현대트랜시스 디지털 전환(DX)을 넘어 인공지능 전환(AX)으로, 챗티와 타다

 

 

Executive Summary

현대트랜시스가 자체 개발한 AI 시스템을 활용해 업무 혁신과 품질 경쟁력을 강화하고 있습니다. 임직원 업무 전반을 지원하는 AI 챗봇 '챗티(Chat-T)'와 딥러닝 기반 생산 불량 검사 플랫폼 '타다(TADA)'는 현대트랜시스가 이뤄낸 디지털 전환(DX)의 대표 사례입니다. 불량 검사 정확도 93% → 99.9% 향상, 국내외 200여 개 공정 적용, Agentic AI 환경으로의 진화까지 — 현대트랜시스 인공지능 전환 (AX) 로 향해 나아가는 두 축을 소개합니다.

 

1. 챗티(Chat-T), 현대트랜시스  AX의 출발점

 

 

Q: 현대트랜시스 챗티(Chat-T)란 무엇인가요? 

A: 챗티는 현대트랜시스가 자체 개발한 ‘임직원 개인·사내 맞춤형 AI’ 서비스로 상용 LLM(Large Language Model)과 오픈소스 LLM을 조합해 만들었습니다. 2024년 사내 규정을 찾아주는 간단한 질의응답 서비스에서 시작해 꾸준히 고도화했고, 2025년 3월 국내외 전 사업장에 정식 오픈했습니다.

 

챗티는 요약·번역·이미지 생성 등 일반적인 AI 챗봇 기능을 기본으로, 사내 업무에 필요한 특화된 기능을 한 화면에서 통합 제공합니다. 통합 플랫폼을 제공하면서 범용 AI 서비스(챗GPT, 제미나이 등)를 활용하며 발생할 수 있는 보안 문제를 해결하고, 특화 서비스를 통해 많은 시간이 소요되던 분석·검토 업무 시간을 단축했습니다. 현재는 동시 접속자가 1,000여 명을 넘어설 만큼 임직원 사이에서 실질적인 업무 도구로 자리잡았습니다.

 

1.  사내 데이터 실시간 연동

회사 내부 데이터 저장소인 'TADA 데이터레이크'와 연결.

사내 식단·팀 근태 현황·사내 규정·인사·총무 관련 정보를 별도 시스템 접속 없이 즉시 확인 가능.

 

2.  보안 강화 + 업무 특화 에이전트 제공

챗GPT 등 범용 AI 활용 시 발생할 수 있는 보안 문제를 해결하면서 부문별 전문 에이전트 제공.

별도 프로그램 설치 없이 챗티 화면에서 바로 사용 가능.

 

3.  브라우저 확장 프로그램 적용

그룹웨어·메일·ERP 등 기존 업무 시스템 화면 위에서 챗티 바로 호출.

메일 내용 요약·수신자 지정·발송까지 자동 처리 지원.

 

4.  파일 분석 및 데이터 시각화

엑셀 파일 업로드 시 데이터 가공·분석 후 그래프와 표 자동 생성.

파워포인트 파일은 슬라이드 안의 참고 자료까지 함께 분석

 

 

" 챗티는 특정 부문의 요구사항을 충족하기 위해 맞춤형 Agent를 제공합니다. 이는 범용AI 가 처리하기 어려운 전문적인 특수한 니즈를 해결하기 위한 기능입니다. 앞으로 더욱 많은 사내 업무 서비스들을 Agent, Skill, MCP(Model Context Protocol: 공용 표준화 연결 규약) 형태로 가공해서 활용할 수 있도록  각 시스템 담당자들과 협업하고 있습니다. "

— 송민규 책임, 현대트랜시스 데이터사이언스팀

 

*본 이미지는 이해를 돕기 위해 인공지능으로 구현한 이미지입니다.

 

Q: 챗티를 활용한 대표적인 업무 효율화 사례는 무엇인가요?

A: 품질 ‘바이백 클레임 분석 모델’, 연구소 ‘사양서 비교 모델’, 디자인 ‘아이디어 발굴 모델’을 들 수 있습니다.

‘바이백 클레임 분석 모델’은 고객의 클레임 분석, 검토, 책임 소재를 명확히 하도록 효율화 한 사례입니다. 과거에는 방대한 수리 내역을 하나하나 확인하고 엑셀로 정리하며 과거 유사 사례까지 찾아내는 데 상당한 시간이 걸렸습니다. 현재는 바이백 클레임 분석 모델에 문서를 업로드하면 AI가 법률 기준에 따라 자동으로 분석하고 이의 제기 가능성과 책임 여부를 검토한 보고서를 생성할 수 있습니다. 개발 과정에는 DX추진실과 품질본부가 함께해 실제 품질 업무 현장에서 높은 활용도를 보이고 있습니다.

