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Start Up Innovation / Science
AI, 불량품을 보지 않고 학습한다
ABEJA, 아이치 자동차 부품공장에서의 위력

로봇이 할 수 있는 작업은 로봇에게 맡긴다---. 스타트업기업이 개발한 인공지능(AI)이 제조의 현장에서 위력을 발휘하고 있다. 아베자(도쿄)는 자동차 부품공장에 독자적인 AI를 도입하여 검품 작업의 효율화를 추진한다. 정밀도가 높은 자동차 부품 중에서 극히 드문 불량품을 골라내기 위해 새로운 방법을 도입했다.

아쓰미(渥美) 반도 부근의 아이치(愛知) 현 토요하시(豊橋) 시의 자동차 부품공장. 주먹 크기의 톱니바퀴 모양의 부품이 생산 라인을 따라 이동한다. “윙~윙~”. 대기하고 있던 로봇이 부품을 집어 라인 옆의 전화박스처럼 생긴 장치에 끼워 넣었다.

3초 후, 옆의 모니터에 부품의 화상이 비춰지며 ‘OK’의 문자가 나오고 AI가 화상분석을 통해 출하할 수 있는 정밀도인지를 순식간에 판정한다.

-- 3밀리미터의 흠집도 ‘NG’ --
감탄하며 쳐다보고 있는 동안, 로봇 암(ARM)은 다음 차례로 이동해 온 부품을 출하용 라인에서 빼내었다. 체크 결과, ‘NG’로 판정된 듯 했다. 허가를 받고 상태를 살펴보니, 3밀리미터 정도의 하얀 먼지와 같은 것이 눈에 띄었다. 별 생각 없이 입으로 바람을 불어보았으나, 떨어지지 않았다. 손가락으로 건드려 보니 아주 살짝 흠집이 나 있었다.

“많은 사람이 관련된 검품 및 물류는 자동화로 하고 싶은 포인트 중 하나이다. 특히 AI를 조합한 검품 작업에 도전하고 있다”. 자동차부품 제조의 무사시(武蔵)정밀공업의 오오쓰카(大塚) 사장은 AI 도입의 대응 방안에 관해 설명한다. 검품이 자동화되면 숙련공이 다른 작업에 주력할 수 있게 되어 전체의 생산성이 향상될 것이다.

핵심이 되는 AI를 개발하고 있는 곳은 아베자이다. 아베자를 이끌고 있는 것은 오카다(岡田)사장이다. 10세에 프로그래밍을 시작해, 전국 고등학교 PC 콩쿠르에서 그랑프리를 수상. 전국 고등학교 디자인 선수권대회에서도 CG(컴퓨터 그래픽스)를 구사하여 우승, 문부과학성 장관상을 수상한 실력파 엔지니어이다.

IT(정보기술) 스타트업에서 근무하던 2011년, 시찰을 위해 방문한 미국 실리콘밸리에서 심층학습을 보고는 충격을 받았다. 그 이듬해인 2012년에 아베자를 설립. 당시 일본에서는 딥러닝(심층학습)을 전문적으로 다룬 기업이 없었다고 한다.

무사시정밀과 함께 공장에 AI를 도입하려는 프로젝트에서는 “정확하게 만들어진 부품을 학습시킴으로써 불량품을 퇴출시킬 수 있었다”라고 오카다 사장은 말한다. 일반적으로 심층학습을 활용한 AI는 방대한 데이터를 학습시켜, 물체의 특징을 판단할 수 있어야 한다. AI는 ‘어떤 것이 출하될 수 있고 어떤 것이 불량품인지’를 학습시키기 때문에 정답과 오답의 데이터를 대량으로 수집하는 것이 무엇보다 중요하다.

그러나, 과연 아이치의 자동차 부품공장의 명성답게 제조과정에서 불량품이 발생하는 것은 지극히 희박했다. 즉, AI가 불량품을 통해 배울 수 없었던 것이었다. 이에 따라 오토엔코더(자기부호화기)로 불리는 방법을 사용했다. AI에게 정답을 가르치는 것이 아니라, 데이터의 공통점을 찾게 하는 ‘비(非) 지도학급’을 활용한 뉴럴 네트워크(신경회로망)이다.

이 AI에게 ‘출하가 가능한 부품’을 대량의 화상을 통해 학습시켰다. 그러자 AI는 출하 가능한 부품이 어떤 것인지를 판단할 수 있게 되었다. 역설적으로 ‘출하가 불가능한 부품’을 골라 낼 수 있다는 것이다.

-- 숙련공에게도 미동 --
이번 AI가 판별할 수 있게 된 것은 자동차의 타이어에 조립하는 부품. 사람의 목숨의 담보로 하는 중요한 부품 중 1개이다. 부품의 도면에는 ‘흠집이 없을 것’이라고 써 있어 “약간의 흠집도 허용되지 않는 수준이 요구되고 있다”라며 무사시정밀의 무라타(村田) 프로젝트 리더는 말한다.

숙련공이라고 해도 그날의 컨디션 등에 따라 검품 정밀도에 문제가 발생할 우려가 있다. “그것을 확실한 수준으로 유지할 수 있는 AI와 로봇에게 맡기면 된다”(무라타 프로젝트 리더).

아베자는 창업이래, 소매점을 중심으로 카메라 및 센서 등으로부터 얻은 데이터를 AI로 분석하여 입점객의 성별∙ 연령 등의 속성 및 점포내의 사람의 유동성을 명확하게 파악하는 서비스를 중심으로 전개해 왔다.

제조 분야로 사업을 확장한 것에는 이유가 있다. “자동화로 인해 발생한 시간 및 인재를 AI가 할 수 없는 창조적인 활동에 집중시킬 수 있다”(오카야마 사장). 도한 AI를 구사함으로써 발생하는 여유로 한층 더 사람의 생활을 편리하게 하는 아이디어를 창출하는 사회 구현을 목표로 한다.

‘Abeja’란 스페인어로 벌을 의미한다. 꿀벌은 식물의 수분을 도와 동물로 이어지게 하는 먹이사슬의 중요한 역할을 담당한다. 제조(모노즈쿠리)와 AI를 연결시킴으로써 사회 전체의 에코시스템을 뒷받침 하고 싶다. 아베자는 그런 ‘꿀벌 기업’을 목표로 하고 있다.

 -- 끝 --