[서울파이낸스 권진욱 기자] 현대모비스는 인공지능(AI)으로 품질 불량을 검출해내는 알고리즘을 개발해 생산현장에 적용한다고 5일 밝혔다. 확대 적용은 품질향상과 비용절감, 고객 만족도 제고 등 경영혁신을 모색하기 위함이다.

전사 확대 적용은 국내 부품사 중 첫 시도다. 현대모비스는 앞으로 생산과 물류를 비롯해 품질, IT 등 전 사업 영역에 맞춤형 인공지능 기술을 적용, 업무 효율성을 높여나간다는 계획이다. AS부품의 수요를 예측하는 인공지능 모델도 상반기 적용한다는 계획이다.

지난해 인공지능 기반의 소프트웨어 검증시스템(마이스트)과 개발문서 검색시스템(마이봇)을 연구개발 분야에 도입한 현대모비스가 AI기술을 생산·물류 등 전사 각 사업부문에도 확대 접목키로 결정했다.

이처럼 현대모비스가 전사적인 차원에서 인공지능 기술을 개발해 적용하고 있는 것은 그간 기술의 한계로 발생했던 비효율적인 측면들을 해소할 수 있다는 판단에서다. 데이터가 쌓이면 스스로 학습해 발전하는 인공지능 기술의 특성상, 발 빠른 기술의 적용으로 더욱 진화된 모델을 확보할 수 있을 것으로 기대하고 있다.

현대모비스는 지난해 초 사내에 빅데이터팀을 신설하고, 현업부서와의 협업을 통해 이 같은 데이터 분석 기술을 모두 독자 개발했다. 정보통신기술(ICT) 기업이 아닌 자동차 부품기업이 맞춤형 인공지능 기술을 개발하는 별도 팀을 운영하는 것은 현대모비스가 유일하다.

현대모비스는 실제 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, 이때 검사 방법의 한계로 정상적으로 기능하는 제품이 부적합 판정을 받는 경우가 생길 수 있다. 이런 제품들은 다시 숙련된 기술자가 육안으로 검사를 하고 기능 상 이상이 없는지 재확인하는 과정을 거쳐야 한다.

현대모비스는 이 과정에서 비효율이 발생한다고 보고, 인공지능 컴퓨터로 하여금 제품을 정확하게 판별해 낼 수 있도록 다양한 형태의 샘플들을 학습시키고 데이터가 누적될수록 완벽하게 제품을 판별해 낼 수 있을 것으로 보고 있다.

현대모비스는 제품의 품질 향상과 함께 육안검사를 하던 숙련공들의 업무 효율성도 높아질 것으로 기대하고 있다.

현대모비스는 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. 또한 같은 전자장치를 생산하는 중국 천진 공장 등 글로벌 생산 거점에도 확대 적용할 방침이다.

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

현대모비스는 현대·기아차의 244개 차종의 270만 개에 달하는 대단위 AS부품을 공급하고 있다. 현대모비스는 전국 4개 물류센터와 22개의 부품 사업소, 1200여개 대리점 등 촘촘한 네트워크를 구축해 부품을 공급하고 있다.

수요 예측 정확도를 개선하기 위해 현대모비스는 과거 데이터는 물론, 향후 예상되는 외부요인들을 인공지능 컴퓨터로 분석한다.

현대모비스는 수요 예측 모델의 정확도가 올라간 만큼 물류 비용이 절감되는 것은 물론 AS부품의 적기 공급을 통해 고객만족도도 극대화될 것으로 기대하고 있다.

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

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