현대모비스(012330)는 연구개발(R&D) 분야에 이어 생산과 물류 등 다른 사업 부문에서도 인공지능(AI) 기술의 활용빈도를 높일 계획이라고 5일 전했다.
현대모비스는 인공지능으로 품질 불량을 검출해내는 알고리즘을 개발해 생산현장에 적용할 예정이다. 이와 함께 외부 환경 변화를 학습해 AS 부품의 수요를 예측하는 인공지능 모델 개발에도 성공해 상반기에 적용한다.
최근 현대모비스는 이미지 데이터를 기반으로 품질 불량을 검출해내는 알고리즘을 자체 개발해 첨단 전장부품 공장인 진천공장 내 전동식 조향장치용 전자제어장치(MDPS ECU) 생산라인에 적용했다.
전자제어장치(ECU)는 전자식 부품의 두뇌 역할을 하는 부품으로 인쇄회로기판(PCB) 위에 수많은 작은 소자들을 삽입해 만든다. ECU가 전자장치인 만큼 엄격한 품질 검사를 진행하는데 검사 방법의 한계로 정상적으로 기능하는 제품이 부적합 판정을 받는 경우가 생긴다. 이런 제품들은 다시 숙련된 기술자가 육안으로 검사를 하고 기능 상 이상이 없는지 재확인하는 과정을 거쳐야 한다.
현대모비스는 이같은 비효율적인 업무를 줄이기 위해 인공지능 컴퓨터를 이용해 제품을 정확하게 판별해 낼 수 있도록 다양한 형태의 샘플들을 학습시켰다. 알고리즘은 현재도 98% 이상의 판별률을 보이고 있지만, 데이터가 누적될수록 완벽하게 제품을 판별해 낼 수 있을 것으로 보고 있다.
현대모비스는 이를 통해 제품의 품질 향상과 함께 육안검사를 하던 숙련공들의 업무 효율성도 개선될 것으로 기대하고 있다.
현대모비스는 현재 1개 라인에 적용돼 있는 이 알고리즘을 올해까지 5개 라인으로 확대하기로 했다. 또 같은 전자장치를 생산하는 중국 천진 공장 등 글로벌 생산 거점에도 확대 적용할 방침이다.
이와 함께 현대모비스는 AS 부품 수요에 영향을 끼치는 다양한 외부요인을 학습해 수요량을 예측하는 모델 개발에도 성공해 상반기부터 활용하기로 했다. 계절이나 날씨, 운전자의 주행 습관, 차량 운행 대수, 차종별 점검시기 등이 이같은 외부요인에 속한다.
현대모비스는 단종된 차량을 비롯해 244개 차종의 270만개에 달하는 대단위 AS 부품을 공급하고 있다. 취급하는 품목의 수가 많아 재고운영에 어려움을 겪고 있다.
현대모비스는 AS 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 방식이다.
현대모비스는 앞으로 생산과 물류를 비롯해 품질, IT 등 전 사업 영역에 걸쳐 맞춤형 인공지능 기술을 적용, 업무 효율성을 개선시켜 나갈 계획이다.
이상화 현대모비스 IT 기획실장은 "각 사업 부문별로 기술의 한계 때문에 발생했던 비효율적인 부분들은 인공지능 기술의 발전으로 대부분 해결할 수 있게 됐다"며 "앞으로 각 현업부서별로 개선 사항들을 취합하고 우선순위에 따라 인공지능 기술을 순차적으로 도입해 전사적인 차원의 경영 혁신을 이뤄나갈 것"이라고 말했다.