현대모비스, 생산·물류 현장에 AI 접목

사내 빅데이터팀 운영…부문별 맞춤형 AI 알고리즘 자체 개발
전장품 공장에 이미지 기반 불량 검출 알고리즘 적용
AI로 정확도 높인 AS 수요 예측 모델 개발…물류 비용 개선 기대

현대모비스 진천공장 작업자가 인공지능 기술이 적용된 라인에서 제품을 살피고 있다./제공 = 현대모비스.

현대모비스가 연구개발 분야에 이어 생산·물류 등 전사 각 사업부문에도 인공지능(AI) 기술 접목을 확대한다. 이는 품질향상·비용절감·고객 만족도 제고 등 경영혁신을 이루기 위한 조치다.

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

지난해 AI기반의 소프트웨어 검증시스템(마이스트)과 개발문서 검색시스템(마이봇)을 연구개발 분야에 도입한 데 이어, AI기술을 생산과 물류 분야까지 확장해 접목한 것이다.

현대모비스가 이처럼 전사적인 차원에서 AI기술을 개발해 적용하고 있는 것은 그간 기술의 한계로 발생했던 비효율적인 측면들을 해소할 수 있기 때문이다. 또한 데이터가 쌓이면 스스로 학습해 발전하는 AI기술의 특성 상, 발 빠른 기술의 적용으로 더욱 진화된 모델을 확보할 수 있을 것으로 기대된다.

이를 위해 현대모비스는 지난해 초 사내에 빅데이터팀을 신설하고, 현업부서와의 협업을 통해 이와 같은 데이터 분석 기술을 모두 독자 개발했다. 정보통신기술(ICT) 기업이 아닌 자동차 부품기업이 맞춤형 AI기술을 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. 알고리즘은 현재 98% 이상의 불량판별률을 보이고 있다.

현대모비스는 자체적으로 확보한 알고리즘을 일부 수정하면 다른 인쇄회로기판(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.

현대모비스는 AS부품 수요에 영향을 끼치는 다양한 외부요인(날씨·운전습관·차량운행량 등)을 학습해 수요량을 예측하는 모델 개발에도 성공해 상반기부터 활용한다는 방침이다. 현대모비스는 수요 예측 모델의 정확도가 올라간 만큼 물류 비용이 절감되는 것은 물론 AS부품의 적기 공급을 통해 고객만족도도 극대화 될 것으로 기대하고 있다.

현대모비스는 앞으로 생산과 물류를 비롯해 품질·정보기술(IT) 등 전 사업 영역에 걸쳐 맞춤형 인공지능 기술을 적용, 업무 효율성을 높여나간다는 계획이다.

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.