-연구개발부터 제조·서비스·온라인 채널까지
-AI 활용으로 시간과 비용 크게 절감해
현대자동차그룹이 12일 양재 본사에서 미디어를 대상으로 AI 전환(AX) 과정과 향후 계획을 공개했다.
먼저, 그룹은 AX를 통해 연구개발, 제조, 서비스, 고객 온라인 채널 등 다양한 영역에서 일하는 방식을 혁신하고 나아가 실질적인 업무 혁신 사례를 만들어가고 있다. 특히, 현업 담당자가 업무를 획기적으로 개선할 수 있는 아이디어를 고민하는 과정에서 사내 생성형 AI 플랫폼인 ‘에이치 챗 프로(이하 H Chat Pro)’를 활용해 업무 툴을 직접 개발하고 실제 업무에 적용하는 사례가 점차 늘고 있다.
실제로 이날 행사에서는 각 부문별로 AI를 적용해 업무 생산성과 비용 효율을 높인 대표 사례들이 소개됐다. 연구개발 분야에서는 AI를 활용해 수십 년간 축적된 충돌 시험 데이터와 연구 자료를 보다 빠르게 탐색하고 활용할 수 있는 환경을 구축하고 있다.
‘충돌안전 AI 어시스턴트’는 과거 충돌 시험 결과와 시험 이미지, 해석 자료 등 여러 시스템에 분산돼 있던 연구 정보를 통합 검색하고 유사 사례를 빠르게 찾아 비교·분석할 수 있도록 지원하는 AI 기반 연구개발 시스템이다.
충돌안전 연구에서는 실제 차 충돌 시험과 컴퓨터 기반 충돌 해석, 과거 사례 분석 결과 등을 종합해 차의 안전 성능을 개선한다. 이 과정에서 과거의 연구 결과와 사례를 신속하게 찾아 활용하는 것은 개발 효율과 품질을 높이는 데 중요한 역할을 한다. 하지만 관련 자료가 여러 시스템에 분산돼 있거나 엔지니어의 경험과 노하우에 의존하는 경우가 많아 필요한 정보를 빠르게 확인하는 데 어려움이 있었다.
현대차그룹은 AI를 활용해 연구 정보를 연결하고 엔지니어가 단순히 자료를 검색하는 것을 넘어 유사 충돌 사례의 시험 조건과 차 구조, 상해 발생 원인, 개선 대책까지 함께 분석 및 참고할 수 있는 환경을 구축했다.
이를 통해 엔지니어들은 관련 사례 탐색과 분석 자료 검토에 소요되는 시간을 약 90% 단축했다. 또 확보된 시간을 분석 결과 해석과 설계 개선, 시험 전략 수립 등 고부가가치 업무에 활용하고 있다.
제조 현장에서는 AI를 활용해 생산 공정의 품질 관리와 운영 효율을 높이고 있다. ‘AI 자동화 인식 서비스’는 차 식별번호(VIN)를 기반으로 생산 공정에 투입되는 차와 시스템상에 등록된 차 정보를 실시간으로 대조·검증하는 비전 AI 기반 솔루션이다.
기존에는 작업자가 차 정보를 눈으로 직접 확인하거나 시스템 정보를 기반으로 검증했지만 생산 라인에 설치된 카메라와 AI 이미지 인식 기술을 활용해 차 식별번호를 자동으로 판독하고 실제 차 정보와 시스템 정보를 실시간으로 비교할 수 있도록 했다.
이를 통해 작업 오류를 조기에 발견하고 대응할 수 있게 됐으며 국내 및 전세계 현대차·기아 공장 기준 연간 52.4억원의 비용 절감 효과를 거두고 있다. 현재 해당 서비스는 국내 현대차·기아 전 공장을 비롯해 미국, 유럽, 인도, 아시아태평양 지역 등 글로벌 생산 거점 약 70개소에 적용돼 운영 중이다.
