조선업에서 AI가 예측 정비를 바꾸고 있다

조선업이 기존 정비 방식을 바꾸게 된 배경

조선업이 과거부터 사용해 온 정비 방식은 대부분 주기적 점검과 육안 검사에 의존해 왔다.

선박이라는 거대한 기계는 수많은 부품과 시스템으로 구성되어 있으며 그 복잡성만큼이나 관리 비용과 시간이 많이 소요된다. 조선업은 정해진 주기에 따라 장비를 교체하거나 정비하는 방식으로 문제 발생을 예방해왔지만, 이 방법은 실제 고장 가능성과 무관하게 자원이 낭비되는 구조였다.

더욱이 일정하지 않은 운항 환경 속에서 예상치 못한 고장이 발생하면 선박 운영에 심각한 지장을 초래하기도 했다.

조선업은 이러한 비효율을 줄이기 위해 기존 정비 체계를 근본적으로 재검토하게 되었고, 그 대안으로 인공지능 기반 예측 정비 기술에 주목하기 시작했다. 변화의 출발점은 기술이 아니라 현장에서 반복되던 고질적인 문제였다.

 

조선업은 정비 시기를 놓치면 선박의 운영 안정성뿐 아니라 기업의 신뢰도에도 영향을 받게 된다. 정비 과정에서 단 한 개의 부품이 누락되거나 문제가 생기면 전체 시스템에 영향을 줄 수 있으며, 이는 선박 인도 지연이나 손해 배상으로 이어질 수 있다. 조선업이 이러한 불확실성을 최소화하기 위해 인공지능을 도입하는 이유는 단순한 효율화가 아니라 신뢰성 확보에 있다. AI 기반 예측 정비는 과거 데이터를 학습하고 실시간 센서 정보를 분석해 고장 가능성이 높은 장비를 사전에 식별할 수 있다. 이로 인해 불필요한 부품 교체를 줄이면서도 실제 문제가 발생할 가능성이 높은 부분만을 집중적으로 관리할 수 있다. 조선업은 이 기술을 통해 정비의 정확성과 타이밍을 동시에 확보하려는 전략을 취하고 있다.

 

조선업이 AI 예측 정비를 적용하는 주요 방식

조선업이 예측 정비를 적용하는 방식은 여러 분야에서 나타나고 있다. 가장 대표적인 분야는 엔진과 발전기 계통이다.

이 장비들은 선박의 심장과도 같은 핵심 장치이며 고장이 발생하면 운항 자체가 불가능해진다. 조선업은 이러한 핵심 장비에 다수의 센서를 설치해 온도 압력 진동 등의 데이터를 실시간으로 수집하고 있으며, 이를 AI가 분석하여 정상 범위에서 벗어난 패턴을 조기에 감지한다.

예를 들어 진동이 평소보다 미세하게 증가한 경우, AI는 이를 베어링 마모나 윤활유 부족과 같은 초기 이상 징후로 판단할 수 있다. 이런 정보는 단순한 경고가 아니라 실제 정비 일정을 앞당기는 기준으로 활용된다. 조선업은 이를 통해 고장이 발생하기 전에 조치를 취함으로써 비용과 시간을 동시에 절감하고 있다.

 

조선업은 또한 선박의 전기 시스템과 배관 계통에도 예측 정비 기술을 확대하고 있다.

누전이나 배관의 미세한 균열은 육안으로 식별이 어렵지만 AI는 데이터를 분석해 비정상적인 전류 흐름이나 압력 손실을 감지할 수 있다. 이 기술은 특히 대형 선박이나 특수 선박처럼 구조가 복잡하고 접근이 어려운 구역에서 유용하게 활용된다. 조선업은 이를 통해 정비 인력이 실제 위험 요소가 있는 구역만을 점검하도록 동선을 줄이고, 안전한 환경에서 작업할 수 있도록 만든다. 과거에는 문제가 발생해야만 정비가 이루어졌지만, 이제는 AI가 위험 신호를 먼저 감지하고 작업자에게 알려주는 방식으로 전환되고 있다.

조선업은 이러한 시스템을 통해 사고를 예방하고 정비 품질을 향상시키는 이중 효과를 누리고 있다.

