TNB는 말레이시아에서 도킹 드론을 활용하여 창고 재고 확인 시간을 90배 단축했습니다.

테나가 나시오날 베르하드(TNB)는 말레이시아의 주요 에너지 공급업체로서 약 1천만 가구에 에너지를 공급하며, 말레이시아 반도 전역에 걸쳐 광범위한 배전 및 송전망을 운영하고 있습니다. 또한 싱가포르와 태국을 포함한 인접 국가로의 전력 수출도 담당하고 있습니다. TNB는 기술 혁신 전략의 일환으로 대규모 창고 운영을 효율적으로 모니터링하고 관리할 수 있는 방안을 모색해 왔습니다.

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NestGen '25 세션 중 하나에서, 저희는 운영 및 엔지니어링 부서의 기술 제품 관리자인 Azfar Helmi와 이야기를 나눴습니다. 에어로다인 그룹글로벌 드론 기술 및 데이터 분석 선도 기업인 에어로다인(Aerodyne)은 45개국에 지사를 두고 있습니다. 아즈파르(Azfar)는 원격 감지 분야에서 9년 이상의 경력을 보유하고 있으며, 특히 드론 기술, 그중에서도 광업 및 에너지 분야에서 에어로다인의 중첩 드론 프로젝트를 주도적으로 이끌어 온 전문가입니다. 창고 자산 모니터링의 혁신에 대해 아즈파르는 다음과 같이 말했습니다.

"수동 검사는 시간이 많이 걸립니다. 실제로 2023년에 고객과 처음 이야기를 나눴을 때 가장 큰 어려움은 시간 제약이었습니다. 자산 검사 한 번을 완료하는 데 약 3개월이 소요되었기 때문입니다." - 아즈파르 헬미, 에어로다인 그룹 기술 제품 관리자

TNB는 창고 운영 관리에서 여러 가지 중대한 문제에 직면했습니다.

• 시간이 많이 소요되는 재고 검증수동 검사 주기는 완료하는 데 3개월이 소요되었으며, 자산의 일일 이동으로 인해 데이터가 며칠 만에 구식화되었습니다.
  
• 광활한 공간에서의 제한된 시야유통 및 송전 시설로 나뉘어진 43헥타르 규모의 창고를 운영하는 상황에서는 기존 방식으로는 포괄적인 모니터링이 거의 불가능했습니다.
  
• 공간 최적화 문제변압기 및 케이블 스풀과 같은 대형 장비는 상당한 저장 공간을 필요로 하므로 TNB는 저장 효율성을 극대화하기 위해 사용 가능한 공간에 대한 실시간 정보를 필요로 했습니다.
  
• 자산 추적 정확도정규 업무 시간 중 자산의 일일 이동으로 인해 재고 기록과 실제 창고 내용물 간에 지속적인 차이가 발생했습니다.

창고에는 변압기, 절연체, 스위치, 케이블 드럼 등 다양한 전기 장비가 제각기 다른 수량과 크기로 보관되어 있었습니다. 기존 방식으로는 이러한 역동적인 환경에서 효과적인 재고 관리를 유지하는 데 필요한 속도, 정확성, 빈도를 확보할 수 없었습니다.

2023년 9월, TNB는 Aerodyne과 협력하여 FlytBase Enterprise 기반의 자율 드론 도킹 솔루션을 도입했습니다. 이 시스템은 DJI의 도킹 기술과 고급 AI 분석 기능을 결합하여 창고 자산 관리를 혁신합니다.

구현에는 다음이 포함되었습니다.

• DJI Matrice 30 드론을 활용한 DJI 도크 설치
• 안정적인 통신을 위한 스타링크 연결
• FlytBase Enterprise 플랫폼과 AWS 서버 인프라 통합
• 전기 장비 감지 및 분류를 위해 특별히 개발된 맞춤형 AI 알고리즘
• 자산 정보를 이해하기 쉬운 형식으로 제시하는 특수 시각화 소프트웨어

자율 드론 시스템은 체계적인 프로세스를 통해 실행 가능한 통찰력을 제공합니다.

1. 창고 공간은 체계적인 관리를 위해 5개의 구역으로 나뉘어져 있습니다.
2. 항만 드론은 (기상 상황에 따라) 모든 구역에서 매일 비행을 수행합니다.
3. 각 임무 수행 동안 약 2,000장의 이미지가 촬영됩니다.
4. 모든 데이터는 처리를 위해 FlytBase 플랫폼에서 AWS로 전송됩니다.
5. AI 알고리즘은 이미지를 분석하여 자산을 탐지, 분류 및 정량화합니다.
6. 시각화 소프트웨어는 처리된 데이터를 TNB의 창고 관리팀에 보여줍니다.
7. 결과는 24시간 이내에 제공되므로 다음 날 계획 결정을 내릴 수 있습니다.

