현대트랜시스, AI 기술로 생산 불량률 제로(0)에 도전한다

 

- TADA 스마트 솔루션, 글로벌 생산 현장에 적용...불량 검사 정확도 99.9% 달성  

- TADA 엣지 솔루션, 파트너사 스마트 팩토리 구축 도와 품질 경쟁력 높이고 상생가치 실현  

- TADA AI 기술, 안전한 생산현장 구축 및 연구개발 업무 효율성 향상에 기여

현대트랜시스 서산공장에 적용한 TADA 스마트 솔루션이 부품 품질 검사를 진행하고 있다

 

미래 모빌리티 선도기업 현대트랜시스가 자체 개발한 AI 시스템 ‘TADA(Transys Advanced Data Analytics)’를 생산 현장에 적용해 품질 경쟁력을 높이고 있다.

TADA는 ▲스마트 제조기술 구현을 위한 AI 시스템 개발 ▲데이터 기반의 의사결정을 돕는 빅데이터 플랫폼 ▲임직원의 디지털 트랜스포메이션 역량 강화 교육 등 현대트랜시스 사업 전반에서 업무 혁신을 이끌어 내기 위해 만든 디지털 플랫폼이다.

특히 AI 딥러닝 기술을 활용한 자체 개발 프로그램 ‘TADA 스마트 솔루션’, ‘TADA 엣지 솔루션’은 제조 현장의 생산 효율성과 불량 검사 정확도를 높여 현대트랜시스의 품질 경영에 기여하고 있다.

TADA 스마트 솔루션은 제조·조립 과정에서 부품 내부의 작은 기포, 파손 등을 체크하는 스캔(Scan) 과정 진행 시 딥러닝 AI가 불량을 잡아내는 비전 검사 솔루션이다. 완벽한 품질의 부품 투시 이미지를 학습한 TADA 스마트 솔루션은 사람이 놓칠 수 있는 불량까지 잡아내 기존 93%의 검사 정확도를 99.9%까지 끌어올렸다.

 

2024년 7월 현재 현대트랜시스 지곡, 성연 등 서산공장 7곳과 미국 조지아 파워트레인 공장의 54개 공정에 적용했다. 자체 개발을 통한 상용 딥러닝 프로그램 도입 비용 절감 및 생산성 개선 효과를 보였다.

 

TADA 엣지 솔루션은 비전문가도 쉽게 맞춤형 딥러닝 모델을 만들어 현장에 적용할 수 있도록 개발한 소형 AI검사 솔루션이다.

생산 현장에서 소형 카메라를 통해 검사를 원하는 부품의 장착 상태, 개수 확인 등 생산 공정 이미지를 수집하고 라벨링[1] 작업을 진행하면, TADA엣지 솔루션이 학습 후 불량 검사를 진행한다. 현대트랜시스 서산공장 4곳에서 조립된 볼트 개수, 장착 상태, 접합 들뜸 검사 등에 활용하고 있다.

현대트랜시스는 TADA 엣지 솔루션을 파트너사에 지원, 스마트팩토리 구축을 도우며 상생경영을 강화하고 있다.

TADA 엣지 솔루션은 기존 AI 딥러닝 검사장비(비전 설비)의 십분의 일(1/10) 비용으로 설치 가능하며, 네트워크 구축 공사, 유지보수 관련 전문 기술자가 필요 없어 중·소 파트너사가 부담 없이 생산 효율성을 높이고 불량률을 낮출 수 있다. 현재 시트부품 제조를 담당하는 파트너사에 설치해 운영 중이다.  

TADA AI 기술은 현장의 작업자 안전도 책임지고 있다.

현대트랜시스는 지곡공장의 물류차량과 지게차 출입이 잦은 공간 4곳에 AI기반 감응형 CCTV를 설치해 작업자 주변으로 차량이 접근하는 위험사항이 발생하면 경보가 울려 사고를 사전에 예방한다. 환경적 측면에서도 30여대의 감응형 CCTV가 설비 파손을 감지해 폐유, 오폐수 유출 시 경보와 함께 시설 관리자에게 즉시 메시지를 전송해 빠른 대처를 돕는다.

생산현장 뿐만 아니라 연구개발 분야에서도 TADA AI를 활용해 업무 효율성을 높였다.

변속기와 감속기에 들어가는 ‘기어’는 차량의 안전, 효율, 정숙성 등에 영향을 미치는 중요한 부품이다. 현대트랜시스 전동화연구개발본부는 파워트레인 기어 개발과정의 내구 시험에 AI기술을 적용했다.

연구원이 최대 24시간을 투입해 손상부위를 판정하던 기어 내구성 검사를 딥러닝 AI 측정기계가 1시간 내외로 손상 범위 분석, 보고서 작성까지 마친다. 더 나아가 검사한 데이터를 축적해 원인 분석과 설계 과정에 도움을 줄 수 있도록 했다.

현대트랜시스 ICT추진실 김영욱 상무는 “2022년부터 TADA 사내교육을 통해 임직원이 데이터 기반으로 일하는 업무방식의 변화를 이끌어가고 있다”며, “현대트랜시스 생산, 개발, 지원 등 전 사업영역의 디지털 혁신과 업무 효율성 향상을 위해 노력하겠다”고 전했다.


[1] 라벨링: AI가 학습할 수 있도록 이미지 데이터에 박스를 그려 각 물체를 구분하는 작업