현대모비스, AI로 품질 불량 검출하는 알고리즘 개발

[더팩트 | 서재근 기자] 현대모비스가 품질향상과 비용절감, 고객 만족도 제고 등 경영혁신을 위해 연구개발(R&D) 부문에 이어 생산·물류 등 전사 각 사업 부문에 인공지능(AI)기술 접목을 확대한다.

현대모비스는 AI로 품질 불량을 검출해내는 알고리즘을 개발해 생산현장에 적용한다고 5일 밝혔다. 아울러 외부 환경 변화를 학습해 AS부품의 수요를 예측하는 AI 모델 개발에도 성공해 상반기 적용할 계획이다.

이로써 현대모비스는 지난해 기반의 소프트웨어 검증시스템(마이스트)과 개발문서 검색시스템(마이봇)을 연구개발 분야에 도입한 데 이어 AI 기술을 생산과 물류 분야까지 확장하게 됐다.

현대모비스는 전사적인 차원에서 AI 기술을 개발·적용해 그간 기술의 한계로 발생했던 비효율적인 측면들을 해소하는 것은 물론 축적된 데이터를 통해 스스로 학습하고 발전하는 AI 기술의 특성을 활용해 더욱 진화된 모델을 확보할 수 있을 것으로 내다보고 있다.

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 AI 기술을 개발하는 별도 팀을 운영하는 것은 현대모비스가 유일하다.

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.

현대모비스는 ECU 품질 검사 과정에서 AI 컴퓨터로 제품을 정확하게 판별해 낼 수 있도록 다양한 형태의 샘플들을 학습시켰다. 알고리즘은 현재도 98% 이상의 판별률을 보이지만, 데이터가 누적될수록 완벽하게 제품을 판별해 낼 수 있을 것으로 보고 있다.

현대모비스는 자체적으로 확보한 알고리즘을 일부 수정하면 다른 PCB 라인에도 바로 적용할 수 있는 만큼 현재 1개 라인에 적용돼 있는 알고리즘을 올해까지 5개 라인으로 확대하고, 같은 전자장치를 생산하는 중국 천진 공장 등 글로벌 생산 거점에도 확대 적용할 방침이다. 또한, 현대모비스는 AS부품 수요에 영향을 끼치는 날씨, 운전자의 주행 습관, 차량 운행 대수 등 다양한 외부요인을 학습해 수요량을 예측하는 모델 개발에도 성공해 상반기부터 활용한다는 계획이다.

현대기아차의 AS부품을 책임 공급하고 있는 현대모비스는 단종된 차량을 비롯해 244개 차종의 270만 개에 달하는 대단위 AS부품을 공급하고 있다. 현대모비스는 재고 운영 효율성을 높이기 위해 과거 데이터를 바탕으로 향후 1년 동안 소요될 AS부품 수를 예측해 미리 부품을 확보해 오고 있다. 현대모비스는 이 통계모델을 지속해서 개선해 현재 평균 90% 이상의 정확도를 유지하고 있다.

현대모비스는 외부요인의 한계를 극복, 부품의 수요예측을 더 정확히 하기 위해 과거 데이터는 물론 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.

이상화 현대모비스 IT기획실장은 "각 사업 부문별로 기술의 한계 때문에 발생했던 비효율적인 부분들은 AI 기술의 발전으로 대부분 해결할 수 있게 됐다"며 "앞으로 현업부서별로 개선 사항들을 취합하고, 우선순위에 따라 AI 기술을 순차적으로 도입해 전사적인 차원의 경영 혁신을 이뤄나갈 것이다"고 말했다.

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