 

"과거에는 품질 사례 확인이나 데이터 출처 검증을 위해 여러 부서를 거쳐야 했지만, 이제는 챗티를 통해 과거 이력이나 분석 결과를 바로 확인할 수 있어 부서 간 협업 속도가 크게 높아졌습니다. 무엇보다 단순 반복 업무에서 쓰이던 시간을 줄여 품질 개선과 클레임 예방 같은 고부가가치 업무에 더 많은 시간을 쓸 수 있게 됐습니다."

— 구자현 매니저, 현대트랜시스 시트시스템품질보증팀

 

2. AX Foundation에서 AX Use Case 실행으로

 

 

Q: AX를 전사적으로 어떻게 확산하고 있나요?

A: 생성형 AI를 단순히 도입하는 데 그치지 않고, 임직원이 실제 업무 속에서 AI를 활용할 수 있도록 전사 AX 확산 체계를 단계적으로 운영하고 있습니다. 그 출발점이 바로 ‘AX Foundation’입니다. AX Foundation은 Chat-T를 업무 효율 도구로 직접 체감할 수 있도록 구성한 3시간 내외의 기초 실습 과정으로, 임직원이 생성형 AI의 가능성을 이해하고 자신의 업무에 적용할 수 있는 출발점을 만드는 데 목적이 있습니다.

 이 과정을 통해 AI를 일부 전문가만의 도구가 아니라, 누구나 업무에 접목할 수 있는 실용적인 도구로 인식하도록 돕고 있습니다. 나아가 교육 이후에는 실제 업무 과제 발굴과 적용으로 자연스럽게 이어지도록 연계해, AX가 단순 체험이나 일회성 활용에 머무르지 않고 실질적인 업무 혁신으로 확산될 수 있도록 하고 있습니다.

 

Q: AX Foundation 이후, 실제 업무에는 어떻게 적용되고 있나요?

A: AX Foundation이 생성형 AI를 경험하고 활용 감각을 익히는 입문 단계라면, 그 다음 단계는 실제 업무를 대상으로 한 AX Use Case 실행입니다. 현업이 직접 제안한 과제를 바탕으로, AI와 DX를 어떤 방식으로 적용할 수 있을지 함께 검토하고 구체화하는 방식으로 실무 적용을 추진하고 있습니다.

 

이 과정에서는 현업 담당자와 DX추진실이 협업해 업무 흐름, 데이터 보유 현황, 시스템 연계 가능성 등을 함께 점검합니다. 이를 바탕으로 과제의 목적과 범위를 정의하고, 실제로 적용 가능한 형태로 실행 계획을 수립하게 됩니다. 이후 과제 특성에 따라 개념검증(PoC), 프로토타입 구현, 현업 검증, 운영 보완 등 단계적 접근이 이뤄집니다.

 

즉, 현대트랜시스의 AX는 교육에서 끝나는 것이 아니라, 현업의 실제 문제를 해결하는 방향으로 연결된다는 점이 특징입니다. 이를 통해 임직원은 AI를 단순히 ‘써보는’ 수준을 넘어, 실제 업무를 바꾸는 도구로 활용하는 경험을 쌓아가고 있습니다.

Q: 현재 추진 중인 대표 AX Use Case는 무엇인가요?

A: 현재 현대트랜시스에서는 연구, 구매, 품질, 영업, 생산 등 다양한 부문에서 현업이 자발적으로 제안한 11개의 AX 선행 과제가 추진되고 있습니다. 이는 특정 부서 중심의 제한적인 실험이 아니라, 전사 각 기능에서 AI 적용 필요성을 직접 발굴하고 있다는 점에서 의미가 큽니다.

 대표적으로 구매 부문에서는 AI 기반 협력사 정보관리 및 리스크 사전감지 체계 구축, 연구 부문에서는 해석 데이터 수집 및 AI 분석 시스템 구축, 품질 부문에서는 AI 기반 RO 데이터 분류 및 분석 기능 구축이 논의되고 있습니다. 또한 생산 부문에서는 Chat-T를 활용한 비디오 to 업무 매뉴얼 생성, 영업 부문에서는 시장 및 고객사 동향 분석 자동화, 전사 차원에서는 글로벌 사업장 월간 레포트 발송 자동화 등의 과제가 추진되고 있습니다.

 이들 과제는 5~6월 동안 요건 정의와 실행 계획 수립을 진행하고, 7월 이후에는 데이터와 시스템 환경, 과제 난이도에 따라 개발과 검증을 순차적으로 추진할 예정입니다. 이 과정에서 도출된 결과를 대표적인 AX Use Case로 정리해 전사에 공유하고, 향후 더 많은 조직으로 확산해 나갈 계획입니다.

