컴파운드 예측 모델 'VCD 시스템' 개발…머신러닝 활용한 '자동화 검수 시스템'도 운영
한국타이어앤테크놀로지는 기술 경쟁력을 높이기 위해 타이어 제조 전 과정에 인공지능(AI)을 도입한다.
한국타이어는 지난해 인공지능을 활용한 타이어 컴파운드(복합 소재) 물성 예측 모델 ‘VCD 시스템’을 카이스트(KAIST)와 함께 개발했다.
VCD 시스템은 타이어 컴파운드를 개발할 때 실제 테스트 없이도 축적된 데이터를 바탕으로 최적의 컴파운드 조합법을 찾는 기술이다. 인공지능이 컴파운드 특성 예측을 돕는다.
천연고무, 합성고무, 카본블랙 등 15종 이상의 재료가 혼합된 타이어 컴파운드는 각 원료의 조합 비율뿐 아니라 온도, 도구, 배합순서, 압력 등 다양한 변수에 따라 물성이 달라지기 때문에 개발과정이 매우 복잡하다.
일반적으로 컴파운드를 개발하는 데 짧게는 6개월에서 길게는 3년이 소요되지만, 인공지능을 활용할 경우 이 기간이 50%가량 단축된다.
새로 개발한 시스템은 클라우드 플랫폼 내에 현실 속 사물의 쌍둥이인 '디지털 트윈(Digital Twin)'을 만들고 가상 시뮬레이션을 통해 도출된 결과를 현실에 반영하는 과정을 반복해 향상된 결괏값을 찾아가는 방식으로 운영된다.
한국타이어는 제조뿐 아니라 검수 과정에도 인공지능을 활용하고 있다.
일반적으로 타이어 제품의 최종 검수는 고숙련 전문가가 다년간의 경험을 통해 학습한 기준으로 부적합 여부를 가려낸다. 이 경우 부적합으로 판단해야 할 기포의 크기와 형상이 항상 같게 나타나지는 않아 어려움이 있었다.
하지만, 한국타이어는 카이스트 산업ㆍ시스템공학과 AI 전문가와 협업해 컴퓨터가 학습으로 부적합 기준을 체계화하는 머신러닝 기술을 적용해 자동화 시스템을 완성하게 됐다.
자동화 시스템 적용이 끝나면 일관성과 효율성이 개선되고, 판정 시간도 단축돼 설비 가동률 또한 향상될 전망이다. 한국타이어는 향후 X-Ray 방사선 검사, 외관 검수 과정에까지 AI 기술을 확산할 계획이다.