현대모비스는 5일 연구개발(R&D)에 활용 중인 인공지능(AI) 기술을 생산·물류 등에도 접목한다고 밝혔다. 품질향상과 비용절감, 고객만족도 제고를 위해서다.
현대모비스에 따르면 이미 회사는 AI로 품질 불량을 검출하는 알고리즘을 개발해 생산 현장에 적용 중이다. 여기에 외부 환경변화를 학습해 AS 부품 수요를 예측하는 AI 개발도 성공해 상반기 도입한다.
AI 시스템을 위해 현대모비스는 2018년초 사내 빅데이터팀을 신설하고, 현업부서와의 협업으로 데이터 분석 기술을 독자 개발했다.
◇ 인공지능으로 불량 잡는다…글로벌 사업장으로 확대
품질 불량을 잡아내는 AI 알고리즘은 현재 첨단 전장부품 공장인 충북 진천공장의 전동식 조향장치용 전자제어유닛(MDPS ECU)의 생산라인에 사용 중이다.
전자제어유닛(ECU)은 전자식 부품의 두뇌 역할을 하는 부품으로, 인쇄회로기판(PCB) 위에 수많은 작은 소자를 삽입해 만든다. 전자장치인 ECU는 엄격한 품질 검사를 거쳐야 하지만, 검사 방법의 한계로 정상을 부적합으로 판정하는 경우가 있었고, 이런 제품은 숙련 기술자가 육안으로 검사해야 하는 불편함이 있었다.
이 과정에서의 비효율을 AI로 잡아냈다는 게 모비스 설명이다. 해당 알고리즘은 제품을 정확하게 판별할 수 있도록 다양한 형태의 샘플을 미리 학습해, 현재 98% 이상의 판별률을 보이고 있다. 이 판별률은 향후 더 완벽해질 것으로 회사는 기대 중이다.
현대모비스는 자체 확보한 AI 알고리즘을 일부 고치면 다른 PCB 라인에도 바로 투입할 수 있을 것으로 본다. 따라서 현재 1개 라인에 적용돼 있는 AI 알고리즘을 2019년 안으로 5개 라인에 확대한다. 또 같은 전자장치를 생산하는 중국 천진 공장 등 글로벌 생산 거점에도 도입한다.
◇ 외부변수 학습하는 AI…AS 부품수요 예측
AS 부품수요에 영향을 끼치는 다양한 외부요인을 학습해 부품 수급량을 예측하는 AI도 개발이 끝났다. 2019년 상반기부터 활용할 이 AI는 계절이나 날씨, 운전자의 주행 습관, 차량 운행 대수, 차종 별 점검시기 등을 스스로 분석한다.
현대·기아차 AS 부품을 책임 공급하는 현대모비스는 단종 제품을 비롯해 244개 차종의 270만개에 달하는 대단위 AS 부품을 맡고 있다. 원활한 부품 수급을 위해 전국 4개 물류센터와 22개 부품 사업소, 1200여개 대리점 등 네트워크를 갖췄지만, 품목 숫자가 워낙 많아 재고 운영에 어려움이 있다는 설명이다.
이같은 문제를 해결하려 회사는 과거 데이터를 바탕으로 향후 1년간 소화될 AS 부품 숫자를 미리 확보하고 있다. 해당 통계모델은 지속적인 개선작업을 거쳐 평균 90% 이상의 정확도를 보이고 있다. 그러나 외부 영향에 민감한 일부 부품은 많은 변수로 정확도가 떨어진다.
따라서 부품 수요 예측의 정확도를 올리기 위해 예상 외부요인을 AI 컴퓨터로 분석한다. 예를 들어 온도 변화로 인한 제동부품의 마모율 변화를 학습한 머신러닝 모델이 기상청의 기후관측 데이터를 미리 반영해 제동부품 수요를 추측하는 것이다.
AI 도입으로 물류 비용 절감과 부품의 적기 공급으로 고객만족도를 극대화할 수 있다는 게 모비스 생각이다.
한편, 회사는 품질, IT 등 전사업 영역에 걸쳐 맞춤형 AI로, 업무 효율성을 높인다는 방침이다.