이 AI 감지 시스템은 변압기(정확도 95%), 케이블 묶음(정확도 80~85%), 절연체(정확도 90% 이상)를 포함한 다양한 전기 부품을 높은 정확도로 인식하도록 훈련되었습니다. 또한 재고 계획 수립을 위해 빈 공간을 식별할 수도 있습니다.

이 프로젝트는 2023년 10월 시스템 설치를 시작으로 신중하고 체계적인 접근 방식을 통해 진행되었습니다. 고정된 비행 시간을 정하는 대신, 말레이시아의 예측 불가능한 기상 조건에 맞춰 유연한 임무 수행 전략을 채택했습니다. 현장 조종사들은 비나 강풍으로 인해 자동화된 일정이 차질을 빚을 경우를 대비하여 수동으로 임무를 수행할 수 있도록 대기했습니다.

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가장 중요한 구현 과제는 AI 탐지 알고리즘을 개발하고 개선하는 것이었습니다. 작은 구성 요소는 지도 이미지만으로는 식별하기 어려워 적층된 구성에서 수량을 추정하기 위한 추가 학습이 필요했습니다. 반복적인 개선을 통해 팀은 배포 후 몇 달 만에 현재 90%의 전체 탐지 정확도를 달성했습니다.

"저희는 2023년 9월부터 이 특정 프로젝트와 관련하여 TNB와 연락을 취해 왔습니다. 그리고 2023년 10월에는 TNB 창고에 DJI Dock 하나를 설치했습니다." - 아즈파르 헬미, 에어로다인 그룹 기술 제품 관리자

항만 드론 솔루션은 TNB의 창고 관리 운영에 상당한 개선을 가져왔습니다.

• 검증 시간이 획기적으로 단축되었습니다.이전에는 3개월이 걸리던 작업이 이제 매일 완료되어 24시간 이내에 결과를 확인할 수 있게 되었습니다. 이는 검증 속도가 90배 향상된 것입니다.
  
• 향상된 재고 가시성매일 자산 검증을 통해 수량, 분류, 주요 구성 요소의 정확한 위치를 포함하여 창고 내용물에 대한 거의 실시간 정보를 얻을 수 있습니다.
  
• 공간 활용 최적화TNB 엔지니어들은 이제 이틀에 한 번씩 사용 가능한 저장 공간에 대한 최신 정보를 받아볼 수 있어 장비 배송 및 배치를 효율적으로 계획할 수 있습니다.
  
• 분류 정확도 향상이 AI 시스템은 특정 장비 범주에 대해 최대 95%의 정확도로 다양한 유형의 전기 부품(변압기, 절연체, 스위치 등)을 구분할 수 있습니다.
  
• 데이터 기반 의사 결정창고 관리자는 이제 오래된 정보가 아닌 최신 재고 현황을 기반으로 의사 결정을 내릴 수 있으므로 자원 배분 및 계획이 개선됩니다.

"AI가 없다면 일반인이 직접 현장에 가서 개별적으로 확인해야 하거나, 지도를 활용하고 GIS 분석가가 매일 식별 작업을 수행하더라도 지도 하나를 분류하는 데 최소 2주가 걸립니다. 하지만 AI를 사용하면 오늘 사진을 찍으면 TNB는 다음 영업일까지 결과를 얻을 수 있습니다. 그리고 3일째 되는 날에는 이미 그 정보를 활용할 수 있습니다." - 아즈파르 헬미, 에어로다인 그룹 기술 제품 관리자

초기 도입의 성공에 힘입어 TNB는 자율 항만 드론 기술의 활용 범위를 확대하고 있습니다.

• 보안 감시를 위해 동일한 창고 위치에 추가 도크를 설치합니다.
• 종합적인 보안 모니터링을 위해 TNB의 다른 시설로 확장할 계획입니다.
• 주간 또는 월간 점검을 위한 변전소 도크 배치 테스트 단계
• 모든 장비 유형에 대한 정확도를 향상시키기 위해 탐지 알고리즘을 지속적으로 개선하고 있습니다.
• SLAM 및 LIDAR 기술을 활용한 실내 창고 활용 가능성 탐색

TNB의 경험은 자율 드론 기술의 확장성을 입증하며, 성공적인 적용 사례 하나하나가 추가적인 사용 사례와 지역으로 확장할 수 있는 기회를 창출합니다.

TNB, Aerodyne, 그리고 FlytBase 의 파트너십은 자율 드론 기술이 에너지 부문의 창고 자산 관리를 어떻게 혁신할 수 있는지 보여줍니다. 검증 시간을 몇 달에서 며칠로 단축하고, 재고 정확도를 높이며, 데이터 기반 공간 최적화를 가능하게 함으로써, 이 솔루션은 즉각적인 운영 가치를 제공하는 동시에 지속적인 혁신과 확장을 위한 기반을 마련합니다.