AI 활용 자동차 생산의 보편화? GM이 공개한 사내 AI 활용 방안

GM Cadilac Production Line, Photo from : GM Newsroom

 

 

AI가 몇 년 사이 세상을 완벽히 바꿨습니다. 예전 22년 ChatGPT가 처음 나왔던 시절만 생각해보면 할루시네이션으로 인해 이상한 답변만 하던 것이 얼마되지 않은 것 같은데 이제는 대부분의 작업을 대신 처리할 수 있을만큼 발전한 모습을 보여주고 있죠. 이런 변화는 단순 개인이 아닌 기업에도 영향을 끼치고 있습니다. 데이터 보안 및 도메인에 대한 특수성으로 인해 보편적 성능을 내기에는 다소 시간이 걸릴 수 있다는 예측이 지배적이지만요. 이런 상황에서 GM은 그들이 AI를 어떻게 활용하고 있는지에 대해 공개했는데요. 이번 포스팅에서는 그 세부사항에 대해 알아보도록 하겠습니다.

 

 

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1. GM은 생산 공장 및 전체 업무 프로세스에서 AI를 어떻게 활용중일까?

Hummer EV drivings the desert, Photo from : GM Newsroom

 

 

GM Newsroom의 공식 자료에서는 GM이 인공지능을 자동차 제조에 어떻게 적용하고 있는지에 대해 초점을 맞춘 내용이 많았습니다. 주된 활용 분야는 (1) 제조 시설의 안전을 강화하고 (2) 품질을 관리하며 (3) 효율성을 높이는 3가지 영역에서 기술이 주로 활용되고 있음을 언급했죠. 이를 통해 치열해진 자동차 산업에서 경쟁력을 지속 확보하고 내부 역량을 강화할 수 있었다는 언급을 했습니다.

 

세부적인 내용을 살펴볼까요? 제조 시설의 안전 강화 부분은 작업자의 상태를 판단하고 작업장 안전을 감지하는 데 활용된다는 사실이 언급되었는데요. 웨어러블 기기 등을 통해 작업자의 상태를 파악하는 것은 현실적으로 어려운 만큼 AI를 활용해 내부 시설 등에서 쓰러진 작업자 혹은 위험 요소 등을 감지하는 정도의 수준이 아닐까라고 예상됩니다. 품질 관리는 용접 및 페인트 코팅 등에 분야에 활용된다고 합니다. 다시 말해 로봇팔과 비전시스템의 결합을 통한 품질 탐색을 뜻하는 것으로 보이네요.

 

마지막으로 효율성 향상은 공장을 DT(Digital Twin) 기술을 활용해 사전 시뮬레이션해 프로세스를 효율적으로 만들 수 있을 것이라는 내용이 언급되었습니다. 어떻게 보면 CPS(Cyber Physics System)과도 동일한 부분이 있을 것 같은데요. 최근 Nvidia 등의 기업이 공장의 솔루션을 가상 3D 환경에 구현 후 테스트하는 기술을 지원 중인 만큼, 이와 유사한 솔루션이 활용 중이다 정도로 이해할 수 있을 것 같습니다.

 

 

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2.  타 OEM과 비교했을 때의 기술 수준은?

Cadilac Production Line, Image from : Google ImageFX

 

공개된 내용을 볼 때 타 OEM 대비 크게 차별화되는 포인트가 많아 보이지는 않습니다. 먼저 비전시스템부터 살펴볼게요. 가장 유사한 내용은  작년에 폭스바겐-아우디가 로봇의 비전 시스템을 활용해 용접을 시뮬레이션 했다는 내용이 가장 연관성이 높은 내용이 아닐까 싶습니다. 로봇의 비전 시스템을 활용한다면 도장과 용접 자체는 검출 로직이 유사할 가능성이 높기 때문에 전반적으로 비슷한 수준일 것이라 예상됩니다. 단 미국의 AI 인력이 더 많이 존재하는만큼 품질의 검출 수준 등에 있어 차별화될 포인트가 있을 것 같기도 하네요.

 

더불어 머신러닝과 AI의 조합을 활용해 배터리 팩의 오류를 정확하게 찾아 빠르게 수리하고 안정성과 품질을 높일 수 있다는 내용이 있었는데요. 이 내용 익숙하지 않나요? 국내에서 전기차 화재가 활발하게 발생하던 시절 현대자동차그룹이 공개한 배터리 케어프로그램이 유사 솔루션으로 보입니다. 결과적으로는 차량 내 배터리 제어 시스템에서 수집되는 데이터를 바탕으로 고장을 사전에 파악한다는 점에서 그 기능이 유사하다고 볼 수 있어요.

 

생산 라인의 시뮬레이션은 BMW 그룹과 유사하다고 보입니다. BMW MEDIA PRESS에서 작년에 사이버 공장 시스템을 활용해 생산 효율성을 올리고 있다. 그리고 이런 협력은 AWS와의 협업이 기반이 되었다는 내용이 있었죠. 즉 이런 내용을 모두 고려해보면, GM의 AI 활용 기술은 구현 수준에 있어서 타 OEM과 차이가 있을 수 있지만 수행하는 기능은 비슷하다 등으로 볼 수 있을 것 같네요.

 

 

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이번 포스팅에서는 GM이 자동차 제조에 AI를 적용한 방안에 대해 알아보았습니다. 모든 자동차 OEM이 비슷한 수준의 AI 기술을 구현하고 있는데 효율성을 얼마나 높이느냐, 그리고 어떻게 더 빠르게 데이터를 활용할 수 있는 체계를 갖출 수 있느냐가 향후 주요 역량으로 작용할 것 같다는 내용으로 글을 마칩니다.

 

 

 

 

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