업계 최초 사내 빅데이터팀 운영
부문별 맞춤형 인공지능 알고리즘 자체 개발

▲ 현대모비스 진천공장 작업자가 AI 기술이 적용된 라인에서 제품을 살피고 있다. 사진=현대모비스
[일간투데이 홍정민 기자] 현대모비스가 품질향상과 비용절감, 고객 만족도 제고 등 경영혁신을 이루기 위해 생산·물류 등 사업 부문에도 AI(인공지능) 기술 접목을 확대할 방침이다.

현대모비스는 AI로 품질 불량을 검출해내는 알고리즘을 개발해 생산현장에 적용한다고 6일 밝혔다. 외부 환경 변화를 학습해 AS부품의 수요를 예측하는 인공지능 모델 개발도 완료돼 이번 상반기에 함께 적용할 예정이다.

이를 위해 현대모비스는 지난해 초 사내에 빅데이터 팀을 신설하고 현업부서와의 협업을 통해 데이터 분석 기술을 독자 개발했다. 자동차 부품기업이 맞춤형 AI 기술을 개발하는 별도 팀을 운영하는 것은 현대모비스가 유일하다.

자체 개발된 AI 알고리즘은 첨단 전장부품 공장인 진천공장 내 전동식 조향장치용 전자제어장치(MDPS ECU) 생산라인에 적용됐다. ECU가 품질 검사를 받는 과정에서 검사 방법의 한계로 정상적으로 기능하는 제품이 부적합 판정을 받는 경우가 발생하면 이 제품들은 기술자들이 육안으로 재검사를 하게 된다.

이 과정이 비효율적이라고 판단한 현대모비스는 인공지능 컴퓨터로 하여금 제품을 정확하게 판별해 낼 수 있도록 다양한 형태의 샘플들을 학습시켰다. 알고리즘은 현재도 98% 이상의 판별률을 보이고 있지만 데이터가 누적될수록 더 높아질 것으로 기대하고 있다.

또한 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. 동일한 전자장치를 생산하는 중국 천진 공장 등 글로벌 생산 거점에도 확대 적용할 예정이다.

현대모비스는 AS부품 수요에 영향을 끼치는 날씨, 운전자의 주행 습관, 차량 운행 대수, 차종 별 점검시기 등 다양한 외부요인을 학습해 수요량을 예측하는 모델 개발에도 성공했다.

부품의 수요예측을 더 정확히 하기 위해 과거 데이터와 향후 예상되는 외부요인들을 AI 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 수요 예측 모델의 정확도가 올라간 만큼 물류 비용이 절감되는 것은 물론 AS부품의 적기 공급을 통해 고객만족도도 극대화 될 것으로 기대하고 있다.

향후 생산과 물류를 비롯해 품질, IT 등 전 사업 영역에 걸쳐 맞춤형 인공지능 기술을 적용, 업무 효율성을 높이겠다는 계획이다.

이상화 현대모비스 IT기획실장은 "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 경영 혁신을 이뤄나갈 것"이라고 말했다.
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