フォークリフトの後部センサーは人でもパレットでも選ばず警報を鳴らし、無感覚になった作業者たちはこれを無視した。だが実際の事故が起きると鉄製ガードレール衝突一度に数百万ウォン修理費と平均６時間作業中断が繰り返された。
エゴテックのAI安全システム導入後、意味のある警告だけが鳴ると、作業者の反応率が高くなった。また、フレキシブル安全バーで修理費は半分、回復時間は80％減った。
「産業現場事故の多くは、機器と作業者の関係が誤って設計されているために発生します。」
調光型エゴテック代表が過去25年間、産業安全分野で積み重ねてきた経験で下した結論だ。エゴテックは産業安全ソリューションのスタートアップだ。衝撃を吸収するフレキシブル安全バーからフォークリフトAI人認識システム、クレーンスマート安全ソリューションまで、ハードウェアとAI・センサー技術を組み合わせた統合安全システムを提供する。
チョ・グァンヒョン代表は「事故後補償」ではなく、「事故前予防」技術で産業安全パラダイムを変えている。現代自動車、サムスン電子など主要製造現場にリファレンスを確保し、R&Dと技術企画人材比重が高い組織で現場中心のソリューション設計に集中する。
「「もともと」という慣行が作った事故、環境から変えなければ防ぐ」
チョ・グァンヒョン代表がエゴテックを始めたきっかけは産業現場で繰り返し向き合った「小さな不便さ」と「慣れた危険」だった。
「現場で働く人々は、「もともとこういうこと」という言葉で不便と危険を受け入れます。しかし、そのような慣行の中で事故が発生し、誰かが怪我をしたり仕事をやめたりします。」
チョ・グァンヒョン代表は繰り返し腰を下げなければならない作業、重い装備を無理に引きずって移動しなければならない環境、作業半径が重なるが明確な制御基準がない空間を問題として指摘した。しかし、これらの問題は現場で正しく認識されなかった。
「事故が発生しなければ問題のないものとして扱われ、事故が起きると個人の不注意で処理されることが多いです。この構造自体が変わらなければ同じ事故は繰り返されるしかありません。」
エゴテックの出発点は明確だった。 「人を変えるよりも環境を変えよう」
作業者の熟練度や注意力に依存する安全ではなく、誰でも安全に働ける環境を作ることが目標だった。
「作業者は常に最善を尽くしますが、機器の高さや重さ、操作方法、移動動線が人の身体条件と合わなければ疲労とミスが蓄積されるしかありません。安全と効率は対立関係ではありません。
彼は「正しく設計された作業環境は安全性だけでなく生産性も一緒に向上させる」と付け加えた。
衝撃吸収する安全バー、修理費30～50%削減、回復時間80%短縮
エゴテックの代表製品であるフレキシブル安全バーは、既存の鉄製ガードレールの根本的な限界を克服した。
「既存の鉄製ガードレールは降伏強度と剛性中心に設計されています。衝突エネルギーを構造物内部で吸収するよりも車両と作業者側に戻します。
フレキシブル安全バーは衝突エネルギーを効果的に吸収する構造で設計された。弾性ポリマーとフレキシブルポストは、衝突時に段階的変形を通して運動エネルギーを分散させ、最大変形後に円形に近づくように復元される。 「同一条件比較試験で鉄製ガードレールに比べ衝突ピーク荷重を約40～60％に下げました。車両質量1.5～2.5トン、衝突速度8～12km/h基準です。」
実際の現場効果は数値で立証された。鉄製ガードレール衝突時にバンパー・フォークキャリア・車体フレームの損傷が頻繁だったが、フレキシブル安全バー適用区域では車両機能の損傷なしに運行を再開できる割合が増加した。
「一部の現場では、同一タイプの衝突で車両の修理費用が平均30～50％削減された」。
メンテナンス時間も大きく変わった。鉄製ガードレールは衝突後切断・溶接・再塗装などで回復に平均４～８時間作業中断が発生した。一方、フレキシブルセーフティバーはポストやレールの一部だけを交換したり、無交換ですぐに回復可能で、回復時間を60～80%短縮した。
喫煙ブースからAI安全システムまで、「25年進化は現場が作った」
エゴテックの事業拡大過程は最初から設計されたロードマップではなかった。一つの問題を解決する過程で、次の問題が自然に見え、それが蓄積した。初期事業は室内喫煙ブース「スモークキャビン」の総板だった。
「当時産業現場で喫煙スペースは一般の便宜施設ではなく、作業銅線と空気質、安全管理が同時に絡み合った問題でした。喫煙空間が明確に分離され、銅線が整理されると無断喫煙や火災危険、作業集中も低下が一緒に減りました。施設一つが作業環境全般に影響を及ぼすことができる」
