현대모비스, AI로 생산과 물류 관리한다
상태바
현대모비스, AI로 생산과 물류 관리한다
  • 교통뉴스 민준식 부장
  • 승인 2019.03.05 14:03
  • 댓글 0
이 기사를 공유합니다

사내 빅데이터팀 운영 부문별 맞춤형 인공지능 알고리즘 개발
이미지 기반 불량 검출 알고리즘 적용해 품질관리 효율성 높여
AI로 정확도 높인 AS 부품 수요예측 모델 개발해 효율 극대화
 
사내 빅데이터팀이 인공지능 알고리즘을 개발 중인 모습. 사진: 현대모비스
 
연구개발 분야에 인공지능 기술을 적극 활용하고 있는 현대모비스가 생산·물류 등 전사 각 사업부문에도 AI기술 접목을 확대한다. 이를 통해 품질을 높이고 비용을 절감하며, 고객 만족도를 높이는 경영혁신을 이룰 방침이다.
 
현대모비스는 인공지능(AI)으로 품질 불량을 검출해내는 알고리즘을 개발해 생산현장에 적용한다고 5일 밝혔다. 이와 함께 외부 개발에도 성공해 상반기 적용할 계획이다.
 
5일 발표한 인공지능 품질불량 검출 알고리즘은 지난해 인공지능 기반의 소프트웨어 검증시스템(마이스트)과 개발문서 검색시스템(마이봇)을 연구개발 분야에 도입한 데 이어, 인공지능 기술을 생산과 물류 분야까지 확장해 접목한 것이다.
 
이 알고리즘은 상반기부터 생산현장에 적용되며, 외부 환경 변화를 학습해 AS부품의 수요를 예측하는 인공지능 모델도 함께 갖춘 것으로 전해진다.
 
현대모비스가 이처럼 전사적인 차원에서 인공지능 기술을 개발해 적용하고 있는 것은 그간 기술의 한계로 발생했던 비효율적인 측면들을 해소할 수 있기 때문이다. 또한 데이터가 쌓이면 스스로 학습해 발전하는 인공지능 기술의 특성 상, 발 빠른 기술의 적용으로 더욱 진화된 모델을 확보할 수 있을 것으로 기대된다.
 
이를 위해 현대모비스는 지난해 초 사내에 빅데이터팀을 신설하고, 현업부서와의 협업을 통해 이와 같은 데이터 분석 기술을 모두 독자 개발했다. ICT 기업이 아닌 자동차 부품기업이 맞춤형 인공지능 기술을 개발하는 별도 팀을 운영하는 것은 현대모비스가 유일한 것으로 알려졌다.
 
이미지 데이터를 기반으로 품질 불량을 검출해내는 이 알고리즘은 첨단 전장부품 공장인 진천공장 내 전동식 조향장치용 전자제어장치(MDPS ECU) 생산라인에 먼저 적용됐다.
 
전자제어장치(ECU)는 전자식 부품의 두뇌 역할을 하는 부품으로 인쇄회로기판(PCB) 위에 수많은 작은 소자들을 삽입해 만들며 엄격한 품질검사가 필요한데, 이 때 검사 방법의 한계로 정상적으로 기능하는 제품이 부적합 판정을 받는 경우가 생길 수 있다.
 
이런 제품들은 다시 숙련된 기술자가 육안으로 검사를 하고 기능 상 이상이 없는지 재확인하는 과정을 거쳐야 하며, 여기서 비효율이 발생하기 때문에 AI를 통해 다양한 샘플을 학습시켜 검사의 정확도를 높인 것으로 알려졌다.
 
알고리즘은 현재도 98% 이상의 판별률을 보이고 있지만, 데이터가 누적될수록 완벽하게 제품을 판별해 낼 수 있을 것으로 보고 있다. 현대모비스는 제품의 품질 향상과 함께 육안검사를 하던 숙련공들의 업무 효율성도 올라갈 것으로 기대하고 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.
 
현대모비스는 AS부품 수요에 영향을 끼치는 다양한 외부요인을 학습해 수요량을 예측하는 모델 개발에도 성공해 상반기부터 활용한다는 방침이다. 계절이나 날씨, 운전자의 주행 습관, 차량 운행 대수, 차종 별 점검시기 등이 이러한 외부요인에 속한다.
 
현대기아차의 AS부품을 책임 공급하고 있는 현대모비스는 거대한 네트워크와 물류시스템을 운영하고 있으나, 품목의 수가 워낙 방대해 재고운영에 어려움이 있었다.
 
이를 해결하기 위해 현대모비스는 과거의 데이터를 바탕으로 향후 1년간 소요될 AS부품 수를 예측해 미리 부품을 확보해 오고 있는데, 이를 더욱 정확하게 예측하는 알고리즘을 만든 것이다.
 
현대모비스는 이들 부품의 수요예측을 더 정확히 하기 위해 과거 데이터는 물론, 향후 예상되는 외부요인들을 인공지능 컴퓨터로 분석해 수요 예측 정확도를 대폭 개선했다. 온도 변화로 인한 제동부품의 마모율 변화를 학습한 머신러닝 모델이 기상청의 기후관측 데이터를 미리 반영해 제동부품 수요를 예측하는 식이다.
 
이렇게 수요 예측 모델의 정확도가 올라가면 물류 비용이 절감되는 것은 물론 AS부품의 적기 공급을 통해 고객만족도도 극대화 될 것으로 기대하고 있다.
 
현대모비스는 앞으로 생산과 물류를 비롯해 품질, IT 등 전 사업 영역에 걸쳐 맞춤형 인공지능 기술을 적용, 업무 효율성을 높여나간다는 계획이다.
Tag
#N

댓글삭제
삭제한 댓글은 다시 복구할 수 없습니다.
그래도 삭제하시겠습니까?
댓글 0
댓글쓰기
계정을 선택하시면 로그인·계정인증을 통해
댓글을 남기실 수 있습니다.
주요기사
이슈포토