| 현대모비스 / AI로 정확도 높인 ‘AS부품 수요 예측’ 모델 개발 | |||
 
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AI로 정확도 높인 ‘AS부품 수요 예측’ 모델 개발 AS부품 적기 공급으로 고객 만족도 증가·물류비 절감 기대  연구개발 분야에 인공지능 기술을 적극 활용하고 있는 현대모비스가 생산·물류 등 전사 각 사업부문에도 AI기술 접목을 확대한다. 품질향상과 비용절감, 고객 만족도 제고 등 경영혁신을 이루기 위한 차원이다.현대모비스는 AI로 품질 불량을 검출해내는 알고리즘을 개발해 생산현장에 적용한다고 밝혔다. 이와 함께 외부 환경 변화를 학습해 AS부품의 수요를 예측하는 인공지능 모델 개발에도 성공해 상반기 적용할 계획이다. 현대모비스가 이처럼 전사적인 차원에서 인공지능 기술을 개발해 적용하고 있는 것은 그동안 기술의 한계로 발생했던 비효율적인 측면들을 해소할 수 있기 때문이다. 또한 데이터가 쌓이면 스스로 학습해 발전하는 인공지능 기술의 특성상, 발 빠른 기술의 적용으로 더욱 진화된 모델을 확보할 수 있을 것으로 기대된다. 이를 위해 현대모비스는 지난해초 빅데이터팀을 신설하고, 현업부서와의 협업을 통해 이와 같은 데이터 분석 기술을 모두 독자 개발했다. 현대모비스는 이미지 데이터를 기반으로 품질 불량을 검출해내는 알고리즘을 자체 개발해 첨단 전장부품 공장인 진천공장내 전동식 조향장치용 전자제어장치(MDPS ECU) 생산라인에 적용했다. 현대모비스는 AS부품 수요에 영향을 끼치는 다양한 외부요인을 학습해 수요량을 예측하는 모델 개발에도 성공해 상반기부터 활용한다는 방침이다. 계절이나 날씨, 운전자의 주행 습관, 차량 운행 대수, 차종별 점검시기 등이 이러한 외부요인에 속한다. 현대기아차의 AS부품을 공급하고 있는 현대모비스는 단종된 차량을 비롯해 244개 차종의 270만개에 달하는 대단위 AS부품을 공급하고 있다. 현대모비스는 고객들이 필요로 하는 부품을 신속하게 받아볼 수 있도록 전국 4개 물류센터와 22개의 부품 사업소, 1,200여개 대리점 등 촘촘한 네트워크를 구축해 부품을 공급하고 있지만, 품목의 수가 워낙 방대해 재고운영에 어려움이 있다. 이를 해결하기 위해 현대모비스는 과거의 데이터를 바탕으로 향후 1년간 소요될 AS부품 수를 예측해 미리 부품을 확보해 오고 있다. 현대모비스는 이 통계모델을 지속적으로 개선해 현재 평균 90% 이상의 정확도를 보이고 있으나, 외부 영향에 민감한 일부 부품의 경우 수많은 변수들로 인해 정확도가 떨어지는 경향이 있었다. 현대모비스는 이들 부품의 수요예측을 더 정확히 하기 위해 과거 데이터는 물론, 향후 예상되는 외부요인들을 인공지능 컴퓨터로 분석해 수요 예측 정확도를 대폭 개선했다. 온도 변화로 인한 제동부품의 마모율 변화를 학습한 머신러닝 모델이 기상청의 기후관측 데이터를 미리 반영해 제동부품 수요를 예측하는 식이다. 현대모비스는 수요 예측 모델의 정확도가 올라간 만큼 물류비용이 절감되는 것은 물론 AS부품의 적기 공급을 통해 고객만족도도 극대화될 것으로 기대하고 있다. 현대모비스는 앞으로 생산과 물류를 비롯해 품질, IT 등 전 사업 영역에 걸쳐 맞춤형 인공지능 기술을 적용, 업무 효율성을 높여 나간다는 계획이다. <저작권자 ⓒ 월간 물류매거진(www.ulogistics.co.kr) 무단전재 및 재배포금지> |
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