LG CNS “AI로 제조현장서 0.1% 이하 오차로 불량 잡아낸다”

자사 빅데이터 플랫폼+구글 클라우드 AI로 제조지능화 가속도
LG CNS가 자사 빅데이터 플랫폼과 구글 클라우드 AI 솔루션을 접목해 제조현장의 불량률을 낮추고 생산공정을 지능화하는 작업에 속도를 낸다.

LG CNS는 10일 구글이 미 샌프란시스코에서 개최한 '구글 클라우드 넥스트 2019'에서 구글과의 제조AI 혁신사례를 발표했다. 이 행사는 구글 클라우드 조직이 개최하는 개발자 행사로 올해 4회를 맞았다. 3만명 이상의 개발자와 파트너가 참석했다.

행사에서 이성욱 LG CNS AI빅데이터담당 상무는 구글과 협력해 제조공장 부품불량 판정에 AI 이미지 판독 기술을 적용한 비전검사 사례를 소개했다. LG CNS는 지난해부터 자사 AI빅데이터 플랫폼 '디에이피(DAP)'와 구글 클라우드의 AI솔루션 '오토ML(머신러닝)'을 결합해 제조 불량률을 대폭 낮추는 작업을 하고 있다.

오토ML은 AI로 AI를 개발해주는 서비스로, 기업이 보유한 사진·텍스트 등 각종 데이터로 AI를 학습시켜 특정 분야에 활용할 수 있는 AI모델을 자동으로 만들어준다. 비전검사 영역에서 LG CNS 디에이피는 AI 딥러닝으로 수 만개 양품·불량품 데이터를 분석해 공장지능화 구현의 전 사이클을 담당한다. 구글 클라우드 오토ML은 LG CNS가 분석한 양품·불량품 데이터를 AI에 학습시켜 불량 판정용 AI모델을 자동으로 만든다. LG CNS는 데이터 수집, 분석, 학습, 모델링, 적용에 이르는 비전검사 전 과정 중 많은 비중을 차지하는 학습과 모델링 영역에서 구글 기술을 적용해 시간과 노력을 줄였다.

실제로 이 회사가 오토ML을 적용해 LG 계열사 제조공장의 수십만 건 데이터로 시험한 결과, AI모델 개발에 걸리는 시간이 1주일에서 최대 2시간으로 줄었다. 판독시간은 약 30배 빨라지고 불량 판정률은 평균 6% 높아졌다. 두 회사 기술을 결합함으로써 판정 난이도가 높은 공정에서도 판독률 99.9%를 달성했다. 오토ML 도입 후 기존 AI 학습 업무를 맡던 개발자들은 불량 데이터를 분석하는 데이터 사이언티스트로 전환해 전문성 높은 업무에 집중할 수 있게 됐다.

LG CNS는 앞으로 계열사 LCD·OLED 패널, 화학제품 제조현장에서 결함감지, 품질관리 개선에 적용할 계획이다.

이성욱 상무는 "스마트팩토리 현장에 정확도 99.9%의 비전검사 기술을 제공하는 글로벌 대표 지능형 비전검사 기업으로 도약할 것"이라 밝혔다. 안경애기자 naturean@dt.co.kr