'종합분석 플랫폼' 브라이틱스AI
제조 관련 빅데이터를 분석
날씨 등 감안해 판매량 예상
지난 5월 8일 서울 장충동 신라호텔에서 홍원표 삼성SDS 사장이 ‘현실에서의 디지털 전환’에 대해 설명하고 있다. 삼성SDS 제공

지난 5월 8일 서울 장충동 신라호텔에서 홍원표 삼성SDS 사장이 ‘현실에서의 디지털 전환’에 대해 설명하고 있다. 삼성SDS 제공

삼성SDS의 인공지능(AI) 솔루션이 업계의 주목을 받고 있다. 수작업으로 이뤄졌던 업무체계를 자동화하는 브라이틱스(Brightics) AI, 챗봇과 AI를 결합한 브리티웍스(Brity Works)가 대표적이다. 삼성SDS는 이 기술을 활용해 미래 판매량 예측과 각종 재고관리, 운송 경로관리를 자동화 방식으로 처리하는 체계를 구축했다.

○불량부품 감지에서 판매 예측까지

브라이틱스 AI는 제조 현장에서부터 일선 판매점까지 다양한 영역에서 쓰이고 있는 종합 분석 플랫폼이다.

제조 현장에서는 부품 계측 데이터와 제조 관련 빅데이터를 분석해 머신러닝 기법으로 제품 불량을 미리 감지해내는 역할을 한다. 정상품 판정을 받은 제품들은 따로 등급화를 진행해 불량률을 예측한다.

브라이틱스 AI는 판매 부서에서도 쓰인다. 독일·오스트리아 내 481곳의 현지 전자제품 유통 판매점에서 판매량을 예측하고 재고를 관리하는 데 활용하고 있다. 이 기술은 해당 매장의 지난 3년간 판매 데이터를 날씨, 휴일, 이벤트 등 30개 요소를 기준으로 분석한다. 기존 솔루션으로 하루가 걸리던 예측 시간을 10분으로 줄였다. 판매 예측 정확도는 25%포인트 이상 높였다. 삼성전자 독일법인 역시 브라이틱스 AI를 채택했다. 이를 통해 수요 예측 정확도를 수작업보다 28%포인트 높였고, 가전 재고 처리 비용은 50% 줄였다.

브라이틱스 AI는 항공·선박 등을 활용한 물류 사업에서도 상당한 효과를 발휘한다. 운송 선사, 운항경로를 추적해 물류 지연 가능성을 사전에 예측하고 운송 사고를 예방한다. 항공, 선박, 육상 등 다양한 영역의 대체 경로를 제시해 보다 저렴한 운임으로 빠른 물류 운송을 할 수 있도록 돕는다.

삼성SDS는 브라이틱스 AI를 적용한 검사지능화 솔루션 ‘넥스플랜트 비주얼 인텔리전스’도 출시했다. 수백만 장의 정상품과 불량품 이미지를 학습한 이 솔루션은 제품 외관 검사를 통해 불량품을 자동 검출한다.

이 기술의 효율성은 매우 높은 편이다. 이 솔루션을 적용한 사업장에서 고장 원인 분석시간을 90% 단축했다는 통계가 있다. 삼성SDS 관계자는 “넥스플랜트 비주얼 인텔리전스는 공정을 최적화해 전반적인 품질을 향상시킨다”며 “한편으로는 딥러닝 기반 상품 분석을 통해 불량품 분류 정확도를 30%포인트 높였다”고 설명했다.

○‘챗봇 결합 AI’도 눈길

AI와 챗봇을 결합한 솔루션도 등장했다. 삼성SDS는 로봇 자동화 시스템(RPA : robotic process automation)에 챗봇을 결합한 대화형 업무 지능화 솔루션 브리티 웍스를 선보였다.

브리티 웍스는 RPA가 수행하는 여러 단위 업무를 연결한 뒤 각 업무 간 결재·확인 등 의사 결정 과정을 자동화했다. 이 과정에서 이미지 처리기술인 AICR(artificial intelligence character recognition)을 적용해 서류 심사, 가입 심사, 상품반납 확인 등 사람이 육안으로 하던 수작업 업무까지 자동 수행할 수 있도록 했다.

삼성SDS는 이 솔루션을 자사 물류사업에 적용했다. 그 결과 하루 평균 170시간의 단순 업무를 자동화한 것으로 알려졌다. 수십 명의 인력이 각 지역 항공사·선사의 60여 개 사이트에 매일 접속해 화물 위치정보를 수집·정리·입력해오던 업무를 통째로 기계가 대체한 셈이다.

삼성SDS는 지속적으로 AI 인재 육성과 기술 양성에 힘쓸 계획이다. 이미 사내 ‘데이터 사이언티스트(Data Scientist) 육성 과정과 AI 인재 양성 과정을 운영하고 있다.

AI 분석 생태계 확장에도 관심이 높다. 삼성SDS는 지난해 브라이틱스 AI의 오픈소스 버전인 ‘브라이틱스 스튜디오(Brightics Studio)’를 공개해 개발자들이 자유롭게 활용할 수 있도록 했다. 2017년 9월부터는 성균관대를 시작으로 한양대, 서울대, KAIST, 연세대, UNIST(울산과학기술원)와 산학협력을 체결하고 데이터 분석 응용, 머신러닝, 딥러닝, 데이터 모델링 등의 분야를 함께 연구하고 있다.

윤희은 기자 soul@hankyung.com

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