일본산업뉴스요약

타이어 제조에 AI 활용
일손부족에 대응 및 품질개선

타이어 제조에 인공지능(AI)을 활용하는 움직임이 확산되고 있다. 타이어는 천연 고무를 포함하는 물성이 변하기 쉬운 제품이다. 가공조건을 세밀하게 조정하면서 품질을 확보하고 있다. 최근 시장이 원하는 요구 정도는 높아져 더욱 고품질의 타이어를 적절한 타이밍에 제조할 필요가 나오고 있다. 각 제조사는 IoT 등으로 센싱한 데이터를 AI로 분석하고 최적의 가공조건을 효율적으로 발견해내는 시도를 추진하고 있다.

-- 숙련공에 의존하다 --
천연고무는 산지에 따라 성질에 불균형이 나오는 천연자원이다. 온도 및 습도 등의 환경에 따라서도 물성이 변화한다. 이 때문에 제조공정에서는 가공하는 시간 및 온도, 압력을 가하는 방법 등 기계의 조정을 거쳐 최적의 제품으로 완성한다. 제조현장에서는 기계를 이용한 자동화가 추진되는 한편 품질 개선은 자동화하기 어려운 영역이다. 지금까지는 숙련공들이 쌓은 지식 및 경험으로 대응하고 있었지만 일손부족의 대응 및 기능전승이 필요 해져 품질개선에 과제를 가지고 있었다.

-- 불량 40% 감소 --
브릿지스톤은 제조에 관한 빅데이터를 AI로 분석해 품질을 개선하는 ‘제조현장지원AI’를 도입한다. 제조설비 및 타이어의 종류, 계절변동, 재료에 따라 가공조건의 예측치를 계산해 최적화를 도모한다. 한 승용차용 타이어의 경우 불량품의 발생을 약 40% 줄이는 것에 성공했다고 한다.

AI 활용의 중심적인 역할을 하는 것은 데이터 사이언티스트다. AI에 맡긴 채 모든 품질이 자동으로 개선되는 것은 아니며 매주 품질과 데이터의 관계성을 비교 검증하고 나아가 개선을 더하고 있다. 게다가 데이터 사이언티스트는 취득한 데이터를 단순히 처리하는 것만이 아닌 공장설비의 지식 및 제조공정 그 자체를 이해하고 타이어 제조에 관한 부문 전체와 연계하지 않으면 AI 활용은 어렵다.

프로젝트의 책임자는 “데이터 사이언티스트 한 명으로는 불가능한 일이다. 다양한 물리현상을 이해할 필요가 있다.”며 종합적인 시도가 개선의 지름길이라고 한다.

-- 생각하는 시간 --
스미토모 고무공업도 AI를 활용한 생산 시스템을 나고야공장에 도입해 품질 확보와 작업 효율화를 양립한다. 사람 손으로 데이터 수집과 분석, 해석을 AI로 자동화함으로써, 더욱 생산성이 높은 업무에 주력하는 것이 가능하게 되었다.

지금까지 타이어의 품질개선에는 각 공정에서 취득한 데이터를 표 계산 소프트웨어로 처리하고 그때마다 조건을 바꾸어 공정에 반영해왔다. 제조현장에서 일하는 직접 부문만이 아닌 데이터를 다루는 간접 부문도 포함해 방대한 시간을 소비하고 있다. AI의 도입으로 데이터 수집 및 분석, 해석 시간을 약 90% 줄일 수 있었다고 한다.

나고야공장 공장장은 “품질 측면에서 고객 및 시장의 요구에 어떻게 대응할 지가 과제다. 작업에 소비하는 시간을 줄여 사람이 생각하는 시간을 늘린다.”며 근무 방식의 질 향상으로도 연결하고 있다.

-- 끝 --