[알파경제=(고베)우소연 특파원] 니혼게이자이신문(니케이)에 의하면 덴소와 도쿄대학이 차세대 생산 시스템을 개발해 2030년 국내외 기업에 판매할 계획이다. 

 

핵심은 생산 설비에 결함이 생겼을 때 베테랑 작업자가 과거에 수행한 수리 기록을 AI가 찾아내 안경형 웨어러블 단말기에 재현하는 방식이다. 일본식 고품질 제조 노하우를 상품화해 기업에 제안하겠다는 구상이다.

새 시스템은 AI가 베테랑 작업자의 보수 장면을 담은 동영상과 이미지 데이터를 분석해 문서로 정리한다. 작업자가 안경형 단말기를 착용하면 실제 설비 위에 화살표와 번호가 겹쳐 표시돼 순서대로 작업할 수 있다. 기존 데이터베이스와도 연동해 과거 기입 내용까지 분석하고, 단어의 연관성을 찾아 연결한다.

일본어 외 언어로도 검색이 가능하도록 설계해 전용 단말기에서 재현할 수 있게 한다. 덴소는 2028년 자사 공장에서 실증 실험을 하고, 2029년에는 외부 공장으로 시험 범위를 넓힐 계획이다. 이후 실증 결과를 바탕으로 시스템을 개량해 2030년에는 해외 수출과 국내외 판매를 추진한다.

개발은 도쿄대 연구실에 소형 생산 라인을 꾸려 진행한다. 이 모의 장치에서는 과거 덴소 내부에서 발생한 설비 문제를 재현하고, 베테랑 작업자가 고장 난 부품을 찾아 수리하는 과정을 카메라에 기록한다. 덴소 관계자는 설비 이상 중 95%가 다른 거점에서 과거에 발생한 사건이라고 밝혔다.

기존에도 설비 이상과 수리 내용을 기록한 데이터베이스는 있었지만, 작업자마다 고장 인식이나 부품 명칭이 달라 정보가 불명확했고 검색도 쉽지 않았다. 그 결과 수리 방식이 이어지지 못했고, 안경형 단말기 같은 도구로 작업 지시를 전달하는 데도 한계가 있었다. 설비 제조업체에 수리를 맡기거나 일본 국내외에서 베테랑 작업자를 불러야 하는 일도 발생해, 가동 재개까지 시간이 길어지고 매출 손실도 커졌다.

최근 독일 BMW와 한국 현대자동차그룹 등에서도 제조 현장에 인간형 로봇 도입을 검토하는 흐름이 확산하고 있다. 다만 로봇이 대신하기 어려운 인간의 배려와 유연한 판단이 다시 주목받는 분위기다. 덴소와 도쿄대학은 이런 흐름 속에서 일본의 제조 노하우를 AI로 언어화해 해외에서도 재현 가능한 형태로 바꾸겠다는 구상이라고 니케이는 전했다.

 

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