その後、安全バー、ガードレール、作業補助装置に拡張し、「人と空間、構造物」の関係を取り上げた。次の転換点は「動く危険」だった。フォークリフトなどの移動機器は予測が難しく、事故発生時に被害が大きかった。既存の軽光灯や警告音は危険な状況とそうでない状況を区別できず、作業者が警報にぶつかる「アラーム疲労」問題があった。
後方センサーも障害物の存在だけを感知するだけで、それが人なのか設備なのか区別できなかった。
「パレット、ラック、壁にも同じように反応するため、作業者は警報を消したり無視したりします。安全装置がむしろ形式的な存在に転落する結果でした」
チョ・グァンヒョン代表によると'フォークリフトAI人認識4チャンネルソリューション'は前・後・左・右4つのカメラでフォークリフト周辺を立体的に認識する。その中でも「人」をまず識別する。距離・方向・アクセス速度を共に考慮し、事故につながる可能性が高い状況でのみ介入する。
「すべての状況に警告せず、意味のある警告だけを伝えるように設計しました。人がフォークリフト走行方向に素早く接近する時と一定距離を保ったまま停止しているときは危険度が違って判断されます。」
重大災害の核心であるクレーン、「アチャ事故」データで事前ブロック
大型クレーン作業区域は重大災害に直結する可能性が最も高い。クレーンは作業半径が広く荷重が大きいため、小さな判断エラーが直ちに致命的な結果につながります。主な製造現場のリファレンスデータを見ると、実際の事故前の段階で繰り返される「アチャ事故」パターンが現れる。
産業安全分野ではこれを「ヒヤリハット」データと呼ぶ。日本語で「痛い瞬間」を意味するひやりホットは、事故は発生しなかったが危険だった状況、つまり近接事故を記録したデータだ。クレーン領域で繰り返されるヒヤリホットパターンは明確です。クレーンとクレーン間の干渉の危険性、クレーン作業半径内の人員の出入り、シグナルシステムの誤差、引き揚げ物の揺れやスリング締結不良などである。
「走行範囲が重なったり、フックとトロリーが柱・配管・設備フレームに近づく状況が繰り返し記録されます。まだ衝突につながっていませんが、作業者の立場では「もう少し行ったら事故が飛び出した」という典型的なお車事故です。」
彼はこのデータが教育・工程・設備投資全般を変化させたと説明した。
「法廷教育や理論中心教育から抜け出し、実際の現場で発生したアチャ事故事例を中心としたシナリオ教育が強化されました。 作業者たちは事故が発生する直前の状況を具体的に理解することで、規定以上の現実的なリスク感覚を持つようになります。」
プロセス改善の観点からも繰り返し発生する干渉リスクは、作業順序の調整や同時作業の制限などのプロセスの再設計につながりました。設備投資判断もヒヤリホットデータに基づいて行われる。
「干渉リスクが繰り返されると、クレーン干渉防止システムや作業半径検知センサの導入が検討されます。これは、「人の注意」に依存していた安全管理から「システムに危険を吸収する」方式への移行を意味します。」
現場密着型問題定義、グローバル競争力の核心
エゴテックは、外部資本誘致よりも事業売上を現場検証と製品改善に再投資する方式で成長してきた。初期売上は、作業環境改善製品と安全ハードウェア中心で安定した曲線を描いた。ハードウェア事業が安定性を確保した後、AI・センサーベースのスマート安全システムに拡張し、売上構造が「単発性納品」から「プロジェクト型・システム型」に移動した。グローバル市場におけるエゴテックの最大の強みは「現場密着型問題定義能力」だ。
「グローバルな競合他社の多くは、標準化された製品とプラットフォームを中心に市場を攻略しています。一方、私たちは特定の産業やプロセス、特定の労働者の行動まで分析してソリューションを設計します。
ハードウェアと運用ロジックを一緒に設計してきた経験、カスタマイジングと迅速なフィードバックも競争力だ。海外戦略は直輸出と現地のパートナーシップを並行して段階的にアプローチする。
彼が想像するエゴテックの未来は「現場のリスクをあらかじめ認識し、減らす仕組みを設計する企業」だ。エゴテックはフォークリフトやクレーン、ワークスペースなど物理現場で発生するデータを安全に収集し、これを再び現場に還元する構造を目指す。
「単一の事故やイベントに反応するのではなく、繰り返される行動と環境条件を分析し、危険信号を事前に捕捉することが重要です。「ヒヤリ・ホット」などのアチャ事故データは、この過程で重要な資産となります。」
後輩安全スタートアップにチョ・グァンヒョン代表は鮮明なアドバイスを渡した。
「安全産業は短期間で成果を上げることが難しいです。技術的完成度だけでなく、現場の信頼を得るために時間が必要です。 したがって、急速な成長よりも問題を正確に定義し、着実に解決していく態度が重要です。」
You must be logged in to post a comment.