현대모비스가 생산과 물류 현장에 인공지능(AI) 기술을 접목해 업무 효율성을 높인다.

현대모비스는 5일 인공지능으로 품질 불량을 검출하는 알고리즘을 개발해 생산현장에 적용한다고 밝혔다.
 

현대모비스는 2018년 인공지능 기반의 소프트웨어 검증 시스템 ‘마이스트’와 개발문서 검색시스템 ‘마이봇’을 연구개발 분야에 도입했는데 이런 인공지능 기술을 생산 분야까지 확장했다.

현대모비스는 “기업 차원에서 인공지능 기술을 개발해 적용하는 이유는 그동안 기술 한계로 발생했던 비효율적 측면들을 해소할 수 있기 때문”이라며 “데이터가 쌓이면 스스로 학습해 발전하는 인공지능 기술의 특성상 발빠른 기술 적용으로 더욱 진화한 모델을 확보할 수 있을 것”이라고 말했다.

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

전자제어장치(ECU)는 전자식 부품의 두뇌 역할을 맡는데 인쇄회로기판(PCB) 위에 수많은 작은 소자들을 삽입해 만든다. 전자장치인 만큼 엄격한 품질 검사를 진행하는데 이 때 검사방법의 한계로 정상 제품이 부적합 판정을 받는 사례가 생긴다.

현대모비스는 인공지능 컴퓨터가 제품을 정확하게 판별해 낼 수 있도록 다양한 형태의 샘플들을 학습시켰다. 알고리즘은 현재 98% 이상의 정확도를 보이고 있지만 데이터가 누적될수록 완벽하게 제품을 판별할 수 있을 것으로 현대모비스는 기대한다.

현대모비스는 AS부품 수요에 영향을 끼치는 다양한 외부요인을 학습해 수요량을 예측하는 모델 개발에도 성공해 상반기부터 활용하기로 했다.

현대모비스는 현대자동차와 기아자동차 차량의 AS부품을 공급하고 있다. 고객들이 필요로 하는 부품을 신속하게 받아볼 수 있도록 전국에 4개 물류센터와 22개의 부품 사업소, 1200여 개의 대리점을 운영하고 있지만 품목의 수가 워낙 많아 재고 운영이 쉽지 않다.

현대모비스는 과거 데이터를 바탕으로 향후 1년 동안 소요될 AS부품 수를 예측해 미리 확보하고 있다.

현대모비스는 부품의 수요예측을 더 정확히 하기 위해 과거 데이터는 물론 향후 예상되는 외부요인들을 인공지능 컴퓨터로 분석해 수요 예측 정확도를 대폭 개선했다. 온도 변화에 따른 제동부품의 마모율 변화를 학습한 머신러닝 모델이 기상청의 기후관측 데이터를 반영해 제동부품 수요를 예측하는 방식이다.

현대모비스는 “수요 예측 모델의 정확도가 올라간 만큼 물류 비용이 절감되는 것은 물론 AS부품을 제 때 공급해 고객 만족도가 극대화 될 것”이라고 말했다.

이상화 현대모비스 IT기획실장은 “각 사업부문별로 기술의 한계 탓에 발생했던 비효율적 부분들은 인공지능 기술의 발전으로 대부분 해결할 수 있게 됐다”며 “앞으로 각 현업부서별로 개선 사항들을 취합하고 우선순위에 따라 인공지능 기술을 순차적으로 도입해 전사적 차원의 경영혁신을 이뤄나갈 것”이라고 말했다. [비즈니스포스트 남희헌 기자]