 

* 용어 참고:  - AX Foundation:  Chat-T를 업무 효율 도구로 체감하는 3시간 내외 기초 실습 과정  - AX Use Case: 현업의 실제 업무를 바탕으로 AI/DX 적용 가능성을 검토하고, 현업과 DX 협업을 통해 실행하는 대표 업무 적용 과제

 

3. 타다(TADA)가 만들어가는 디지털 전환

 

*본 이미지는 인공지능(AI)으로 생성되었습니다.

 

Q: 현대트랜시스의 타다(TADA)는 무엇인가요?

A: 타다(TADA)는 ‘Transys Advanced Data Analytics’의 약자로 현대트랜시스가 자체 개발한 사내 AI 디지털 플랫폼 전체를 통칭합니다. ▲스마트 제조기술 구현을 위한 AI 시스템 개발 ▲데이터 기반의 의사결정을 돕는 빅데이터 플랫폼 ▲임직원의 디지털 트랜스포메이션 역량 강화 교육 등이 포함되며 회사 전반에서 업무 혁신을 이끌어내고 있습니다. 챗티가 임직원의 사무·업무 영역에서 일하는 방식의 변화를 이끌고 있다면, 생산 현장에서는 타다(TADA)가 품질 경쟁력의 핵심 축을 담당하고 있습니다.

 

Q: TADA비전(VISION)의 핵심 기능을 설명해 주세요.

A: TADA 비전은 임직원 누구나 직접 AI 프로젝트를 기획·운영할 수 있도록 만든 현대트랜시스의 핵심 AI 실행 플랫폼입니다. 이미지를 기반으로 한 AI 모델을 손쉽게 만들고 테스트·운영할 수 있어 전사적인 AI 확산과 디지털 전환을 가속화하고 있습니다.

TADA 비전의 핵심 기능은 크게 세 가지입니다. 첫째, 코드 작성 없이 이미지 라벨링만으로도 딥러닝 모델을 만들고 테스트할 수 있는 노코드 기반 AI 파이프라인을 제공합니다. 둘째, 이미지 데이터 수집부터 모델 검증, 현장 배포, 재학습까지 전 과정을 하나의 플랫폼에서 수행할 수 있는 End-to-End 연결성을 갖추고 있습니다. 셋째, 최신 AI 기술을 빠르게 실험하고 데모 프로젝트를 공유할 수 있는 AI Playground를 통해 사내 누구나 새로운 기술을 경험하고 업무에 적용할 수 있도록 돕고 있습니다.

 

타다 스마트 설루션이 서산 공장에 적용된 모습

 

이러한 TADA 비전의 대표 활용 사례가 바로 딥러닝 기반 AI 비전 검사 솔루션입니다. 생산 라인에서 제품을 촬영·분석해 불량품을 자동으로 검출하는 방식으로, 사람의 눈으로 놓치기 쉬운 미세한 기포나 파손까지 정밀하게 찾아낼 수 있습니다. 적용 환경에 따라 기존 검사 장비에 AI 기능을 더하는 스마트 솔루션과, 검사 장비가 없는 현장에서도 간편하게 도입할 수 있는 소형 AI 검사 키트 형태의 엣지 솔루션으로 운영됩니다. 특히 스마트 솔루션은 복잡한 공정에서 이종 부품 혼입 검출률 99.9%를 확보했으며, 국내 서산공장과 미국 조지아, 멕시코 몬테레이 등 국내외 200여 개 공정에서 활용되고 있습니다.

 

"현대트랜시스는 플랫폼과 솔루션 모두를 자체 개발·운영하고 있어 외부 의존 없이도 최신 AI 기술을 신속하게 도입할 수 있습니다. 데이터 수집부터 모델 재학습, 현장 배포까지 전 과정을 하나의 흐름으로 관리해 공정 환경이 변하더라도 모델을 빠르게 개선하고 안정적인 성능을 유지한다는 점이 가장 큰 장점입니다.

 

— 송명진 매니저, 현대트랜시스 데이터사이언스팀

 

*본 이미지는 이해를 돕기 위해 인공지능으로 구현한 이미지입니다.

 

Q: TADA 비전의 적용 범위는 어떻게 확장되고 있나요?

A: TADA 비전은 기존의 파워트레인·시트 공정을 넘어 안전, 환경, 연구개발에 이르기까지 적용 범위를 넓히고 있습니다.

예를 들어 안전에서의 활용법을 살펴보면, 생산 공장에서는 AI 기반 감응형 CCTV를 활용해 작업자 주변에 물류차·지게차 등 차량이 접근하는 위험 상황에서 경보가 울려 인명 사고를 예방합니다. 생산 설비 파손으로 인한 폐유·오폐수 유출 시에도 경보와 함께 시설 관리자에게 즉시 메시지를 전송합니다.

