[월요신문=지현호 기자] 현대모비스가 인공지능(AI) 기술을 생산·물류 등 전사 각 사업부문에 접목한다.

5일 현대모비스는 이미지 데이터를 기반으로 품질 불량을 검출해내는 알고리즘을 자체 개발해 첨단 전장부품 공장인 진천공장 내 전동식 조향장치용 전자제어장치 생산라인에 적용했다고 밝혔다. 

전자제어장치는 전자식 부품의 두뇌 역할을 하는 부품으로 인쇄회로기판 위에 수많은 작은 소자들을 삽입해 만든다. 현재는 숙련된 기술자가 육안으로 검사를 하고 기능 상 이상이 없는지 재확인하는 식으로 품질 검사를 진행하고 있다.

현대모비스는 이 과정에 AI 품질 불량 검사 시스템을 도입했다. 다양한 형태의 샘플을 학습한 인공지능 컴퓨터는 현재 98% 이상의 판별률을 보이고 있다. 향후 데이터가 누적되면 정확도는 더욱 높아질 것으로 기대된다.

여기에 자체적으로 확보한 알고리즘을 일부 수정하면 다른 PCB 라인에도 바로 적용할 수 있어 올해까지 5개 라인으로 알고리즘을 확대할 방침이다. 또 향후 중국 등 글로벌 생산 거점에도 이를 확대 적용할 계획이다.

A/S부품 수요예측에도 AI를 도입한다. 현대모비스는 다양한 외부요인을 학습해 수요량을 예측하는 모델 개발에 성공해 올 상반기부터 이를 활용할 계획이다.

현재 현대모비스는 단종 차량을 포함해 244개 차종의 270만개에 달하는 대단위 A/S부품을 공급하고 있다. 이에 현대모비스는 재고관리에 어려움을 겪고 있다 현재는 과거의 데이터를 바탕으로 향후 1년간 소요될 A/S부품 수를 예측해 미리 부품을 확보하는 식으로 운영 중이다. 정확도는 평균 90% 이상이다.

문제는 외부 영향에 민감한 일부 부품이다. 현대모비스는 이들 부품의 수요예측 정확도를 높이기 위해 AI를 도입하기로 했다. 과거 데이터는 물론 향후 예상되는 외부요인을 인공지능 컴퓨터로 분석해 수요예측 정확도를 높이는 형태다. 예를 들면 온도 변화로 인한 제동부품의 마모율 변화를 학습한 머신러닝 모델이 기상청의 기후관측 데이터를 미리 반영해 제동부품 수요를 예측하는 식이다.

현대모비스는 수요 예측 모델의 정확도가 올라간 만큼 물류 비용이 절감되고 적기에 부품 공급이 이뤄져 고객 만족도도 극대화될 것으로 기대하고 있다.

이상화 현대모비스 IT기획실장은 "사업부문별로 기술의 한계 때문에 발생했던 비효율적인 부분들은 인공지능 기술의 발전으로 대부분 해결할 수 있게 됐다"며 "앞으로 현업부서별로 개선 사항들을 취합하고, 우선순위에 따라 인공지능 기술을 순차적으로 도입해 전사적인 차원의 경영혁신을 이뤄나갈 것"이라고 전했다.