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Case Study
고객사례
Case Study
제조
제조 현장에 하이브리드 클라우드 기반 인공지능 품질 검사 플랫폼 구축
운영환경
Google Cloud
LG전자 생산기술원
Anthos는 국내뿐만 아니라 전 세계의 LG전자 생산 현장에서 널리 활용되고 있는 인공지능 품질 검사 플랫폼인 ‘MAVIN-Cloud’를 지속적으로 개발 및 배포하고 효율적으로 관리할 수 있는 환경을 만들어주었습니다. LG전자 생산기술원은 LG전자의 생산현장에 활용되는 인공지능 검사 플랫폼을 개발하고 운영하는 것에서 나아가 LG 그룹사와 외부 기업에게까지 인공지능 기반 품질 검사 플랫폼을 확장할 준비를 진행하고 있습니다.
Company Overview
LG전자는 가전제품, 전자제품, 자동차 부품 등 전자, 가전 분야의 기술 혁신을 바탕으로 전세계를 선도하고 있는 대한민국의 대표 기업입니다. 현재 전 세계 140여 개 국가에서 가전, IT, 자동차 부품, 사이니지, 로봇 등 다양한 분야의 사업을 이어가고 있습니다. LG전자는 기술혁신을 선도하는 리더를 넘어 어떠한 위기상황에도 흔들리지 않고 지속적으로 성장하는 글로벌 기업으로 전 세계 시장의 주목을 받고 있습니다.
Challenge
- 완제품뿐만 아니라 부품 생산 단계까지 품질 관리
- 인공지능 검사 모형 개발 환경 차이로 배포 및 재학습이 어려움
- 각자 개발 환경 구성, 데이터 처리 및 전문가 필요
LG전자는 생산하는 제품의 종류가 다양하며, 국내뿐만 아니라 해외 곳곳에 생산 공장기지를 많이 보유하고 있습니다. 또한 품질 관리는 완제품뿐만이 아니라 완제품이 되기 전 각 부품이 만들어지는 영역에서까지 광범위하게 관리되어야 합니다. 인공지능 기반의 품질 검사는 이러한 다양한 곳에서의 품질 검사에 대한 균일성을 확보하고, 자동화에 대한 요구를 직접적으로 해결할 수 있는 방법이었습니다. 그러나 인공지능 검사 모형 개발은 각기 다른 개발 환경에서 이루어지기 때문에, 다양한 현장에 검사 모형을 한번에 배포하거나, 이후에 유지관리를 위한 재학습을 개별적으로 진행하는 것이 쉽지 않았습니다. 원활한 운영을 위해서는 각자의 딥러닝 모델 개발을 위한 각자의 개발 환경을 직접 구성해야 했고, 데이터 확보 및 전처리, 학습부터 그 이후에 평가까지 인공지능 기술을 능숙하게 활용할 수 있는 전문가가 많이 필요했습니다.
Solution
- LG전자 생산기술원 제조AI솔루션팀은 비전문가도 쉽게 사용할 수 있는 인공지능 서비스를 개발
- 현장 담당자들이 이미지 분류와 불량 부위 표시만으로 모델을 학습할 수 있도록 애플리케이션 구축
- 다양한 공정과 현장에 빠르게 적용하고 운영할 수 있는 해결책을 마련
LG전자 생산기술원 제조AI솔루션팀은 데이터/인공지능 전문가가 아니더라도 더 많은 현장에서 누구나 인공지능을 쓸 수 있을 만큼 쉽게 서비스를 만드는 방법을 고민했습니다. 머신러닝 모델에 대한 학습은 데이터/인공지능 전문가가 하는 것이 일반적이지만, 생산 현장에서 필요한 머신러닝 모델의 학습 방법 자체는 유사한 특징을 가지기 때문에 이를 비전문가도 쓰기 쉬운 애플리케이션으로 개발하여 서비스를 제공할 수 있어야 한다는 결론에 이르렀습니다. 이를 위해 제조 현장에서 확보된 대량의 이미지를 가지고, 인공지능 전문가가 아닌 현장의 담당자들이 직접 불량 이미지를 분류하거나 제품의 특정 부위에 어떤 불량이 있다는 것을 마우스로 표시만 하고, 별다른 설정이나 코드에 대한 직접적인 개발 없이도 몇 번의 클릭만으로도 쉽게 머신러닝 모델을 학습할 수 있는 애플리케이션을 만들었습니다. 이 애플리케이션은 각 제조 현장에 맞는 수많은 인공지능 품질 검사 모형에 대한 학습과 관리가 개별적으로 이루어지는 방식으로는 다양한 공정, 많은 현장에 빠르게 적용하고 운영하기가 어려운 문제를 해결할 수 있었습니다.
Benefit
- 인공지능 품질 검사 플랫폼을 통한 글로벌 제조라인의 AI 품질 검사 확산 가속화
- 생산 현장에서의 불량 검출 오류 95% 감소
- 클라우드 기반의 범용 인공지능 품질 검사 플랫폼 구축으로 비즈니스 확장
MAVIN-Cloud를 통해서 AI 검사모형의 개발 기간은 기존보다 50% 이상 단축되었으며, 해당 AI 검사 모형이 적용된 생산 라인에서는 잘못된 불량 판정이 발생하는 비율이 기존보다 95% 줄어들었습니다. 불량 판정의 정확도는 점점 더 높아졌고, 잘못된 불량 판정에서 일어나는 손실은 크게 줄었습니다. 무엇보다 Anthos는 인공지능 기반의 품질 검사에 대한 적용 폭을 더욱 넓힐 수 있도록 서비스 배포와 운영의 안정적인 기반을 마련해 주어 전 세계의 LG전자 생산라인에 AI 검사를 빠르게 가속화하여 적용할 수 있게 해주었습니다. 또한, Anthos를 통해 애초 생각했던 클라우드 기반 인공지능 품질 검사 플랫폼을 구축할 수 있게 되었고, 성공적인 배포와 운영을 통한 자신감을 갖게 되었습니다. LG전자 생산기술원은 Anthos와 구글 클라우드를 바탕으로 LG전자 외에 더 많은 산업 현장에서 인공지능 품질 검사 공정을 도입 및 운영할 수 있도록 하는 퍼블릭 클라우드 기반의 MAVIN-Cloud 서비스 출시를 앞두고 있습니다.