2023. 11. 28. 22:52ㆍMobility +/Industry
안녕하세요, 요즘 가장 화두로 떠오르는 단어는 "인공지능"이라고 생각됩니다. 이 사진처럼 AI가 이제 그림을 정말 현실처럼 만들어낼 수 있죠. 어쩌면 인간의 창의성이 위협받는 지금 이제는 인공지능을 과거 MS 툴처럼 활용할 수 있는 능력이 점차 중요해지지 않나 싶습니다. 그리고 이런 인공지능을 위해 중요한 소재로 취급받는 것은 바로 "데이터"인데요. 이전 포스팅(자동차 산업에서 데이터를 활용하는 방법 에서 언급한 것 처럼 고객의 편의를 위해 데이터를 활용하기도 하지만 내부 생산성을 올리기 위한 목적으로도 데이터를 활용할 수 있습니다.
비단 자동차 산업이 아니더라도 HR에서는 지원자를 채용할 때 AI 면접을 토대로 부서/기업에 적합한지 여부를 참조하기도 하고 내부의 잦은 질문에 대해 AI 챗봇을 활용하거나, 회의를 요약하는 등의 용도로 활용하고 있습니다. 실제 이렇게 AI의 활용 사례가 늘어나고 있기에 각 기업은 직무 별 role에 적합한 AI 모델을 만들기 위해 노력하고 있고, Mercedes-Benz는 이런 산업의 일환으로 ChatGPT를 근무자들이 활용할 수 있도록 한 바 있습니다. 자동차 기업에게 이런 부분도 중요하지만 제일 중요한 부분은 아무래도 "생산"이 아닐까 싶어요.
제조업 하면 가장 먼저 떠오르는 자동차 산업인만큼 많은 밸류체인과 사람들이 엮여 있고, 상품을 생산하는 과정이 가장 중요하기 때문이죠. 그렇기 때문에 생산 과정에서 효율성, 즉 UPH를 올리기 위해 공정을 바꾸기도 하고 새로운 장비를 도입하거나 혹은 기가프레스와 같은 신 생산방식을 고민하기도 합니다. 생산 역시 위에서 언급한대로 디지털 기술을 도입해서 발전하고 있습니다 (참고글 : 디지털 기술을 바탕으로 발전하고 있는 자동차 생산 동향) . 이번 포스팅에서는 많은 자동차 기업 중에서도 BMW 그룹이 더 생산성이 높은 공장 라인을 위해 어떻게 노력하고 있는지에 대해 알아보도록 하겠습니다.
1. 동일 라인에서 2개 차종을 생산할 수 있는 유연함을 추구
제일 먼저 소개드리고 싶은 내용은 바로 생산의 유연함이에요. 이 분야의 최정점은 바로 테슬라라고 할 수 있는데요. 모델의 수가 적은 탓도 있지만 부품과 공정의 유사도를 매우 높였기 때문에 테슬라의 기가팩토리는 지구 상 다른 어떤 자동차 기업과 비교해도 높은 생산성을 보인다고 하죠. BMW 그룹 역시 과거 플랫폼과 부품 공용화로 이름을 떨친 기업답게 이런 효율성을 추구하는 모습을 보여주었습니다. 바로 독일의 라이프치히 공장에서 MINI 컨트리맨과 BMW 1시리즈 / 2시리즈가 동일 라인에서 병행 생산할 수 있다고 하는데요. 이를 위해서 700만 유로를 투자했고, 2024년 해당 시설이 완공될 예정이라고 하죠.
BMW 그룹의 이런 유연한 시스템이 놀라운 점은 비단 전기차만이 아니라 하이브리드, 디젤, 내연기관까지 모든 구동 옵션에 대해 BMW 1/2 시리즈와 MINI 컨트리맨이라는 이기종의 모델을 하나의 라인에서 생산할 수 있다는 점이라 생각합니다. 전기차의 경우 스케이트보드 플랫폼을 기반으로 상대적으로 이런 체계를 갖추기 쉽지만, 다른 차량에서까지 이를 구현한 점은 대단하다고 생각됩니다. 어쨌든 이런 유연한 생산 체제를 갖춤으로서 BMW 그룹은 시장과 고객의 수요에 빠르게 대응하는 것은 물론 향후 다른 모델에서까지 이런 동일 체계를 설계함으로서 전체적인 생산성을 높일 수 있다는 장점을 확보할 수 있게 되었습니다.
2. 인공지능과 데이터를 활용한 선제적인 컨베이어 결함 대응
두 번째로 이전에 소개했던 사례처럼 BMW 그룹은 인공지능을 활용해 컨베이어 라인의 결함을 사전에 탐지할 수 있는 솔루션을 가동중입니다. 어떻게 보면 아우디나 메르세데스-벤츠 역시 동일 시스템을 도입 중이기 때문에 시대의 흐름을 따라가는 대처라고도 볼 수 있겠네요. BMW 그룹의 스마트 분석 시스템은 장비를 상시 모니터링하며 생산 흐름을 최적으로 유지하는 것은 물론 500개 이상의 결함을 조기 식별할 수 있다고 보도자료에 나와있었는데요. 이를 통해 컨베이어 벨트가 중단되는 시간을 최소화함으로써 시간과 자원의 소모를 최소화하는 것을 목표한다고 합니다.
