고객들이 더욱 효율적으로 선박을 운영할 수 있도록 도울 것"이라고 말했다. 안경애기자 naturean@dt.co.kr




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