‘대차 정렬 최적화 기술’은 생산 라인에 부품을 공급하는 대차 공정에서 발생하는 복잡한 이동 경로를 AI가 자동으로 최적화하는 솔루션이다. 기존에는 설비 오류 등으로 대차 순서가 꼬일 경우 작업자가 직접 이동 경로를 판단하고 복구해야 했지만 현대차그룹은 기존 탐색 알고리즘에 강화학습 기반 AI 기술을 결합해 수많은 경우의 수 가운데 최적의 경로를 자동으로 도출하도록 했다.
이를 통해 불필요한 생산 중단 시간을 약 86% 줄이는 등 운영 효율을 높였다. 나아가 제조 특화 AI 에이전트 생태계인 ‘E-FOREST: POLARIS(이포레스트: 폴라리스)’를 구축해 현업 엔지니어들이 직접 AI 에이전트를 생성하고 검증, 운영할 수 있도록 지원하고 있다.
이포레스트: 폴라리스는 품질, 생산, 설비, 물류 등 제조 전 영역의 업무 경험과 노하우를 AI 에이전트 형태로 구현하고 실제 현장에 적용할 수 있도록 지원하는 제조 특화 AI 플랫폼이다. 기존에는 데이터가 여러 시스템에 분산돼 있고 AI 활용에 전문 개발 역량이 필요했지만 이포레스트: 폴라리스를 통해 현업 엔지니어들도 자신의 업무에 특화된 AI 에이전트를 개발하고 활용할 수 있다.
특히, 단순한 시범 운영(PoC)에 그치지 않고 실제 제조 현장에서 활용되는 서비스 수준의 AI 에이전트를 구현함으로써 개인의 경험과 노하우를 조직의 디지털 자산으로 축적하고 있다.
서비스 분야에서도 AI 활용이 확대되고 있다. 해외 정비 현장에서는 LLM 기반 ‘정비 지원 AI 서비스’를 통해 정비사들이 복잡한 정비 매뉴얼과 기술 자료를 일일이 검색하지 않고도 문제의 원인과 대응 방안을 신속하게 확인할 수 있도록 지원하고 있다.
차 오류 코드나 증상을 자연어로 입력하면 AI가 관련 매뉴얼과 과거 정비 기록 등을 종합 분석해 최적의 진단 결과를 제시한다. 이를 통해 정비 대응 시간은 약 42% 단축됐다. 이 외에 고객 서비스 채널에서는 AI를 활용해 고객 리뷰 대응 업무의 효율성을 높이고 있다. 고객 리뷰 대응 자동화 솔루션은 전 세계 현대차·기아·제네시스 오너가 모바일 애플리케이션에 남긴 리뷰를 AI가 자동으로 분석하고 분류한 뒤 적절한 태그를 생성하고 답변 초안까지 작성하는 서비스다.
리뷰가 등록되면 AI는 구조화된 지식 데이터베이스를 활용해 리뷰 내용을 분석하고 적절한 대응 방향을 도출한 뒤 답변을 생성한다. 담당자는 AI가 생성한 결과를 최종 검토한 후 고객에게 전달함으로써 업무 효율성과 답변 품질을 동시에 확보할 수 있다.
과거에는 담당자가 리뷰를 직접 읽고 분류한 뒤 개별 답변을 작성해야 했지만 AI 도입 이후 리뷰 1건당 처리 시간이 평균 35분에서 5분 수준으로 크게 단축됐다. 답변 품질 역시 높아졌다. 반복 업무가 줄어든 덕분에 업무 담당자는 소비자 경험 분석과 서비스 개선 등 보다 고부가가치 업무에 역량을 집중할 수 있게 됐다. 현재 전체 리뷰의 약 85% 이상이 AI 기반으로 처리되고 있으며 오는 9월부터는 전체 고객 리뷰 대응 프로세스를 자동화할 예정이다.
이처럼 현대차그룹은 연구개발, 제조, 서비스, 고객 온라인 채널 전반에 AI를 적용해 업무 생산성을 높이는 동시에 임직원들의 업무 방식을 혁신하며 전사 AX를 가속화하고 있다.
