BMW 그룹의 뮌헨 공장(Plant Munich)에서는 한 대의 차량을 제조하는 데 약 30시간이 소요된다고 한다.

그 시간 동안, 각각의 자동차는 엄청난 양의 데이터를 생산한다. 인공지능(AI)과 스마트 데이터 분석을 통해 이 데이터를 사용하여 생산을 지능적으로 관리하고 분석할 수 있어 품질 검증과 스마트 데이터 분석을 통해 유지 보수 시간을 절약하고. 이 혁신을 통해 작업자의 부담을 덜어주고 효율성을 향상시킨다.

현재, BMW 뮌헨 공장의 다양한 공정에서 AI가 테스트되고 있으며, 철판을 하루에 30,000개 이상의 차체 부품으로 바꾸는 프레스 공정과 기능이 검증된 일부 공정에는 AI모델이 이미 적용되고 있다.

자동차 공장에서 인공지능(AI)은 다양한 공정에 그 활용도를 높이고 생산 공정에 쉽게 통합될 수 있으며 스마트 데이터 분석과 측정 기술 등이 결합되어 차량 생산의 효율성을 높일 수 있는 새로운 기회를 열어주고 있다.

특히 도장 공장의 분진(먼지)은 첨단 에어 청정 시스템에도 불구하고 차체가 도장 라인으로 이동하면서 먼지 입자가 차체에 달라붙는다. 비록 인간의 눈에는 보이지 않지만 입자들은 도장 피니시(finish) 품질에 영향을 줄 수 있다.

이 같은 잠재적인 결함들은 도장 과정에서는 발견하지 못하고 공정을 마친 후 표면 검사에 의해서만 드러나 다시 작업을 해야 했다. 완전히 다시 도장 공정을 거치는 것이다.

뮌헨 공장의 인공지능(AI) 전문가들은 이제 이런 상황을 완전히 피할 수 있는 방법을 찾았다고 20일(현지시간) 밝혔다.

새로 칠한 모든 차체는 페인트 공장에서 자동 표면 검사를 받아야 한다. 이러한 검사에 수집된 데이터는 먼지 입자 분석을 위한 종합 데이터베이스를 구축하고 AI 알고리즘을 적용해 도장 부스와 건조기의 먼지 입자 센서의 실시간 데이터를 이 데이터베이스와 비교하고 있다.

BMW 그룹의 알빈 디르도퍼(Albin Dirndorfer) 수석 부사장은 "이 데이터 기반 AI 솔루션은 엄격한 품질 요구사항을 안전하게 보호하고 고객의 이익으로 확장하는 데 도움이 된다. 특히, 스마트 데이터 분석과 AI는 공정 개선과 개발에 있어 우리 팀의 핵심 의사결정에 보조자 역할을 한다"며, "우리는 이 혁신적인 AI 먼지 입자 분석 기술과 관련된 몇 가지 특허를 출원했다"고 밝혔다.

이 AI 솔루션의 이점을 보여주는 두 가지 구체적인 예를 들면 계절에 따라 또는 장기간 건조 공정 동안 먼지 레벨이 상승하도록 설정된 경우 알고리즘은 적절한 시간에 이러한 추세를 감지할 수 있어 필터 교체시기를 앞당길 수 있다.

또 이 알고리즘을 다른 분석 도구와 함께 사용하는 경우 추가 패턴을 탐지할 수 있다. 예를 들어, 에뮤 페더 롤러(Emu Feather Rollers)를 이용해 차체의 먼지 입자를 제거하는 설비를 미세 조정할 필요가 있다는 분석이 추가로 내놓을 수 있으며, 알고리즘은 수많은 센서의 정보와 표면 검사 데이터를 바탕으로 차체와 관련된 160개 이상의 특징을 모니터링하며 페인트 도포 품질을 매우 정확하게 예측할 수 있다.

한편, BMW 그룹은 이 AI 솔루션은 알고리즘을 위한 보다 광범위한 데이터베이스를 구축 중이며 이를 위해 추가 측정 지점과 차체 청소 스테이션에 대한 더욱 정확한 센서 데이터를 수집하고 있으며 이번, 뮌헨 공장에서 시범사업이 완료되면 BMW 전 공장으로 적용을 확대한다고 밝혔다.