품질관리 담당자가 필드 클레임이 발생한 자동차부품에 대한 유관 데이터를 시스템에 입력한다. 시스템은 제품의 특성에 최적화된 인공지능 모델을 추천한다. 인공지능은 공정상의 다양한 변수와 클레임 정보를 분석해, 문제를 해결할 수 있는 솔루션을 제시한다. 현대모비스의 생산공장에서 실제 활용되고 있는 AI기술 접목 사례 중 하나다.
연구개발, 생산, 품질 등 전사적으로 효율성을 높이기 위하여 AI를 활발히 접목하고 있는 현대모비스가 그 동안 경영현장에 적용한 인공지능기술 사례가 40건을 넘어섰다고 6일 밝혔다.
현대모비스는 임직원들에게 많은 인공지능 기술 접목 사례와 폭넓은 적용 분야를 소개함으로써더욱 적극적인 활용을 독려하고 있으며, 이러한 차원에서 내부 홍보용으로 별도 사례집도 발간한 것으로 알려졌다.
현대모비스는 지난 2018년 인공지능 기술 개발을 위한 전담 팀을 구성하고, 지난 2019년부터는 일반 직원들을 대상 인공지능 활용 역량 강화를 위한 교육을 진행하고 있다.
일반적인 제조업체가 인공지능 기술을 전사 현업 업무에 확대 적용하기 위하여 별도 조직과 특화된 교육 프로그램을 운영하는 것은 매우 선도적인 시도라는 평가다.
가장 많은 프로젝트가 진행되었던 곳은 설계 및 시험 관련 분야였다. 자동차부품은 디자인이 조금이라도 바뀌면 여러 극한의 환경 속에서 제대로 기능하는지 다양한 시험을 거쳐야 하는데, 이 과정에서 많은 시간과 비용이 발생한다.
현대모비스는 인공지능을 통해 이런 비효율을 해결하고자 했으며 설계가 변경되었을 때 바뀌는 조건들을 인공지능 모델에 학습시킴으로써 최적의 디자인을 빠른 시간 안에 도출하게 한 것이다.
현대모비스는 생산과정에서의 공정 최적화나 전장 부품 품질 검사방법 고도화도 인공지능기술을 통해 이뤄냈다. 앞서 소개한 사례처럼, 그동안 축적해온 생산공정의 다양한 변수와 클레임과의 상관관계를 인공지능에 학습시켜, 유사한 문제 발생 시 영향도가 높은 원인을 자동으로 찾아내는 시스템이 대표적이다.
이 시스템은 분석에 적합한 인공지능 모델을 추천하는 것은 물론, 솔루션을 도출하는 것도 돕는다. 특히 이 시스템은 현업 담당자가 AI 기술에 대한 별다른 이해 없이도 간단한 교육만 받으면 최적화된 AI 모델을 활용할 수 있도록 설계됐다. 현대모비스는 이 시스템에 대한 특허 출원도 진행 중이다.
현대모비스는 이 밖에도 조직문화가 직무 만족에 미치는 영향을 검증하기 위한 모델, 전사 보안정책 강화를 위한 예외 유형 분류 모델, 협력사 위험을 사전에 감지하기 위한 알고리즘 등도 개발했다.
이들 중 많은 프로젝트가 기획 단계에서 예상했던 것보다 확대 적용되고 있을 만큼 실제 활용 과정에서 현업부서의 만족도도 상당히 높은 것으로 드러났다.
현대모비스는 이처럼 다양한 부문에서 업무 효율성이 증대된 것을 확인한 만큼, 향후에도 전사 경영 전반에 인공지능 기술을 더 적극적으로 접목해 나갈 예정이다.
현대모비스 데이터사이언스팀 정창모 팀장은 “많은 임직원들이 인공지능 기술에 대해 막연히 어려운 기술이라는 인상을 갖고 있는데, 이러한 편견이 사라지고 있다”며, “앞으로도 인공지능 기술을 통해 더 많은 현업의 복잡한 문제들을 효율적으로 해결할 수 있도록 지원할 방침”이라고 설명했다.
