LG전자가 제품 설계 단계부터 인공지능(AI)이 품질을 예측하는 기술을 도입해 개발기간을 단축하고, 생산 효율성 향상에 나선다.
LG전자는 완성 제품의 품질 예측 시간을 기존 대비 최대 99% 단축하는 AI 기술을 개발했다고 27일 밝혔다.
기존에는 시제품 제작 전 품질을 예측하기까지 약 3∼8시간이 소요됐지만, LG전자의 AI 기술을 활용하면 별도의 시뮬레이션 없이 3분 이내 예측이 가능하다.
딥러닝 알고리즘 기반의 AI 기술과 비교해도 분석을 위한 AI 학습 시간이 95% 이상 단축됐으며, 메모리 사용량은 10분의 1 수준으로 줄이면서도 정확도는 15% 이상 향상했다.
제품 개발자를 위한 편의성도 높였다. 3D 도면 정보만 입력하면 도면 좌표를 기준에 맞게 정렬하는 별도의 과정 없이 빠르게 품질 예측 결과를 보여준다.
입력된 데이터를 압축·경량화하는 기술을 적용해 더 빠르고 정확하게 세밀한 정보를 AI가 학습할 수 있다. 분석 결과를 실제 제품과 가까운 3D 형태로 구현해 개발자가 직관적으로 검토할 수 있는 점도 장점이다.
LG전자는 AI 기술은 냉장고, 세탁기 등 생활가전과 TV, 차량용 제품에 탑재되는 부품 설계에 순차 적용해 자체 제조역량 강화에 우선 활용할 예정이다.
LG전자는 이 기술을 스마트팩토리 솔루션에 적용하면, 솔루션 외판 및 컨설팅 사업의 경쟁력을 높이는 데도 도움될 것으로 기대하고 있다.
현재 스마트팩토리 솔루션은 생산시스템 설계·모니터링·운영, 빅데이터 및 생성형 AI 기반 설비·공정관리, 산업안전, 품질검사, 산업용 로봇 등을 중심으로 운영된다. LG전자는 제품 개발 및 생산 요소 경쟁력을 강화할 수 있는 AX 솔루션도 준비 중이다.
LG전자는 작년부터 한국과학기술원(KAIST) 박찬영 교수팀과 제품 설계 과정의 효율화를 위한 검증 기술을 공동 연구해 왔다.박순원기자 ssun@dt.co.kr
LG전자 모델이 웹 기반 서비스 플랫폼 'Eng.AI'를 활용해 냉장고용 부품 품질을 예측하고 있다.
LG전자는 완성 제품의 품질 예측 시간을 기존 대비 최대 99% 단축하는 AI 기술을 개발했다고 27일 밝혔다.
기존에는 시제품 제작 전 품질을 예측하기까지 약 3∼8시간이 소요됐지만, LG전자의 AI 기술을 활용하면 별도의 시뮬레이션 없이 3분 이내 예측이 가능하다.
딥러닝 알고리즘 기반의 AI 기술과 비교해도 분석을 위한 AI 학습 시간이 95% 이상 단축됐으며, 메모리 사용량은 10분의 1 수준으로 줄이면서도 정확도는 15% 이상 향상했다.
제품 개발자를 위한 편의성도 높였다. 3D 도면 정보만 입력하면 도면 좌표를 기준에 맞게 정렬하는 별도의 과정 없이 빠르게 품질 예측 결과를 보여준다.
입력된 데이터를 압축·경량화하는 기술을 적용해 더 빠르고 정확하게 세밀한 정보를 AI가 학습할 수 있다. 분석 결과를 실제 제품과 가까운 3D 형태로 구현해 개발자가 직관적으로 검토할 수 있는 점도 장점이다.
LG전자는 AI 기술은 냉장고, 세탁기 등 생활가전과 TV, 차량용 제품에 탑재되는 부품 설계에 순차 적용해 자체 제조역량 강화에 우선 활용할 예정이다.
LG전자는 이 기술을 스마트팩토리 솔루션에 적용하면, 솔루션 외판 및 컨설팅 사업의 경쟁력을 높이는 데도 도움될 것으로 기대하고 있다.
현재 스마트팩토리 솔루션은 생산시스템 설계·모니터링·운영, 빅데이터 및 생성형 AI 기반 설비·공정관리, 산업안전, 품질검사, 산업용 로봇 등을 중심으로 운영된다. LG전자는 제품 개발 및 생산 요소 경쟁력을 강화할 수 있는 AX 솔루션도 준비 중이다.
LG전자는 작년부터 한국과학기술원(KAIST) 박찬영 교수팀과 제품 설계 과정의 효율화를 위한 검증 기술을 공동 연구해 왔다.박순원기자 ssun@dt.co.kr
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