활용 예시 역시 상세하게 명시되어 있었습니다. 예를 들어 차량을 운반하는 캐리어가 공장의 통합 제어 시스템에 데이터를 보내면 내부 시스템을 통해 클라우드 유지 플랫폼에 전송되고 미리 설계된 알고리즘을 활용해 이를 분석한다고 합니다. 해당 절차를 통해 소비 전력의 변동량이나 컨베이어의 벨트 상태, 바코드의 오작동과 같은 변칙 데이터를 식별하고, 이를 즉시 유지/보수해 라인이 멈추는 상황을 방지하는 방식으로 돌아간다고 하네요. 여기에 더해 머신러닝을 활용 시스템 모델의 결과를 히트맵 도표를 활용해 분석하거나 최적의 유지보수를 준비할 수 있도록 도움을 줄 수 있다고 한다는 내용 역시 함께 언급되었습니다. 결국 다른 기업도 마찬가지겠지만, 문제 상황에 사전 대응함으로써 24시간 끊임없이 생산을 유지할 수 있는 체계를 갖추는 것이 BMW가 자동차 생산을 바라보는 또 하나의 관점인 것 같네요.
3. AGV를 활용한 공장 내 물류 이송 자동화
BMW 그룹은 공장 내 물류 이송을 위해 AGV 기업을 인수했다고 합니다. AGV란 공장에서 무인으로 움직이는 자동 로봇으로, 물류 운송을 위해 활용됩니다. 쉽게 말하면 집안의 로봇청소기와 같이 스스로 정해진 경로 혹은 주위 환경을 인식해 돌아다니면서 임무를 수행하는 로봇이라고 보면 될 것 같아요. AGV의 경우 바퀴 형태로 동작하기 때문에 단차가 없는 평탄한 환경에서만 임무 수행이 가능하고 이런 이유로 공장에서 자주 활용되죠. BMW는 최근 Agile Robotis AG를 인수하며 공장 내 물류 운송 효율성을 높이기 위한 시도를 지속했다고 합니다.
인수된 Agile Robots AG는 600개 이상의 iw.hub를 통해 서비스를 제공한 바 있으며, BMW는 이를 통해 로보틱스 생태계로 나아가려는 시도를동시에 하고 있다고 하네요. 아무래도 모빌리티로 자동차 산업이 재편되는만큼 기존의 자동차 산업의 강점을 확보하는 동시에 다른 기업을 인수하며 이런 신사업에 대한 시도를 지속해나가는 것이라 생각됩니다. 현대자동차나 도요타가 UAM(드론택시), 로보틱스 등에 투자를 하는 것도 이런 사례 중 하나라 생각됩니다. 앞으로 더 많은 기업이 자동차를 넘어서 새로운 시장에서 각축전을 벌이게 될 만큼, 어떤 치열한 경쟁이 벌어질지에 관심이 주목됩니다.
4. 디젤과 전기를 혼합한 물류 이동으로 트레일러 이동 비용 절감
마지막으로 그룹의 보도 자료에서 트레일러에 대한 내용도 찾아볼 수 있었어요. 이는 자동차가 해외로 수출될 때 선적을 주요 방식으로 이용하지만 항구에 도착한 이후에는 트레일러로 이동하기 때문일 것이에요. 어떻게 보면 전체적인 생산망 관리에 있어 물류 비용 역시 주요 코스트 중 하나이기 때문에 이런 부분에서의 비용을 줄이고자 노력한 것 같네요. BMW 그룹은 보도 자료를 통해 하이브리드 방식, 즉 전기 동력과 디젤을 결합한 방식으로 친환경에 기여하면서도, 장거리를 경제적으로 주행할 수 있게 되었다는 내용을 발표했습니다.
완전 전기방식으로 차량을 제작하지 않은 것은 당연한 일이라 생각됩니다. 배터리가 많이 탑재될수록 차량이 무거워지는데 수입된 차량을 끌고가는 것까지 생각할 경우 주행 거리는 급격히 짧아질 것이기 때문이죠. 그래서 힘이 좋은 디젤과 전기 동력을 결합함으로써 장거리를 주행하면서도 하이브리드 차량과 같이 회생제동 등의 방식을 통해 주행거리를 늘리겠다라는 방침을 전략으로 삼은 것 같습니다. 중장거리 주행 테스트는 250회 정도 진행되었으며 평균 46km의 주행 기간 동안 디젤 연료의 소비량이 평균 59% 감소한 것으로 나타났다고 하죠. 어떻게 보면 국내에서는 이런 대형 화물차의 친환경 전환이 수소차 방식을 선택하고 있지만 해외의 경우 디젤을 결합한 하이브리드 방식으로 진행되고 있다는 차이점 역시 흥미로운 점이라 생각되네요
이번 포스팅에서는 스마트한 생산을 위한 BMW 그룹의 4가지 생산 사례에 대해 알아보았습니다.
다른 기업의 사례또한 다루고 싶었는데 이전과 겹치는 내용이 많아
불가피하게 BMW 그룹 하나만을 대상으로 포스팅을 작성하게 되었네요
다음에 기회가 된다면 다양한 그룹의 방향성을 다시 한 번 소개해드리고 싶습니다
긴 글 읽어주셔서 감사합니다!
자료 출처
BMW Media Press
[1] 동일 라인에서 2개 차종을 생산할 수 있는 유연함을 추구
[2] 인공지능과 데이터를 활용한 선제적인 컨베이어 결함 대응
[4] 디젤과 전기를 혼합한 물류 이동으로 트레일러 이동 비용 절감
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