제조 현장 AI 지게차 안전관리 구축 사례

도입 배경

고객사는 공장이 여러 건물로 나뉘어 있고, 건물 사이를 지게차가 오갑니다. 건물 모퉁이와 출입구에서는 운전석에서 보행자가 잘 보이지 않습니다. 안전벨트 착용은 눈으로 확인했고, 허가받은 사람만 지게차를 운전하는지 확인할 방법이 없었습니다.

위험한 상황이 있어도 사고로 이어지지 않으면 기록에 남지 않았습니다. 중대재해처벌법에 대응하려면 현장 안전 활동을 데이터로 보여 줄 수 있어야 했습니다.

기록되지 않던 아차 상황을 데이터로 남기는 것이 이 사업의 출발점이었습니다.

적용한 기능

1. 01AI 카메라전방·후방 카메라로 보행자를 감지해 운전자에게 알림
2. 02운전자 인증지문으로 운전자를 확인하고 허가받은 사람만 시동
3. 03안전벨트 인터록안전벨트를 매지 않으면 지게차가 움직이지 않음
4. 04운전자 모니터링운전 중 흡연과 통화 감지
5. 05위치 관제실외는 GPS로 지게차 위치와 동선 기록

공장 안에는 금속 구조물이 많아 무선랜이 잘 닿지 않는 곳이 생깁니다. 그래서 데이터 전송은 통신사 LTE 망을 썼습니다.

운영 결과

도입 후 운영 기간 동안 AI 카메라가 잠재 위험 상황 60건을 실시간으로 감지했습니다. 보행자 사각지대 감지가 42건, 후진할 때의 충돌 위험 감지가 18건입니다. 같은 기간 인적·물적 사고는 발생하지 않았습니다.

관리 항목	도입 전	도입 후
운전 허가	허가받은 사람인지 확인할 수 없음	지문 인증을 거쳐야 시동
안전벨트	눈으로 확인	매지 않으면 지게차가 움직이지 않음
위험 상황	사고가 나야 CCTV로 사후 확인	보행자·충돌 위험을 실시간 감지
운행 기록	엑셀과 수기 기록	위치·이벤트를 자동 수집

GPS 동선 기록으로 건물 사이를 빈 차로 오가는 구간과 겹치는 동선도 찾을 수 있었습니다. 이 데이터는 지게차 배차와 동선을 다시 짜는 근거로 씁니다.

다음 단계

현장에서는 감지 민감도가 높아 지게차가 자주 멈춘다는 의견도 나왔습니다. 안전 장비는 현장 작업 흐름과 맞아야 계속 쓰입니다. 그래서 다음 단계에서는 아래 일을 진행합니다.

• 민감도 조정: 현장 피드백을 반영해 구역과 상황에 맞게 감지 기준을 조정합니다.
• 안전 리포트: 쌓인 위험 이벤트를 바탕으로 월간 안전 점검·사고 분석 리포트를 자동으로 만듭니다.
• 확산: 다른 사업장에도 표준 안전 패키지로 적용하는 방안을 검토합니다.

비슷한 도입을 준비한다면

1. 대상 지게차: 사각지대가 많은 구역을 다니는 지게차부터 고릅니다.
2. 통신 환경: 공장 안에서 무선랜이 끊기는 곳이 있는지 확인하고, 필요하면 LTE를 씁니다.
3. 운영 기준: 경고만 할 상황과 지게차를 멈출 상황을 현장과 함께 정합니다.
4. 지원사업: 스마트공장, 안전 관련 지원사업으로 비용 부담을 줄일 수 있는지 확인합니다.

지원사업을 활용하는 방법은 정부 지원사업으로 AI를 도입하기 전에 준비할 것에서, 영상으로 위험을 감지할 때 확인할 조건은 기존 CCTV로 위험을 감지할 때 확인할 조건에서 자세히 다룹니다.