 

조선업이 예측 정비 도입 시 마주하는 현실적 문제

조선업이 AI 기반 예측 정비 시스템을 도입하는 데 있어 기술적 문제 외에도 여러 현실적 과제들이 존재한다.

 

첫 번째는 데이터의 부족과 분산이다. 예측 정비는 과거의 고장 사례와 운용 데이터를 바탕으로 정확한 판단을 내리는 구조이지만, 많은 조선소에서는 이런 데이터가 체계적으로 관리되지 않고 있다.

조선업의 설비는 서로 다른 공급처에서 납품된 경우가 많고, 데이터 형식도 일관되지 않아 통합 분석이 어렵다. 이러한 상황에서는 AI가 정확한 학습을 하기 어렵기 때문에, 조선업은 우선 데이터 통합 플랫폼을 구축하고 정비 이력과 센서 데이터를 표준화하는 작업이 선행되어야 한다.

이 과정에서 협력업체나 외부 전문가와의 연계가 중요해지며, 산업 전반의 데이터 공유 체계 마련이 과제로 떠오르고 있다.

 

두 번째 문제는 현장 작업자들의 수용성이다. 조선업은 여전히 숙련공의 직관과 경험에 많이 의존하고 있으며, 이들이 AI 기술을 불신하거나 기존 방식에서 벗어나는 데 거부감을 가질 수 있다.

특히 예측 정비 결과가 사람의 판단과 다를 경우 어느 쪽을 우선시할 것인지에 대한 기준이 정립되지 않으면 혼선이 생길 수 있다. 조선업은 이러한 갈등을 줄이기 위해 AI를 의사결정의 도구로서 활용하는 방향으로 접근해야 하며, 작업자 교육과 시범 적용을 통해 신뢰를 확보하는 과정이 필요하다. 또한 예측 정비 시스템이 과잉 경고를 일으켜 불필요한 정비를 유도하는 경우도 있기 때문에, 시스템 정확도와 오작동 비율을 줄이기 위한 지속적인 개선이 병행되어야 한다.

조선업이 기술 도입과 현장 적용 사이에서 균형을 잡는 것이 성공의 열쇠가 된다.

 

조선업이 AI 예측 정비로 얻는 장기적 효과

조선업이 예측 정비 시스템을 안정적으로 운영하게 되면 얻을 수 있는 효과는 단기적인 비용 절감에만 국한되지 않는다.

가장 큰 변화는 선박의 신뢰성과 가용성이 높아진다는 점이다. 과거에는 갑작스러운 고장으로 인해 정비 시간이 길어지거나 선박 운항 일정이 지연되는 일이 잦았지만, 예측 정비를 도입한 이후에는 고장 가능성이 높은 부품을 미리 교체하거나 유지보수를 조정함으로써 이러한 문제가 크게 줄어들 수 있다.

조선업은 이를 통해 선주사와의 신뢰를 높이고, 유지비용이 낮은 고효율 선박을 운영할 수 있는 기반을 마련하게 된다. 또한 예측 정비는 정비 작업의 체계화에도 도움을 준다. 정비 기록이 자동으로 수집되고 분석되어 이후 선박 설계나 유지관리 매뉴얼 개선에도 활용될 수 있으며, 이는 조선업의 기술 수준을 끌어올리는 데 기여하게 된다.

 

조선업은 장기적으로 예측 정비 데이터를 축적함으로써 자사 선박의 고장 패턴을 분석하고 이를 기반으로 새로운 설계 기준을 제시할 수도 있다. 예를 들어 동일한 부품에서 반복적인 문제가 발생할 경우, 설계 단계에서 이를 수정하거나 다른 소재를 도입하는 방식으로 피드백이 가능해진다.

이는 단순한 정비를 넘어 설계와 생산에까지 영향을 미치는 전략적 기술 전환이다. 또한 조선업은 예측 정비 시스템을 통해 인력 운영에도 변화를 줄 수 있다. 필요한 시점에만 정비 인력을 투입하고, 효율적인 일정 관리를 통해 인력 부담을 줄일 수 있기 때문이다.

예측 정비는 결국 조선업이 기술 중심 산업으로 도약하기 위한 기반이자, 지속 가능한 생산 체계를 구축하는 핵심 수단으로 자리 잡고 있다.