넥센타이어(대표이사 강호찬)가 AI 기반 타이어 제품 검사 자동화 시스템을 개발해 생산 현장에 적용했다고 밝혔다. 신규 공장이나 설비에 손쉽게 적용할 수 있도록 플랫폼 형태로 시스템을 개발해 국내외 공장 설비에 적용한 것은 타이어 업계 최초다. 이로써 넥센타이어는 이번 제품 검사 자동화 시스템 도입을 통해 제조 공정까지 AI 활용 범위를 확대했다.
제품 특성상 극한의 주행 환경에서도 탑승자의 안전을 보장해야 하는 타이어는 개발 과정부터 수백 가지 시험을 통과한 제품만 생산된다. 타이어 제조사들은 제품의 미세한 결함까지 찾아내기 위해 검사 공정에 상당한 노력을 기울이고 있다.
넥센타이어의 AI 기반 제품 검사 자동화 시스템은 머신 비전(Machine Vision, 기계가 카메라를 통해 시각적인 정보를 인식, 분석하는 기술) 방식의 비파괴 검사 장비를 대상으로 적용됐다. 제품의 구조적 결함을 탐지하는 엑스레이 검사 장비와 기포를 탐지하는 레이저 간섭계 검사 장비(쉬어로그래피)가 여기에 해당한다. 기존에 작업자의 시각에 의존하던 검사 이미지 판독을 AI가 돕는 것이다.
특히, 부적합 검출 재현율이 최고 99.96%에 이르는 정확도를 확보했다. 타이어 검사 전문가들도 육안으로 확인이 어려워 놓칠 수 있는 미세 결함 또한 지속적으로 탐지하고 있어, 소비자가 더욱 신뢰할 수 있는 제품을 공급할 수 있는 환경 구축에 기여하고 있다.
또한, AI가 학습하고 실무에 적용하는 과정까지 자동화해 시스템의 실용성을 높인 것이 특징이다. 시스템 실용성 확보를 위해 넥센타이어는 AutoML(머신 러닝 자동화) 솔루션으로 유명한 뉴로클를 비롯해 타이어 설계·해석·데이터 처리를 전문으로 다루는 PDS솔루션과 초기 설계부터 완성 단계까지 긴밀하게 협업했다.
단순 머신 러닝 자동화를 넘어 AI 학습용 파일의 선별적 수집, AI 모델 학습, 모델 검증, 실제 적용, 사후 모니터링까지 AI 모델의 라이프사이클 전체를 최적화하고 자동화하는 MLOps(Machine Learning Operations, 머신 러닝 운영 관리) 기술과 플랫폼형 시스템을 타이어 업계 최초로 적용한 것이다.
그 결과 기존 방식으로는 하나의 검사 장비를 대상으로 6~12개월까지 걸리던 딥러닝 모델 생성 기간을 이틀 내에 완료할 수 있으며, 플랫폼형 시스템을 통해 신규 공장 또는 설비에도 즉각 활용할 수 있다. 또한, 실제 최근 신규로 검사 장비를 도입한 공장에서 기존에 시스템이 구축된 공장의 데이터로 학습된 AI의 도움으로 조기에 공정 안정화를 실현할 수 있었다.
넥센타이어는 “AI 기술을 도입함으로써 타이어 생산 과정에서 제품 검사의 정밀도를 크게 향상시킬 수 있게 되었다. 비파괴 검사를 넘어 전체 개발 및 생산 공정에 AI 기술 적용을 확대할 계획”이라고 전했다.
