현대모비스 "AI가 불량품 걸러내고 수요 예측도 한다" 제조현장에 전면 도입

[한국금융신문 곽호룡 기자] 인공지능(AI)은 사람이 육안으로 제품의 불량 여부를 판별하는 과정을 돕게 된다. AI가 다양한 통계를 조합해 수요 예측까지 내놓는다.

현대모비스가 이같은 AI 기술을 독자개발해 생산·물류 현장에 전면 도입한다. 이를 통해 업무 정확도와 효율성을 높인다는 계획이다.

현대모비스는 AI로 품질 불량을 검출해내는 알고리즘을 개발해 생산현장에 적용한다고 5일 밝혔다. 이와 함께 외부 환경 변화를 학습해 AS부품의 수요를 예측하는 인공지능 모델 개발에도 성공해 상반기 적용할 계획이다.
◇ 불량품 검출하는 AI, 진천공장 1개 생산라인에 우선 도입...향후 확대 계획

현대모비스는 이미지 데이터를 기반으로 품질 불량을 검출해내는 알고리즘을 자체 개발해 첨단 전장부품 공장인 충북 진천공장 내 전동식 조향장치용 전자제어장치(MDPS ECU) 생산라인에 적용했다.

전자제어장치(ECU)는 전자식 부품의 두뇌 역할을 한다. 인쇄회로기판(PCB) 위에 수많은 작은 소자들을 삽입해 만든다.

ECU 품질 검사 과정에서 정상적으로 기능하는 제품이 부적합 판정을 받는 경우가 생길 수 있다.이런 제품들은 다시 숙련된 기술자가 육안검사를 하고 기능 상 이상이 없는지 재확인하는 과정을 거쳐야 한다.

현대모비스는 이 과정을 AI가 진행하는 기술을 도입했다.
이를 위해 인공지능 컴퓨터로 하여금 제품을 정확하게 판별해 낼 수 있도록 다양한 형태의 샘플들을 학습시켰다. 알고리즘은 현재도 98% 이상의 판별률을 보이고 있다. 현대모비스는 데이터가 누적될수록 완벽하게 제품을 판별해 낼 수 있을 것으로 보고 있다.

현대모비스는 자체적으로 확보한 알고리즘을 일부 수정하면 다른 PCB 라인에도 바로 적용할 수 있는 만큼 현재 1개 라인에 적용돼 있는 이 알고리즘을 올해까지 5개 라인으로 확대하기로 했다. 또한 같은 전자장치를 생산하는 중국 천진 공장 등 글로벌 생산 거점에도 확대 적용할 방침이다.

◇ AI가 외부 요인 학습해 수요 예측...과잉공급 방지 등 효과 기대

현대모비스는 AS부품 수요를 예측하는 모델을 개발해 상반기부터 활용한다는 방침이다. 이 모델은 계절, 날씨, 운전자 주행 습관, 차량 운행 대수, 차종 별 점검시기 등 다양한 외부요인을 반영해 수요량을 예측한다.

현대모비스는 "현재 AS부품 예측하는 통계모델이 90%이상 정확도를 보이고 있지만, 외부 영향에 민감한 일부 모델은 정확성이 떨어지고 있다"며 인공지능 도입 이유를 설명했다.

새로운 데이터 분석 모델은 온도 변화로 인한 제동부품의 마모율 변화를 학습한 머신러닝 모델이 기상청의 기후관측 데이터를 미리 반영해 제동부품 수요를 예측하는 식이다.

현대모비스는 수요 예측 모델의 정확도가 올라간 만큼 물류 비용이 절감되는 것은 물론 AS부품의 적기 공급을 통해 고객만족도도 극대화 될 것으로 기대하고 있다.

또한 앞으로 생산과 물류를 비롯해 품질, IT 등 전 사업 영역에 걸쳐 맞춤형 인공지능 기술을 적용, 업무 효율성을 높여나간다는 계획이다.

현대모비스 이상화 IT기획실장은 “각 사업 부문별로 기술의 한계 때문에 발생했던 비효율적인 부분들은 인공지능 기술의 발전으로 대부분 해결할 수 있게 됐다”면서 “앞으로 각 현업부서별로 개선 사항들을 취합하고, 우선순위에 따라 인공지능 기술을 순차적으로 도입해 전사적인 차원의 경영 혁신을 이뤄나갈 것”이라고 말했다.

한편 현대모비스는 지난해초 사내에 빅데이터팀을 신설하고, 현업부서와의 협업을 통해 데이터 분석 기술을 독자 개발했다. 이 기술을 바탕으로 지난해 인공지능 기반 소프트웨어 검증시스템 '마이스트'와 개발문서 검색시스템 '마이봇'을 R&D 분야에 도입했다. 이번에는 생산·물류 분야로 확장 접목한 것이다.

곽호룡 기자 horr@fntimes.com