코로나로 멈춘 BMW 뮌헨공장, AI 품질검사 연구현장으로 변신
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코로나로 멈춘 BMW 뮌헨공장, AI 품질검사 연구현장으로 변신
  • 입력 2020-07-29 15:38
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다양한 인테리어·기술적 특징·엔진 유형 등 맞춤 생산

추가 품질 관리 점검 시스템 자동화 더욱더 중요해져

같은 라인서 디젤·가솔린·하이브리드·전기차 모두 소화

이미지 인식·처리SW 활용···라인 곳곳 촬영 사진 분석

컨베이어 벨트에서 부품 이동 중 이상 발견시 사전경고

판매부진·긴축예산에 디지털화 연구비 줄였지만 AI 투자

특수조명·60~80대 카메라 갖춘 포토부스 점검 과정 대체
▲BMW가 독일 딩골핑 공장의 한 조립생산라인에서 서로 다른 단계의 사진을 분석하기 위해 소프트웨어를 사용해 검사하고 있는 모습. 사진=BMW
BMW가 독일 딩골핑 공장의 한 조립생산라인에서 서로 다른 단계의 사진을 분석하기 위해 SW를 사용해 검사하고 있는 모습. 사진=BMW

독일의 세계적 자동차 회사 BMW가 코로나19 팬데믹(세계적 대유행)으로 자동차공장을 멈춘 가운데 이 쉬는 공장과 가동정지 시간을 인공지능(AI)을 활용한 생산성 높이기 연구의 기회로 활용해 화제가 되고 있다.

월스트리트저널은 28일(현지시각) 독일 BMW가 코로나19 팬데믹에 따른 소비 감소와 그에 따른 공장가동 중단을 어떻게 생산성 높이기의 기회로 삼고 있는지 주목했다.

BMW는 AI와 이미지 처리 시스템을 이용, 생산라인 상에서 즉각 부품결함을 찾아내도록 하는 시스템을 구축했다. 이전처럼 조립된 차량을 ‘포토부스’로 불리는 곳으로 이동시켜 검사하는 과정을 생략할 수 있게 됐다. 이 회사 AI혁신팀은 이 시스템을 좀더 어려운 작업이나 8시간 동안 근무하기 어려워하는 직원들을 대신해 업무를 수행토록 할 수 있을 것으로도 기대하고 있다.

◆공장 가동 중단을 공장 자동화 AI 접목의 기회로 삼다

지난 3월 BMW는 코로나19 팬데믹(세계적 대유행)으로 독일 전역의 자사 공장을 폐쇄했다. BMW AI 연구진에게 코로나19 팬데믹 위기는 예상치 못한 밝은 희망으로 다가왔다.

이 때 이 회사 생산시스템 그룹을 위한 AI혁신 책임자인 마티아스 쉰들러는 이 공장의 AI 사용 연구를 활성화할 기회를 보았다. AI 팀이 생산을 방해하지 않고도 이 가동 중단된 공장에서 일할 수 있게 된 것이다. 

쉰들러 팀장은 지난 3년 동안 이 회사의 31개 공장 중 많은 곳에 AI로 가동하는 품질 관리 검사 시스템을 설치했고, 통상 휴일 등 계획된 작업 중단 기간 동안 이 시스템을 테스트했다.
그는 “차량이 다양한 인테리어 마감, 기술적 특징, 또는 엔진 유형 등으로 맞춤 생산됨에 따라 추가 품질 관리 점검 시스템을 자동화하는 것이 더욱 중요해졌다”고 말했다.

그러나 작업량은 극히 제한적이어서 계획된 휴업일에나 가능했다. 뮌헨 BMW공장의 경우 하루에 거의 1000대를 생산한다. 그러나 코로나19 팬데믹으로 평소 같으면 엄두도 못낼 AI연구 작업을 생산 라인에 적용해볼 기회가 생겼다. 

쉰들러는 “우리는 디젤 자동차, 가솔린 자동차, 하이브리드 자동차를 가지고 있으며 머지 않아 우리는 완전한 전기 자동차를 같은 생산라인에 갖게 될 것”이라며 “그것은 큰 도전이 된다”고 말했다.

BMW는 코로나19 팬데믹에 따른 봉쇄조치로 운영을 축소하게 된 가운데 세계경제가 서서히 회복되면 자동화가 많은 이익을 얻게 해줄 것으로 보고 이의 전환을 가속화하고 있는 대표적 제조업체 중 하나다.  

BMW의 올해 2분기 판매량은 유럽과 북미 시장의 코로나19 팬데믹 영향으로 전세계 시장에서 전년동기 대비 23% 감소했다. 그러나 이 회사는 지난해 같은 기간에 비해 중국에서 17% 더 많은 자동차를 판매했다.

제조업체가 인원 감축을 모색함에 따라 이전에는 1년 이상이 걸렸던 자동화 SW 툴 설치 기간이 이제 일부 공장에서는 수개월 이내로 줄어들었다.

