디엔오토모티브, 차 방진 기술 독보적
코렌스, 배기가스 재순환장치 고도화
과기정통부-NIPA 지원 사업 성과 올려
경남 양산시에 위치한 디엔오토모티브는 차량용 방진 분야에서 독보적인 입지를 구축한 글로벌 자동차부품 전문 기업이다. AI솔루션이 데이터를 수집, 3D 모델링을 활용해 방진부품의 최적 형상을 도출해내고 생산공정으로 전달한다. 양산에 위치한 배기가스 재순환 장치 전문기업인 코렌스는 AI를 기반으로 고객사별 제품 설계를 지능화하고 품질 불량까지 잡아낸다.
디엔오토모티브와 코렌스는 과학기술정보통신부와 정보통신산업진흥원(NIPA)이 주관하는 'AI융합 지역특화산업 지원' 사업으로 생산·검사공정을 지능화해 효율을 높였다. 과기정통부와 NIPA는 지원사업을 통해 지역에 특화한 인공지능실증랩을 구축, 지역특화 산업을 영위하는 기업이 AI 전문기업이 개발한 기술을 생산공정에 활용하도록 연결했다. AI융합 지역특화산업 지원 사업은 정부가 민간 협력을 이끌며 기술적 어려움을 해결하고 산업 생태계 간 협력을 확대하는 디지털 대전환의 엔진 역할을 수행하고 있다.
〈1〉자동차 방진·배기가스재순환장치 수요기업
◇디엔오토모티브, 방진부품 설계에 AI 적용
디엔오토모티브는 2022년 5월부터 경남지역 AI 융합 지역특화산업 지원사업에 수요기업으로 참여해 2023년까지 과제를 수행한다. 디엔오토모티브는 자동차 산업의 신차 생산 주기가 과거에 비해서 현저하게 짧아짐에 따라 완성차 업체 요구를 충족하는 방진부품을 적기에 개발, 최적화해 공급하기 위해 지속적으로 제품을 개선하고 있다.
디엔오토모티브는 과기정통부와 NIPA 매칭을 통해 에스피파트너스를 AI 기술 개발기업로 선정해 개발 업무 효율화에 협력했다. 양사는 'AI 기반 차량 고무부싱부품의 설계 수치 추천 시스템'을 구축했다. 시스템을 통해 설계·해석 데이터를 AI 기술에 접목, 분석해 초기 형상 설계 시간을 줄이고 설계자 전문성을 지원하고자 했다.
차량용 고무부싱부품 형상의 설계·해석 공정에서 특성·형상 데이터를 학습해 AI학습모델을 도출해 모델 성능평가 1점 만점에 0.8점 이상을 달성한다. 특성 수치 입력 시 최적의 수치 추천을 통해 재설계 대상 비율이 감소에 따른 정상설계 증가를 기대하고 있다. 연구 기술력 전반 향상을 통한 경쟁력 상승도 기대된다.
김인환 디엔오토모티브 대표는 “방진제품에 대한 설계지능화 구현 후, 고도화 작업을 통해 글로벌 기업에 확대 적용할 계획”이라며 “해당 분야에서 공정에 AI 기술을 융합·적용하게 된다면 타 설계 분야에서도 적용해 확대해 나가겠다”고 말했다.
◇코렌스, AI로 배기가스 재순환장치 개발효율 제고
코렌스는 배기가스 재순환장치(EGR 쿨러)와 오일 쿨러 등 자동차 부품에 특화한 글로벌 전문기업이다. 회사 경영진은 고객사 제품 개발 주기 단축에 따른 전통적인 방식인 해석 시뮬레이션에 국한된 프로그램에 의존해 진행해서는 납기를 맞추기가 점차 어려워진다고 판단했다. 이 같은 고민을 해결하기 위해 AI 도입 필요성을 절감하던 중 과기정통부와 NIPA가 진행하는 경남지역 AI융합 지역특화산업 지원 사업에 참가하게 됐다.
코렌스는 지속적인 스마트공장 구축 사업으로 각종 설비로부터 사물인터넷(IoT) 데이터를 빅데이터화해 500억건 데이터를 보유하고 있다는 게 강점이다.
코렌스는 과기정통부와 NIPA 매칭을 통해 AI전문기업인 동서정보기술과 설계지능화와 검사지능화를 구축하기 위해 보유 데이터를 제공, AI 학습데이터를 만들기 위한 전처리 작업을 공동 구축하기로 했다. 향후에는 스스로 할 수 있는 단계까지 기술 이전을 계획하고 있다.
◇AI가 최적설계 찾아주고 불량품까지 검사
양사는 설계지능화 분야에서 'CFD 해석 단계에서 도출된 방열성능 값을 AI를 적용해 최적의 값을 추천해 주는 AI 모델' 구축 과제를 수행한다. 패키지 데이터가 제공한 방열성능 기준 값을 토대로 전산유체역학(CFD) 해석 단계를 거쳐 측정된 방열성능 값의 상관관계를 분석해 최적 발열 성능 값을 예측한다. 방열성능 측정값이 기준치와 일치할 경우 3D 디자인 및 CFD 해석을 생략할 수 있다. 제품개발 단계부터 새롭게 시작해 방열성능 측정까지 걸리는 기간을 단축하는 것이다. 현재 연간 17.6개 아이템 개발·검증 기간을 29.3개까지 증가시킬 수 있다.
양사는 검사지능화 분야에서 'MPC EGR 쿨러 누설검사공정에서 발생하는 완제품 불량을 분석해 사전 예방하는 최적의 AI 모델 구축' 과제를 수행한다. 공정에서 발생하는 데이터를 전산 센터 서버로 실시간 연동 수집·관리해 품질 및 생산설비를 분석한다. 데이터에 의한 제품 품질 불량 판정으로 제품 품질 균일화가 가능하고 품질 검사 담당자의 편차 감소를 기대할 수 있다. 코렌스는 AI 솔루션을 성공적으로 적용할 경우 제품 폐기 비용이 기존 8100만원에서 2000만원 수준으로 감소할 것으로 기대하고 있다.
하영대 코렌스 대표는 “설계지능화와 검사지능화 솔루션이 구축되면 EGR 쿨러 부문 글로벌 1위로 부상을 기대한다”고 말했다.
박지성기자 jisung@etnews.com
