LG CNS, 구글 AI 기술 응용해 제조 불량률 개선 실험

LG디스플레이와 LG화학을 포함한 LG그룹 계열사가 제조 불량률 개선 목적으로 구글 인공지능(AI) 기술을 채택할 예정이다.

LG CNS는 부품, 소재 관련 LG 계열사 제조 공장의 부품 불량 판정 공정에 구글의 '오토머신러닝(AutoML)'과 LG CNS AI 빅데이터 플랫폼 '디에이피(DAP)'를 활용해 제조 불량률을 개선할 계획이라고 11일 밝혔다.

LG CNS 측은 해당 기술을 "LG 계열사의 LCD·OLED 패널, 화학 제품 등 제조 영역의 결함 감지 및 품질 관리 개선에 적용해 제조 지능화 수준을 가속화할 계획"이라고 밝혔다.

LG CNS 이성욱 상무가 '구글 클라우드 넥스트'에서 제조 AI혁신 사례를 발표하는 모습 [사진=LG CNS]

어느 계열사가 제조 불량률 개선 기술을 활용할지 밝히지 않았지만, LG디스플레이와 LG화학에 채택될 것으로 보인다. 실제 제조현장 적용 시점은 언급되지 않았다.

LG CNS AI빅데이터 담당 이성욱 상무는 10일 미국 샌프란시스코에서 열린 '구글 클라우드 넥스트' 행사장에서 DAP와 AutoML을 결합한 제조 불량률 개선방안 테스트 결과를 소개했다. LG CNS가 구글과 협력해 제조공장 부품 풀량 판정에 AI 이미지 판독 기술을 적용한 비전 검사 사례였다.

구글 AutoML은 기업이 보유한 사진·텍스트 등 데이터로 AI를 학습시켜 특정 분야에 활용할 수 있는 AI모델을 자동으로 만들어 주는 기술이다.

LG CNS는 데이터 수집, 분석, 학습, 모델링, 적용에 이르는 비전검사 전 과정 중 많은 시간과 노력이 들어가야 하는 학습과 모델링 영역에서의 어려움을 구글 클라우드 AutoML로 해결할 수 있다고 설명했다. 비전 검사 영역에서 LG CNS DAP는 AI 딥러닝으로 수 만개의 양품·불량품 데이터를 분석한다. 구글 클라우드 AutoML은 LG CNS가 분석한 데이터를 AI에 학습시켜 불량 판정용 AI 모델을 자동 생성한다.

LG CNS는 AutoML을 적용해 LG 계열사 제조 공장의 수 십만 건 데이터로 시험한 결과, AI 모델 제작 기간을 1주일에서 최대 2시간으로 단축하며 약 30배 빠른 판독 속도를 기록했고, 불량 판정률은 평균 6% 높였다고 밝혔다. 양사의 결합 기술로 판정 난이도가 높은 공정에서도 판독률 99.9% 달성이 가능해졌다고 강조했다.