AI가 자동차 품질 관리를 바꾸는 방식

품질 문제에는 큰 비용이 듭니다. 2025년 미국 자동차 제조업체는 보증 청구액으로 208억 1천만 달러를 지급했으며, 미국 도로교통안전국에 따르면 2,900만 대가 넘는 차량이 리콜됐습니다. 이 모든 수치는 결함 부품을 놓쳤거나 제대로 검사하지 않은 데서 비롯됐습니다. 설계 및/또는 검사 과정의 실수 때문일 수도 있고, 차량을 고객에게 인도한 뒤 발생한 문제 때문일 수도 있습니다.

생산 라인에서 결함을 찾아내려 할 때 고려해야 할 변수는 점점 더 복잡해지고 있습니다. 과거에는 기계식이었던 기능이 소프트웨어 기반으로 바뀌고, 기계 부품과 전기차 배터리의 허용 오차가 줄어들면서 실수할 여지가 거의 없어졌습니다. 게다가 글로벌 공급망은 개별 공장이 완전히 통제할 수 없는 변동성을 더합니다. 이러한 점들은 생산 라인의 결함을 찾아낼 적절한 프로세스를 갖추는 일이 그 어느 때보다 중요한 이유입니다. 

인공지능은 품질 관리팀에 새로운 도구를 제공하고 있습니다. 생산이 끝난 뒤 일부 부품만 검사하면서 문제가 발견되지 않고 지나가지는 않을까 우려하는 대신, 이제 제조업체는 모든 부품을 실시간으로 모니터링하고 결함으로 이어지기 전에 추세나 편차를 포착할 수 있습니다. 저는 수년간 자동차, 타이어, 배터리 제조업체와 함께 이러한 문제를 다뤄 왔습니다. 이 글에서는 실제로 무엇이 달라지고 있으며 이러한 프로그램을 성공적으로 운영하려면 무엇이 필요한지 살펴보겠습니다.

문제가 커지기 전에 포착하기

AI가 품질 관리에 가져온 가장 큰 변화는 검사 범위의 확대입니다. 생산 라인의 모든 제품을 살펴보면 이상 징후가 결함으로 이어지기 전에 찾아낼 수 있습니다. 사람은 실수할 수 있으므로 생산 라인의 일부만 살펴보고 작업자가 제품을 육안으로 검사하는 데 의존하면 이상 징후를 놓칠 수 있습니다. 결함을 눈으로 식별하지 못해 생기는 사람의 실수 때문일 수도 있고, 피로가 쌓여 직원들이 교대 근무를 시작할 때만큼 세심하게 살피지 못하기 때문일 수도 있습니다.

카메라와 AI의 발전 및 결합은 자동차 부문에 큰 이점을 가져다줄 수 있습니다. 생산 라인에서 더 많은 결함을 찾아낼 수 있을 뿐만 아니라, 무엇보다 문제가 발생하기 전에 감지할 수 있습니다. 가상 테스트에서 결함을 찾아내는 데 AI를 활용하면서 제조업체들은 이를 이용해 잠재적 고장을 예측할 뿐 아니라 제품에 적용할 새로운 테스트를 만들기 시작했습니다. 또한 생산 라인에 AI를 도입하면 이전보다 훨씬 더 많은 결함을 찾아낼 수 있습니다. McKinsey의 연구에 따르면, 제조업체들은 생산 라인에 AI를 활용해 결함을 90% 더 많이 찾아낼 수 있었습니다.

스스로 개선되는 검사

더 많은 결함을 찾아내는 것은 전체 이야기의 일부일 뿐입니다. 두 번째 변화는 AI 기반 검사가 정체되지 않고 시간이 지날수록 개선된다는 점입니다. 더 많은 결함을 찾아내는 데 그치지 않고, AI 기반 시스템은 수집된 모든 데이터를 분석하고 학습합니다. AI로 기계의 출력을 예측하면 기계가 사양을 충족하는 성능을 내지 못하는 시점을 감지할 수 있습니다. 기계가 허용 오차 범위를 벗어나기 시작하면 시스템에 알리고 기계 설정값을 조정하도록 해 출력을 다시 허용 오차 범위 안으로 되돌리고 제품이 사양을 충족하게 할 수 있습니다.

