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LG전자, '제조 AI' 기술 개발…스마트팩토리 솔루션에 적용 예정

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제품 설계 단계부터 AI가 품질 예측…개발 기간 단축 및 정확도 향상

[서울=뉴스핌] 김정인 기자 = LG전자가 인공지능(AI)을 활용해 완성 제품의 품질 예측 시간을 기존 대비 최대 99%까지 단축하는 AI 기술을 개발했다고 27일 밝혔다. 

LG전자는 이 기술로 제품 개발 과정에서 수차례 반복되는 검증 시간을 줄여 개발기간 단축은 물론, 생산 효율성도 높일 것으로 기대하고 있다.

기존에는 시제품 제작 전에 품질을 예측하기까지 매번 약 3~8시간이 소요됐다. 반면 이번에 개발한 기술은 AI를 활용해 별도의 시뮬레이션 없이 3분 이내로 예측할 수 있다.

웹 기반 서비스 플랫폼인 'Eng.AI'를 활용해 냉장고용 부품 품질을 예측하는 모습. [사진= LG전자]

특히 이 기술은 유사한 딥러닝 알고리즘 기반의 AI 기술과 비교해 분석을 위한 AI의 학습 시간을 95% 이상 단축하고, 메모리 사용량은 10분의 1 수준으로 줄이면서도 정확도는 15% 이상 향상했다. 결과를 실제 제품에 가까운 3D 형태로 보여줘 개발자가 직관적으로 검토할 수 있는 것도 장점이다.

제품 개발자들의 편의성도 높였다. 이 기술은 3D 도면 정보만 입력하면 오차를 줄이기 위해 도면 좌표를 기준에 맞춰 정밀하게 정렬하는 등 별도의 과정 없이 정확하고 빠르게 품질 예측 결과를 보여준다. 또 입력된 데이터를 압축∙경량화하는 기술도 적용해 더 빠르고 정확하게 세밀한 정보를 AI가 학습할 수 있다.

LG전자는 개발자들이 이 기술을 업무에 편리하게 활용할 수 있도록, 웹 기반 서비스 플랫폼인 'Eng.AI(Engineering AI)'도 선보일 계획이다.

LG전자는 이 AI 기술을 자체 제조역량 강화에 우선 활용할 계획이다. 냉장고, 세탁기 등 생활 가전과 TV, 차량용 제품 등에 탑재되는 부품 설계에 순차 적용한다.

또 이 기술을 스마트팩토리 솔루션에도 적용해 지난해부터 본격 시작한 솔루션 외판 및 컨설팅 사업의 경쟁력도 높일 수 있을 것으로 기대된다.

웹 기반 서비스 플랫폼인 'Eng.AI'를 활용해 냉장고용 부품 품질을 예측하는 모습. [사진= LG전자]

올해 생산기술원이 LG그룹 계열사를 제외한 외부 업체에 스마트팩토리 솔루션을 공급하는 수주 규모는 전년 대비 30% 이상 증가한 4천억 원 수준으로 예상된다. LG전자는 고객 군을 가전 산업뿐만 아니라, 반도체, 제약, 화학 산업 등으로 확대하며 오는 2030년까지 스마트팩토리 솔루션 사업을 외판 매출액 조 단위 이상의 사업으로 육성해 나갈 계획이다.

현재 스마트팩토리 솔루션은 ▲생산시스템 설계·모니터링·운영 ▲빅데이터 및 생성형 AI 기반 설비/공정관리, 산업안전, 품질검사 ▲산업용 로봇 등을 중심으로 사업을 진행하고 있다. 여기에 Eng.AI 플랫폼과 같은 제품개발 및 생산요소 경쟁력을 강화할 수 있는 AX솔루션도 준비 중이다.

LG전자는 지난해부터 한국과학기술원(KAIST) 박찬영 교수팀과 제품 설계 과정의 효율화를 위한 검증 기술을 공동 연구해 왔다. 최근에는 AI 분야 글로벌 최고 수준 학회인 '국제머신러닝학회(International Conference on Machine Learning)'에 관련 논문을 제출해 학술적으로도 기술 검증을 받을 계획이다.

정대화 LG전자 생산기술원장 사장은 "스마트팩토리 사업을 담당하고 있는 생산기술원에서는 스마트팩토리 전(全) 단계에서 고객에게 최적의 솔루션을 제공하고 있다"며 "AI 기반의 검증 기술로 제품 개발 주기의 단축은 물론, 개발 효율성 역시 크게 향상될 것"이라고 말했다.

kji01@newspim.com

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긍정 영향 종목

  • Lockheed Martin Corp. Industrials
    우크라이나 안보 지원 강화 기대감으로 방산 수요 증가 직접적. 미·러 긴장 완화 불확실성 속에서도 방위산업 매출 안정성 강화 예상됨.

부정 영향 종목

  • Caterpillar Inc. Industrials
    우크라이나 전쟁 장기화 시 건설 및 중장비 수요 불확실성 직접적. 글로벌 인프라 투자 지연으로 매출 성장 둔화 가능성 있음.
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