곽지훈 에이아이네이션 대표(왼쪽 3번째)와 김승우 뉴로스 대표(왼쪽 4번째)가 지난 22일 AI 기술을 정밀기계부품 제조공정에 도입하는 내용의 협력계약을 체결했다. / 사진=에이아이네이션 제공

곽지훈 에이아이네이션 대표(왼쪽 3번째)와 김승우 뉴로스 대표(왼쪽 4번째)가 지난 22일 AI 기술을 정밀기계부품 제조공정에 도입하는 내용의 협력계약을 체결했다. / 사진=에이아이네이션 제공

정밀기계부품 제조업체 뉴로스와 산업 인공지능(AI) 연구개발(R&D) 전문기업 에이아이네이션이 손잡고 AI 딥러닝 알고리즘을 적용한 제조공정 개선 프로젝트를 시작했다고 지난 22일 밝혔다.

뉴로스는 공기압축기 등 정밀기계부품을 만들어 수소전기차·항공기 제조사에 공급해왔다. 서울대 NCIA(Numerical Computing & Image Analysis) 연구실 출신들이 창업한 에이아이네이션은 딥러닝 기술 산업 현장 적용에 힘쓰고 있다.

양사는 전략적 업무제휴를 맺고 국내외 자동차 및 항공기 정밀기계부품 제조 현장에 딥러닝 알고리즘을 적용한 공정 개선 및 생산효율 향상 작업에 착수했다. 아울러 AI 기반 스마트팩토리 핵심 플랫폼 개발에도 힘을 모으기로 했다.

에이아이네이션 이상은 전략담당 부사장은 “사물인터넷(IoT) 확산으로 국내 제조 현장의 데이터가 많이 축적되고 있지만 이를 분석·응용해 공정 개선, 품질 향상으로 이어진 사례는 드물다. 현장에선 데이터 수집·분석 기술 부족으로 아직도 숙련자 감각에 의존해 품질 검사·교정을 하는 상황”이라고 진단했다.

특히 정밀기계부품 제조의 경우 품질에 미치는 공정 변수가 너무 많아 기존 머신러닝 방법으로는 원인 분석 및 예측을 통한 개선이 어렵다고 설명했다. 이에 에이아이네이션은 대기업 산업 현장에 딥러닝 기술을 광범위하게 적용, △품질 검사 △장비 제어 △수율 예측 등에서 성과를 거둔 경험을 토대로 국내 중견·중소기업 제조업 현장을 선도적으로 바꿔나가기로 했다.

양사는 연내 딥러닝 알고리즘을 적용해 숙련자에 의존하던 공정의 자율지능 자동화를 순차 추진한다. 또 정밀기계부품 가공업 전반을 개선할 수 있는 중기 핵심과제를 선정해 관련 솔루션과 플랫폼도 개발할 예정이다.

뉴로스 관계자는 “2022년까지 국내에서만 수소전기차 8만여대 공급이 예상되는 등 관련 수요가 기하급수적으로 증가할 것”이라며 “본격 양산에 대비해 데이터 수집·분석 기술을 접목한 효율적 생산공정 관리에 역점을 두겠다”고 말했다. 이렇게 되면 수소전기차에 필요한 공기압축기 수요가 급증해도 비용 효율화를 통해 뉴로스가 높은 원가경쟁력을 확보할 것으로 기대했다.

김봉구 한경닷컴 기자 kbk9@hankyung.com
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