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  • 최종편집 2024-06-21(금)
 

인공지능 통해 차량 부품 불량 판별한다 

공급받은 데이터를 인공지능 시스템에 도입, 불량품으로 인한 손실 크게 줄여


기계가 인간의 노동을 완전히 대체하는 미래는 산업혁명 이후로 쭉 상상하고 시도되어왔다. 자동차의 경우 무려 2~3만 개의 부품으로 이뤄지기에 100% 자동화하는 것이 쉽진 않지만, 중소기업임에도 최대한 자동화하기 위해 노력하는 회사가 있다. 바로 현대·기아자동차 그룹 2차 협력업체로 자동차 부품을 제작·조립하는 회사 ‘티엠에스’ 김사엽대표다. 

 

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자동차 부품의 불량율을 어떻게 낮출 것인가

그동안 소규모 공장을 운영하는 티엠에스는 자동차 부품의 불량률을 사람 눈으로 직접 판별했다. 자금 여력이 있고 규모의 성장을 이뤄낼 수 있는 대기업은 자동화에 투자를 할 수 있지만, 소규모 업체인 티엠에스 공정 자동화를 하기에는 자본이 너무 부족했기 때문이다. 

티엠에스의 공장에는 연 10회 이상의 불량률이 발생하는 게 보통이었다. 그런데 불량품이 발생할 경우 전수 회수 및 배상해야 했기 때문에 여간 골칫거리가 아니었다. 수출품의 경우에는 1회당 2~3천만 원, 내수품의 경우 1회당 50만 원 정도의 손해가 발생해 타격이 컸다. 

그래서 불량률을 줄이기 위해 이런저런 노력들을 해보았지만, 크게 나아지지 않았다. 결국 교차 검수하거나 검수 인력을 늘려 시간과 인건비를 더 쓰는 방법 외에는 뾰족한 수가 없었다. 

그러다가 데이터 관련 일 경험이 있던 자녀가 데이터바우처 지원사업이란 게 있다고 알려줬다. 보통 데이터라고 하면 관련 아이템이 아니면 자신의 사업과 관계없다고 생각하는 기업인이 대부분인데, 실은 어떤 사업이든 사람이 할 수 있는 일을 데이터를 통해 대체할 수 있다고 보면 된다고 했다. 그래서 티엠에스 김사엽 대표는 자녀와의 상의를 통해 데이터바우처 지원사업을 신청하게 되었다.  


처음 적용해 본 YOLOv5 인공지능 모델

자녀의 설명을 들으니, 인공지능이 자동차 부품에 대해서 충분히 학습을 하면 자동차 부품의 불량률을 판별해낼 수 있다는 것이었다. 만약 그렇게만 된다면 인건비 두 명 정도의 비용을 절약할 수 있을 터였다. 

데이터바우처 지원사업에 선정된 후, 티엠에스는 일단 공급기업 측에 제작 중인 자동차 부품에 대한 정보를 제공했다. 초기에는 공급기업 측이 직접 방문해 일주일 동안 머무르면서 일일이 부품을 확인해 감사하기 그지없었다. 단순히 자료만 오갈 줄 알았는데, 직접 와서 이 장비들은 어떤 장비이고, 어떤 역할을 하고, 어떤 식으로 작동하는지 등등 다 확인하고 학습하고 갔기에 마음 든든히 신뢰할 수 있었다고.

그렇게 데이터를 확보하고 YOLO v5라는 객체 감지 인공지능 모델을 활용해 자동차 부품 불량을 판독할 수 있게 되었다. 다만 여러 각도로 부품의 사진을 찍었음에도 판독하기 어려운 부분들이 있어, 완전히 인공지능 시스템에 맡길 수는 없다고. 해서 인공지능이 검사하는 부분이 따로 있고, 사람이 검사하는 부분이 따로 있는 식으로 이원화해서 운영하고 있다. 

 

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데이터 결합을 통한 한국 중소 제조업체의 도약 가능성

데이터바우처 지원사업을 통해 검사 인력을 줄여 비용을 절감하고, 부품의 불량률이 줄어 회사 신뢰도까지 높아지면서 티엠에스는 두 마리 토끼를 한꺼번에 잡았다. 현대·기아자동차 그룹의 협력업체로서의 입지도 더욱 높아졌다. 

티엠에스는 작년의 성과를 바탕으로 올해에도 데이터바우처 지원사업을 신청했다. 차종에 따라 들어가는 부품들이 달라지는데, 검사 부품의 범위를 넓혀 애초 의도했던 ‘차량 부품 불량 판별을 위한 인공지능 시스템’을 완수해 보겠다는 의지다. 

다른 소규모 공장에서도 불량으로 인해 발생하는 손해가 막심하니, 만약 이 시스템이 활성화된다면 소규모 공장의 불량 문제 해결이 가능할 것이라는 김사엽 대표의 말에, IT 기술을 통해 한국의 중소 제조업체가 다시 한번 도약하리라는 희망을 보았다. 


티엠에스

-주요서비스: 자동차 부품 제조 및 조립


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