현대모비스가 연구개발 분야 외에 생산과 물류 등 전사업부문에도 AI기술 접목을 확대합니다.
현대모비스는 인공지능(AI)으로 품질 불량을 검출해내는 알고리즘을 개발해 생산현장에 적용한다고 밝혔습니다.
이와 함께 외부 환경 변화를 학습해 AS부품의 수요를 예측하는 인공지능 모델도 개발해 상반기에 적용할 예정입니다.
이는 지난해 인공지능 기반의 소프트웨어 검증시스템(마이스트)과 개발문서 검색시스템(마이봇)을 연구개발 분야에 도입한 데 이어, 생산과 물류 분야까지 확장한 것입니다.
현대모비스는 지난해 초 사내에 빅데이터팀을 신설하고 현업부서와의 협업을 통해 이와 같은 데이터 분석 기술을 모두 독자 개발 중에 있습니다.
현대모비스 측은 "ICT 기업이 아닌 자동차 부품기업이 맞춤형 인공지능 기술을 개발하는 별도 팀을 운영하는 것은 현대모비스가 유일"하다고 설명했습니다.
▲ 불량 검출 알고리즘
자체 개발된 품질 불량 검출 알고리즘은 첨단 전장부품 공장인 진천공장 내 전동식 조향장치용 전자제어장치(MDPS ECU) 생산라인에 적용됩니다.
전자제어장치(ECU)는 전자식 부품의 두뇌 역할을 하는 부품으로, 인쇄회로기판(PCB) 위에 수많은 작은 소자들을 삽입해 제작합니다.
지금까지는 숙련된 기술자가 육안으로 품질 검사를 했는데 이젠 인공지능 컴퓨터에 이미지를 학습시켜 판별토록 했습니다.
현대모비스는 현재 1개 PCB 라인에 적용돼 있는 이 알고리즘을 올해까지 5개 라인으로 확대하기로 했습니다.
또 같은 전자장치를 생산하는 중국 천진 공장 등 글로벌 생산 거점에도 확대 적용할 방침이라고 밝혔습니다.
▲ 외부변수 학습해 AS부품 수요예측
AS부품 수요에 영향을 끼치는 다양한 외부요인을 학습해 수요량을 예측하는 모델도 상반기부터 활용됩니다.
개발된 모델은 계절이나 날씨, 운전자의 주행 습관, 차량 운행 대수, 차종 별 점검시기 등을 분석해 수요를 예측합니다.
현대기아차의 AS부품을 책임 공급하고 있는 현대모비스는 244개 차종의 270만개에 AS부품을 공급 중입니다.
방대한 품목 수의 재고운영을 위해 기존의 과거 데이터를 바탕으로 한 부품 확보 방식에서 향후 예상되는 외부요인들을 인공지능 컴퓨터로 분석하는 방식으로 개선한다는 방침입니다.
현대모비스는 이 모델이 물류 비용 절감, 고객만족도 극대화 등의 효과를 보일 것으로 기대한다고 밝혔습니다.
현대모비스는 앞으로도 생산과 물류를 비롯해 품질, IT 등 전 사업 영역에 걸쳐 맞춤형 인공지능 기술을 적용해 업무 효율성을 높여나간다는 계획입니다.
