일본 NEC와 스미토모중기공업은 인공지능을 활용한 실증실험을 실시하고 플라스틱 사출성형기의 출력 데이터를 이용해 고장 예후를 검출하는데 성공했다. 양사는 실험결과를 기반으로 제품의 합격판정 및 운전조건·설정의 자동 조정 등에서도 AI 활용에 연계할 방침이다.

이번 실증실험에서는 사출성형기에 표준적으로 탑재돼 있는 센서군의 시계열 데이터를 활용해 부품이 정상인 경우와 손상을 입은 경우의 데이터의 차이 검출이 가능하도록 검증 체계를 갖추고 있다.

NEC의 인공지능 기술인 ‘RAPID 기계학습’을 활용해 정상적 데이터와 손상된 경우의 데이터의 시계열 데이터를 분석했다. 그 결과 1500 여개 의 데이터 세트를 20분 정도로 학습하고 데이터 한 세트 당 0.4초 이내에 데이터를 정확하게 판별할 수 있음을 확인했다.