2025년 7월, SK AX는 고용노동부와 산업안전보건공단이 공동 주최한 산업안전보건 세미나에서 산업안전 플랫폼 ‘iFACTS SHE’를 공개했다. 이 플랫폼은 제조 현장의 각종 센서, CCTV, 웨어러블 기기에서 나오는 데이터를 실시간으로 통합해 관리하며, 인공지능(AI) 기반 분석을 통해 작업 현장의 위험 징후를 미리 감지하고 경고하는 기능을 갖춘 것이 특징이다.
iFACTS SHE가 강조하는 지점은 사고 발생 이후 대응이 아닌, 사전 예방에 초점을 둔 관리 체계다. 시스템은 작업자 위치, 설비 작동 현황, 환경 지표(온도·가스 등)까지 실시간으로 모니터링한다. 만약 지정 구역 이탈이나 환경 변화 등 주요 위험 요소가 감지되면, 관리자에게 곧바로 알림을 전송하는 구조다.
SK AX는 ‘디지털 트윈’이라는 용어를 공식적으로 내세우진 않았지만, 실질적으로는 현장에서 발생하는 다양한 데이터를 바탕으로 가상 공간에 작업 환경을 재현하고 있다. 이를 통해 위험 요소를 시각화하거나, 작업자 보호 장비 사용 제안 등 맞춤형 예방 중심의 안전 관리가 가능하다는 설명이다.
플랫폼 내 AI는 지속적으로 데이터를 학습하면서, 과거와 다른 비정형 상황에서도 사고 가능성을 예측하는 방식으로 운영된다. 데이터 수집부터 분석, 경보, 현장 대응까지 아우르는 통합 구조를 갖추고 있으며, 이는 산업현장 안전관리의 디지털 전환이라는 SK AX의 전략과도 연결된다.
이러한 시스템이 산업안전 관리에 던지는 시사점을 살펴보면, 우선, 센서와 데이터를 실시간으로 통합·활용하는 구조가 핵심이다. 다양한 센서, CCTV, 웨어러블 기기에서 모인 데이터를 한곳에서 모니터링함으로써, 현장의 위험 신호를 직관적으로 파악할 수 있게 된다. 이는 기존의 수동적이고 개별적인 점검 방식에 비해 전체 상황을 한눈에 관리할 수 있다는 차별성을 가진다.
두 번째, AI가 쌓인 데이터를 스스로 학습하면서, 평소와 다른 환경 변화, 안전구역 이탈, 비정상 설비 작동 등 위험 신호를 실시간으로 탐지하고, 경보를 자동 발송한다. 이에 따라 수동 점검 대비 신속성과 정확성이 모두 향상된다.
세 번째, 사고 이후 수습이 아닌, 사전에 위험 징후를 포착해 사고 자체를 막는 예방 중심의 관리 패러다임이 본격적으로 현실화되고 있다. 예를 들어, 설비 온도나 진동이 평소보다 높으면, AI가 이를 즉시 경고해 관리자는 설비 점검이나 작업자 대피 등 즉각 조치를 취할 수 있다.
네 번째, 방대한 현장 데이터를 기반으로 가상 공간에서 실제 상황을 재현하는 ‘디지털 트윈’ 개념도 주목할 만하다. 관리자는 굳이 현장에 가지 않아도, 가상 화면에서 위험 요소와 작업 환경을 확인할 수 있다.
특히, 데이터 수집부터 분석, 경보, 조치까지 모든 단계가 유기적으로 연결되어 반복적인 점검·보고 업무가 자동화되고, 관리의 효율성과 신속성이 함께 높아진다는 점에서 산업현장 관리의 질적 변화를 이끌고 있다.
이러한 플랫폼은 소규모 실시간 데이터 모니터링 시스템부터 점진적으로 도입해, 데이터가 축적되면 AI 기반 위험 예측과 자동 경보 시스템으로 확장하는 단계별 적용도 가능하다. 예산·인력 상황에 맞춰 위험도가 높은 공정부터 시작해 점진적으로 확대할 수 있다는 점에서 현실적 대안으로 평가받는다.
무엇보다 중요한 것은, AI와 자동화 기술이 현장 근로자와 관리자의 안전 업무를 ‘대체’하는 것이 아니라, 실질적으로 ‘보조’하는 도구라는 점을 명확히 인식해야 한다는 점이다. 현장과의 소통을 바탕으로 시스템을 꾸준히 개선하는 노력이 병행될 때, 기술의 도입 효과가 극대화될 수 있다.
지금 산업안전 관리의 혁신을 고민하는 현장이라면, 단순한 기술 도입을 넘어 실질적 효과와 현장 적용성을 함께 따져볼 필요가 있다.
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