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■ LG CNS AI빅데이터 플랫폼 '디에이피(DAP)'와 구글 클라우드의 AI 솔루션 'AutoML(오토머신러닝)' 결합해 제조 불량률 개선
□ 제조 공장의 부품 불량 판정 공정에 양사의 인공지능 기술 적용
□ LG CNS 디에이피: AI 딥러닝으로 수 만개의 양품·불량품 데이터 분석해 공장 지능화 구현의 전체를 담당
□ 구글 클라우드 AutoML: LG CNS가 분석한 양품·불량품 데이터로 인공지능을 학습시켜 불량품 판정용 AI 모델을 자동으로 생성
 
■ 제조 부품 불량 판독 시간 30배 빠르게 단축
□ LG 계열사 제조 공장의 수 십만 건 데이터로 시험한 결과, 불량 판독 AI모델 생성 기간 1주일에서 최대 2시간으로 단축
 
■ LG 계열사 부품, 소재 등 제조 영역에 적용해 제조지능화 수준 가속화
□ LCD·OLED 패널, 화학 제품 등의 결함 감지 및 품질 관리 개선에 적용 계획
 
 
LG CNS가 구글 클라우드 AI솔루션을 접목해 제조 지능화 가속화에 나섰다. 
 
LG CNS는 10일 구글 본사의 초청으로 美 샌프란시스코에서 열린 '구글 클라우드 넥스트 2019'에서 구글과의 제조 AI 혁신사례를 발표했다.
 
'구글 클라우드 넥스트(Google Cloud NEXT)'는 구글 클라우드 조직에서 개최하는 개발자 행사로 올해 4회차를 맞는다. 올해 3만명이 넘는 개발자와 파트너가 참석하는 등 구글 최대 규모의 행사로 거듭나고 있다.
 
이날 발표에 나선 LG CNS AI빅데이터담당 이성욱 상무는 구글과 협력해 제조공장 부품 불량 판정에 AI 이미지 판독 기술을 적용한 비전검사 사례를 소개했다.
 
LG CNS는 지난해부터 AI빅데이터 플랫폼 '디에이피(DAP)'와 구글 클라우드의 AI솔루션 'AutoML(오토머신러닝)'을 결합해 제조 불량률의 혁신적 개선에 나서고 있다.
 
AutoML은 인공지능으로 인공지능을 개발해주는 서비스로, 기업이 보유한 사진·텍스트 등 각종 데이터로 인공지능을 학습시켜 특정 분야에 활용할 수 있는 새로운 AI모델을 자동으로 만들어내는 기술이다.
 
비전검사 영역에 있어 LG CNS 디에이피는 AI 딥러닝으로 수 만개의 양품·불량품 데이터를 분석해 공장 지능화 구현의 전체를 담당한다. 구글 클라우드 AutoML은 LG CNS가 분석한 양품·불량품 데이터를 인공지능에 학습시켜 불량 판정용 AI 모델을 자동으로 생성하는 역할을 맡는다.
 
LG CNS는 데이터 수집, 분석, 학습, 모델링, 적용에 이르는 비전검사 전 과정 중 많은 시간과 노력이 들어가야 하는 학습과 모델링 영역에서의 어려움을 구글 클라우드 AutoML로 해결할 수 있다.
 
LG CNS가 AutoML을 적용해 LG 계열사 제조 공장의 수 십만 건 데이터로 시험한 결과, AI 모델 제작 기간을 1주일에서 최대 2시간으로 단축하며 약 30배 빠른 판독 시간을 기록했고, 불량 판정률은 평균 6% 가량 상승 시켰다. 또한 양사의 결합 기술로 판정 난이도가 높은 공정에서도 판독률 99.9% 달성이 가능해졌다.
 
이밖에도 AutoML 도입으로 인해, 기존 인공지능 학습 업무를 맡던 개발자들은 불량 데이터 분석가(데이터 사이언티스트)로 전환, 전문성 높은 업무에 집중할 수 있게 됐다.
 
LG CNS는 구글 클라우드 접목 기술을 LG 계열사의 LCD·OLED 패널, 화학 제품 등 제조 영역의 결함 감지 및 품질 관리 개선에 적용해 제조 지능화 수준을 가속화할 계획이다.
 
LG CNS 이성욱 상무는 "스마트팩토리 현장에 정확도 99.9%의 비전검사 기술을 제공하는 글로벌 대표 지능형 비전검사 기업으로 도약할 것"이라 밝혔다.