타이어 업계의 사례로 접합 작업을 들 수 있습니다. 접합 공정에 AI와 비전 기술을 적용하면 성능을 높이면서 허용 오차 범위를 벗어나는 접합을 줄일 수 있습니다. 자동차 업계의 또 다른 사례로는 차체 또는 용접 공정에서 간격과 단차를 개선하는 일을 들 수 있습니다. 시스템이 현재 데이터와 과거 데이터로 학습하도록 했기 때문에 양호한 접합 상태와 적절한 기하학적 허용 오차가 어떤 것인지 알 수 있습니다. 이에 따라 시스템은 기계 공정 변수와 로봇을 실시간으로 조정해 허용 오차 범위를 유지합니다. 이러한 학습 순환 구조가 최신 AI 검사와 기존 자동화를 구분하는 특징입니다. 여러 교대조와 생산 라인은 물론 서로 다른 지역의 공장에서도 기준이 일관되게 유지됩니다. 전 세계 여러 시설에서 동일한 시스템과 모델을 운영하는 타이어 제조업체와 자동차 제조업체에 이는 중요한 이점입니다.

안전장치에서 전략적 이점으로

오랫동안 품질 관리는 불량 부품이 고객에게 전달되지 않도록 막는 최종 검사, 즉 안전장치로 여겨져 왔습니다. AI는 품질 관리를 전략적 지렛대에 가까운 것으로 바꾸고 있습니다. 

더 많은 결함을 찾아낼 수 있을 뿐 아니라 결함이 어디에서 발생하는지도 파악하기 시작할 수 있습니다. 공정을 더 잘 이해하면 추세를 파악하고 문제가 되기 전에 해당 문제를 바로잡을 수 있습니다. 결함이 발생하는 위치를 파악하기 시작하면 1차 합격률을 높이고 폐기 및 재작업 비율을 낮출 수 있으며, 폐기 및 재작업 비율을 낮추면 처리량을 늘릴 수 있습니다.

여기서 중요한 지표는 특별한 것이 아닙니다. 1차 합격률, 폐기 및 재작업 비율, 고객 불만, 검사 정확도는 모두 AI가 등장하기 전부터 사용되던 지표입니다. 달라지는 점은 제조업체가 이러한 지표를 측정하고 이를 바탕으로 조치를 취하는 속도와 일관성입니다. 생산 라인에서 발견한 결함을 조립 후 발견하는 경우보다 훨씬 적은 비용으로 처리할 수 있으며, 조립 후 발견한 결함도 고객에게 전달되어 보증 청구나 리콜로 이어지는 경우보다 처리 비용이 훨씬 적습니다.

AI 프로그램은 왜 정체되는가

물론 이 모든 일이 자동으로 이루어지는 것은 아니다. 카메라와 AI 소프트웨어를 구매한다고 해서 결함을 더 많이 찾아낼 수 있는 것은 아니다. 이러한 프로세스를 성공적으로 도입한 제조업체들이 다르게 한 몇 가지 핵심 요소가 있다. 이들은 AI부터 도입한 뒤 어디에 활용할지 찾으려 한 것이 아니라, 생산 라인의 문제점을 파악하고 AI로 해결하려 했다. 또한 결과를 비교할 수 있도록 측정 가능한 목표를 세웠다. 시범 운영이 성공적이라는 점을 확인하고 나면, 해당 프로세스를 생산 라인의 다른 영역으로 확대하는 방안을 검토할 수 있다.

팀에 필요한 역량을 갖추는 것도 중요하다. 품질팀이 프로세스를 속속들이 알고 있더라도 머신러닝을 사용해 본 적은 없을 수 있다. 반대로 데이터 과학팀은 머신러닝을 잘 알지만 생산 라인에서 어떤 일이 일어나는지는 모를 수도 있다. 이러한 부서 간 협업 역량을 갖추고 확장 경험까지 보유하면, 생산 라인과 운영 전반에 걸쳐 이러한 프로세스를 도입할 수 있다.

앞으로의 방향

자동차 업계에서 품질은 언제나 평판을 좌우해 왔다. 결함 하나가 시장에 유통되면 수억 달러의 비용이 드는 리콜로 이어지고, 수년간 쌓아 온 고객의 신뢰를 무너뜨릴 수 있다. AI를 활용하면 이러한 결함을 더 일찍 발견하고, 발생 원인을 파악하며, 재발을 방지할 수 있다. 각 생산 라인과 공장을 하나씩 따로 살피는 대신, 모든 라인과 공장에서 이를 실현할 수 있다.

오늘날 AI에서 실질적인 가치를 얻고 있는 제조업체가 반드시 가장 앞선 기술을 보유한 곳인 것은 아니다. 이들은 품질을 지속적으로 이해하고 개선해야 할 시스템으로 여기며, AI를 시스템 전체가 아닌 그 일부로 활용한다. 차량 아키텍처가 계속 진화하고 생산량이 계속 증가함에 따라, 이러한 원칙은 덜 중요해지는 것이 아니라 더욱 중요해질 것이다.