AI 활용해 혁신에 도전하는 광진기계-삼우코리아

광진기계 사출반.

광진기계는 충남 지역을 대표하는 자동차부품 업체다. 과학기술정보통신부와 정보통신산업진흥원이 AI융합 지역특화산업 지원사업의 일환으로 추진 중인 이번 친환경 모빌리티 AI융합 지원사업에 수요기업으로 참여했다. 설립 후 40여 년간 꾸준히 성장해 왔으나 전통적 생산 방식으로는 한계에 봉착했음을 깨닫고 이번 기회에 사업 체질을 개선해 보기로 한 것이다.

지금까지는 연 2회 고객사로부터 주문받아 생산계획을 세웠으나 잦은 발주 변경으로 인해 예상치 못한 재고 등 경영상의 부담이 컸다. 이번 사업을 통해 디엘정보기술이 제공할 AI 기반 수요예측 솔루션을 도입하면 이러한 문제를 해결할 수 있을 것으로 기대하고 있다. 생산계획 수립과 작업 지시, 재고 관리 공정에서 발생하는 매출·수주·자재 등의 주요 데이터를 저장하고 학습해 이를 모델링한 뒤 향후에는 판매 수량 예측 수준까지 가능할 것으로 보고 있다.

광진기계는 또 다른 AI 업체인 임픽스를 통해 설비 이상 발생 및 교체 주기 사전 예측 시스템을 구현할 수 있을 것으로 기대하고 있다. 종전에는 생산설비 사전 예방정비 활동을 감당할 수 없어 사후 조치 위주로 업무를 진행했다. 이로 인해 연평균 9건의 대형 고장 사고가 발생해 막대한 피해를 보기도 했다. 앞으로 고장 발전 건수 30% 감소와 설비 가동률 5% 향상을 목표로 하고 있다.

여기에 엑스투알이 구현할 AI 사출 공정 불량 분석 솔루션에도 기대를 걸고 있다. 엑스투알은 데이터 관계와 불량 요인을 분석해 이중 사출기의 ‘최적 조건 데이터’ 모델을 개발한다. 이를 통해 불량률을 기존 2.3%에서 0.5%로 줄이는 동시에 생산 조건을 3% 이상 향상시킬 수 있을 것으로 전망된다.

삼우코리아 생산 시설.

충남도 내 또 다른 주요 자동차부품 업체인 삼우코리아는 AI 전문업체인 나이스솔루션을 통해 AI 기반 형상 분석 CAM 지능화 시스템을 공급받아 활용할 예정이다. 삼우코리아는 자동차 금형 부품 등을 절삭 가공할 때 필요한 수치제어(NC) 데이터를 AI 알고리즘을 통해 과학적으로 처리할 수 있기를 기대하고 있다. 지금까지는 작업자 숙련도에 따라 CAM 작업 시간이 최대 2.5배, NC 가공 시간이 1.5배로 격차가 컸지만 이를 상향 평준화시킨다는 목표다. 작업 시간 단축은 물론 불량률 감소와 무인 CAM 공정 설계가 가능할 것으로도 내다보고 있다.