당신이 들어본 적 없는 420억 달러 규모의 자동차 대기업이 공장에 인공지능을 도입하고 있습니다.

마그나는 대부분의 운전자들이 이름을 들어본 적은 없지만, 거의 틀림없이 접해봤을 법한 회사 중 하나입니다. 66년 역사를 자랑하는 이 캐나다 기업은 세계 최대 자동차 부품 공급업체 중 하나로, 주요 자동차 회사들을 위해 시트와 사이드미러부터 첨단 운전자 보조 시스템(ADAS)까지 모든 것을 생산합니다. BYD, 테슬라, 현대, 포드, 폭스바겐, 샤오펑 등 최소 59개 글로벌 자동차 제조업체에 부품을 공급하고 있으며, 메르세데스-벤츠 G-바겐과 같은 차량 전체를 수작업으로 조립하기도 합니다. 28개국에 걸쳐 330개의 제조 및 조립 공장을 보유하고 연간 약 420억 달러의 매출을 올리는 마그나는 글로벌 자동차 공급망의 핵심적인 위치를 차지하고 있습니다. 이제 마그나는 이러한 사업 영역 전반에 인공지능(AI)을 접목하고 있습니다. 마그나의 연구개발 담당 수석 부사장인 샤라스 레디는 비즈니스 인사이더와의 인터뷰에서 "AI는 이미 마그나의 공급망과 제조 운영의 여러 단계에 통합되어 있습니다. 우리는 AI를 독립적인 기술로 보지 않습니다."라고 밝혔습니다. 마그나의 AI 투자는 제품 품질, 장비 유지보수, 공장 안전, 에너지 절감, 생산 속도라는 다섯 가지 영역에 집중되어 있습니다. 고객에게 가장 눈에 띄는 사례는 AI 기반 비전 검사 시스템입니다. 비즈니스 인사이더가 포드 공장에서 다뤘던 카메라 시스템처럼, 마그나는 고해상도 스캐너와 머신러닝을 활용하여 부품의 결함과 불규칙성을 실시간으로 감지합니다. AI를 통해 얻을 수 있는 가장 큰 이점은 전면적인 자동화에서 오는 것이 아닙니다. 레디는 "실제 운영에 가장 가까운" 애플리케이션에서 가장 확실한 효과를 볼 수 있다고 말했습니다. 두 가지 주요 사례가 있습니다. 마그나는 AI를 활용하여 공장의 원활한 운영을 유지하고 있습니다. 진동, 온도, 압력을 모니터링하는 시스템은 장비 고장을 사전에 예측하여 공장의 비용이 많이 드는 가동 중단을 방지합니다. 또한, 마그나는 자율 이동 로봇을 도입하여 작업장 간에 무거운 자재를 운반하고 있습니다. 또 다른 핵심 사례는 효율성 향상입니다. 마그나는 머신러닝을 사용하여 시설 전반의 에너지 사용량, 용수 소비량, 산업 폐기물을 추적하고, 이상 징후를 파악하여 비용 절감 방안을 모색합니다. 궁극적으로 Magna는 데이터, 소프트웨어, 자동화 시스템을 공장 전체 운영에 걸쳐 연결하는 "통합 공장"을 구축하기 위해 노력하고 있습니다. Reddy는 통합 시스템의 가치가 단일 지표로 나타나는 것이 아니라 스케줄링, 자재 흐름, 의사 결정 등 여러 영역에 걸쳐 나타난다고 말했습니다. "가치는 분명하지만, 그 영향력은 훨씬 더 분산되어 있습니다." 자동차 산업은 관세와 무역 갈등부터 자재 공급 부족, 불균등한 글로벌 전기차 수요에 이르기까지 수년간 여러 가지 혼란에 직면해 왔습니다. 자동차 제조업체들은 이러한 불균형에 대응하기 위해 뉴스 모니터링 모델을 도입해 왔습니다. 예를 들어, 작년 Business Insider는 GM이 AI를 활용하여 글로벌 공급망 차질을 모니터링하고 있다고 보도했습니다. Reddy는 Magna도 이와 유사한 접근 방식을 취하고 있다고 말했습니다. 그는 AI가 "공급망 관리의 기본 원칙"을 대체하는 것이 아니라 잠재적 위협을 "증폭기"처럼 증폭시키는 역할을 한다고 설명했습니다. "단기적으로는 가시성 향상과 신속한 의사 결정, 즉 더 빠른 신호 수신, 더욱 강력한 시나리오 모델링, 그리고 더욱 체계적인 대응이 가능해질 것입니다."라고 그는 말했습니다. 마그나의 공장들은 단 한 번의 획기적인 발전보다는 단계적으로 소프트웨어 기반으로 전환되고 있으며, 시스템에서 안정적인 결과를 도출할 수 있는 부분에 인텔리전스를 접목하고 있습니다.