일본산업뉴스요약

파나소닉, AI로 외관검사 자동화
2019년 부터, 흠집·광택을 자동 판정

파나소닉은 2019년 봄부터 인공지능(AI)를 사용해 외관검사의 자동화를 시작한다. 외관검사는 흠집 및 광택 정도의 판정 기준이 복잡하기 때문에 AI의 응용이 어렵다. 그러한 상황에서 가전 및 산업기계, 자동차 부품 등 파나소닉이 폭 넓게 생산하는 제품의 품질 정보를 공통기반으로 통합한다. 이 빅데이터를 AI에 넣어 검사 정밀도를 높인다. 외관검사는 숙련 기술자의 양성이 어렵고 해외를 포함해 전사의 과제다. AI로 기능을 보완한다.

파나소닉은 외관검사의 자동화를 추진하기 위해 제품의 표면 광택 정도, 울퉁불퉁한 부분, 흠집을 동시에 검출하는 AI를 개발한다. 우선은 TV 및 냉장고 등의 가전 공장을 축으로 외간검사에 AI를 시험 도입한다. 이를 위해 전사의 공장 관리자로 구성하는 전임팀을 출범했다.

외관검사는 현재 숙련된 검사원이 담당하고 눈으로 불량을 판정하고 있다. 개발하는 AI 검사 정밀도를 높이기 위해 가전 및 산업기계, 자동차 부품이라는 외관검사에 관련된 사내 데이터를 통합한다. 발생 빈도가 낮은 불량품의 데이터도 통합으로 양이 늘어 AI의 학습 효율을 높일 수 있다.

일본은 저출산 고령화가 진행되어 노동력 확보와 기능 전승이 기업의 과제다. 숙련 기능자의 노하우를 AI로 대체하는 메리트는 크다. 중국 및 동남아시아 등에서는 이직률이 높기 때문에 숙련 기능자의 양성이 어렵다. 나아가 인건비의 상승도 있어 검사공정을 자동화하는 수요는 높다.

제조업에 AI 활용은 프린트 기판의 검사 등에서 추진되고 있다. 기판에 장착한 전자부품의 위치 어긋남은 수치화하기 쉬워 디지털 정보로 바꾸어 AI에 적용할 수 있다. 한편 외관검사의 기준은 사람의 복잡한 판단에 의존하는 부분이 많아 디지털화하기 어렵기 때문에 AI의 응용이 어렵다. AI는 사람처럼 지쳐서 불량을 놓친다고 하는 일이 없다. 자동화로 검사효율을 높일 수 있으며 품질향상에 기여한다.

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