 

파워트레인 기어 개발 과정의 내구 시험에도 TADA 비전을 적용했습니다. 연구원이 기존에는 24시간 매달려 진행하던 기어 손상부위 판정을 딥러닝 AI 측정기계가 1시간 내외로 완료하고, 손상 범위 분석과 보고서 작성까지 자동화해 설계 개선에 활용하고 있습니다.

 

특히 작년부터 TADA 비전(VISION) 2.0으로 업그레이드되면서 불량품 이미지가 부족할 때 AI가 가상 이미지를 자동 생성해 학습 데이터를 보완하는 '자동 데이터 증강' 기능이 추가됐습니다. 품질기획팀은 이를 활용해 변속기 밸브바디 커넥터의 미세한 크랙 불량 검출이라는 도전적인 과제를 해결한 바 있습니다.

 

"TADA 솔루션 도입 후에는 저희 품질 현업에서 직접 모델 학습 작업을 수행할 수 있게 됐습니다. 노코드 기반 덕분에 비전시스템 딥러닝 검출 모델 개발 속도가 훨씬 빨라졌고, 현장의 요구사항을 즉각 반영할 수 있다는 점이 큰 장점입니다."

— 김준범 책임, 현대트랜시스 품질기획팀

 

4. 챗티와 타다의 융합 — 스마트 팩토리로의 진화

 

 

Q: 앞으로 챗티는 어떻게 발전해 갈까요?  

A: Agentic AI란 AI가 스스로 상황을 판단하고 필요한 도구와 에이전트를 선택해 업무를 처리하는 구조로, 사용자가 채팅 한 줄만 입력하면 AI가 알아서 데이터를 찾고 처리하는 수준입니다.

 

*본 이미지는 이해를 돕기 위해 인공지능으로 구현한 이미지입니다.

 

챗티는 현재 다양한 Agent가 계획을 세우고 협업해서 답변하는 구조를 취하고 있으며, 상반기 내로 Multi-agent system 형태로 동작할 수 있도록 개발을 진행하고 있습니다. 현업에서 아이디어를 내고 DX추진실이 함께 개발하는 방식으로 활용도 높은 AI 에이전트를 만들어 가고 있습니다. 앞으로도 사내에서 'AX(인공지능 전환) 파운데이션 교육'을 지속적으로 진행하며, 임직원이 스스로 AI 에이전트를 개발하는 수준까지 나아갈 수 있도록 지원할 예정입니다.

 

Q: 챗티와  TADA 비전 플랫폼을 결합하면 어떻게 되나요?

A: 챗티의 생성형 AI 기술(LLM·VLM·이미지 생성)이 TADA 비전 플랫폼과 결합되면서 '단순 검사'에서 '지능형 품질 관리'로 한 단계 도약하는 기반이 마련됐습니다.

 

기존 비전 검사가 '불량 여부'만 판별했다면, VLM(Vision-Language Model)이 접목되면 AI가 '어디가, 어떻게, 왜 불량인지'까지 일상적인 언어로 설명할 수 있게 됩니다.

 

예를 들어 VLM은 변속기 부품 검사 시 부품에 새겨진 식별번호를 읽어내는 OCR(광학 문자 인식) 작업에 적용됐습니다. 기존에는 부품 글자마다 박스를 쳐 형상을 일일이 AI에 학습시켜야 했지만, VLM은 이미지 속 글자를 사람처럼 직관적으로 해석하는 추론 능력을 갖춰 글자의 위치나 방향에 상관없이 식별번호를 정확히 읽어낼 수 있습니다.

 

 

Q: 앞으로 현대트랜시스의 AX 추진 방향성을 알려주세요.

A: 현대트랜시스는 2024년부터 ▲스마트 제조기술 구현을 위한 AI 시스템 개발 ▲데이터 기반 의사결정을 돕는 빅데이터 플랫폼 구축 ▲임직원의 디지털 트랜스포메이션 역량 강화라는 목표 아래 전사적 디지털 전환에 집중해 왔습니다.

 

나아가 설비·품질·물류 데이터를 실시간 분석해 이상 징후를 감지하고 공정을 자동 조정하는 '제조업 특화 AI Agent', 사람처럼 상황을 이해하는 AI를 로봇과 결합하는 'Physics AI 기반 제조 자동화' 등 차세대 스마트 팩토리 구축을 준비하고 있습니다. 앞으로도 챗티를 중심으로 한 AX Lab과 타다 VISION을 중심으로 한 MX Lab을 통해 지속적으로 진화된 모델들을 개발해나갈 것입니다.

 

 

■ 도움.

현대트랜시스 데이터사이언스팀 송민규 책임(챗티) · 송명진 매니저(타다)