쉰들러는 올 봄 바바리아 주에 있는 3개 공장에 팀을 보내 자동차 부품 사진을 자동으로 스캔해 결함을 찾아내는 AI 기반 SW를 설치함으로써 효율화에 기여했다.

이들은 너댓 명씩 조를 이뤄 고성능 컴퓨터와 센서를 공장에 들여와 자체 개발 SW를 실험했고, 프로그램 알고리즘을 연마했다.

그는 “AI 기반 시스템은 많은 백엔드 수리비용을 쓸 위험성을 낮춰준다”고 말했다. 또 “BMW는 판매 부진과 긴축 예산으로 특정 디지털화 프로젝트를 중단해야 했으며 품질 관리 점검과 같은 즉각적 수익을 가져다 줄 곳에 투자했다”고 말했다.

BMW의 품질관리 SW는 생산 라인의 스틸 사진을 분석하기 위해 이미지 인식 프로세스를 활용한다. 사진=BMW
BMW의 품질관리 SW는 생산 라인의 스틸 사진을 분석하기 위해 이미지 인식 프로세스를 활용한다. 사진=BMW

차량 한 대에 800~1만2000개 부품 사용···다양한 고객 요구 정확히 맞춰

쉰들러 팀이 사용한 BMW의 품질관리 SW는 이미지 인식 프로세스를 이용해 조립라인 곳곳에 틈틈이 배치된 카메라가 촬영한 스틸 사진을 분석한다. 이 점검시스템은 부품이 컨베이어 벨트 위에서 움직이는 동안 느슨하거나 없어진 나사와 같은 사소한 이상에 대해 미리 알려주게 된다.

그는 “통상적으로 파생상품에 따라 8000~1만2000개의 부품이 조립돼 자동차가 된다”며 “고객은 이 수천 개의 부품이 모두 자신이 주문한 것과 정확히 같기를 원한다”고 말했다.
 
쉰들러가 적용중인 새로운 SW는 생산라인에서 조립중인 자동차들이 특수 조명장치와 60~80대의 카메라를 갖춘 포토 부스에 정차해 특정 기능을 점검하는 시스템을 대체한다.

그는 카메라들이 화면판정용 사진을 써드파티 SW에 공급해 촬영사진의 각 픽셀을 목표 이미지와 대조해 검사했다고 말했다.

또 “이러한 검사들 중 일부는 계속 잘 작동하지만 구식 시스템은 더 많은 잘못된 긍정적 판단을 낳는 경향이 있다”며 “원치 않는 내용이 반영되면 기존 이미지 처리를 방해해 수리 작업자의 불필요한 수동 점검으로 이어지게 된다”고 설명했다. 

이 사진 부스는 또한 도시의 중심에서 멀지 않은 540만 평방 피트(50만 제곱미터(㎡), 15만평)규모인 뮌헨 공장의 귀중한 공간을 차지한다.

쉰들러씨는 자신의 팀은 AI를 훈련시켜 사람의 눈으로 볼 수 있는 어떤 부분이라도 검사할 수 있다고 했다. 이는 AI가 차량 안쪽 부분까지 볼 수는 없다는 것을 의미한다.

지난 1년 간 뮌헨 공장 근로자들은 또한 업그레이드된 휴대폰에서 작동하는 SW버전을 시범 운영하기 시작했다. 그는 작업자들이 이 단말기를 통해 직원들이 차 뒷 트렁크처럼 접근하기 어려운 부분의 사진을 찍을 수 있다고 말했다.

쉰들러 씨는 새로운 AI 시스템에 대해 “한편으로는 지치지 않는다. 다른 한편으로는 직원들이 싫어하는 일을 대신 할 수도 있고, 하루 8시간씩 일하기 힘들어 하는 직원들을 대신할 수도 있다”고 설명했다.

기술 조사회사인 포레스터 리서치의 폴 밀러 수석 분석가는 “이번 위기가 개발 중인 품질 관리 봇과 기타 자동화 툴에 대한 개념 증명(Proof of concept) 시험 운영 역할을 하고 있다”고 말했다.

투자자들과 업계 분석가들은 “데이터 분석, AI, 첨단 로봇 공학에 투자하고 있는 BMW와 같은 제조업체들은 세계 시장이 다시 열림에 따라 경쟁업체들을 뛰어넘을 준비가 돼 있다”고 말한다.

지난주 나온 JP모건 보고서에서 분석가들은 “BMW가 부분적으로 인력을 줄이고 생산비를 절감함으로써 코로나19 팬데믹에서 벗어나 이전보다 더 강력해질 것이며 이는 부분적으로 인력과 생산비를 줄이는데 따른 영향”이라고 썼다. 이들은 “여러 면에서 회사가 점점 더 효율적이 되고 있다”고 썼다.

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