[한스경제=최창민 기자] 타이어 업계가 제조 과정에 인공지능(AI) 기술을 도입한 것은 어제오늘 일이 아니다. 최근 업계는 AI를 미세 공정까지 확대 적용하고 나섰다. 컴파운드 디자인, 도면 자동 설계, 검사 자동화 등 회사별로 활용법도 가지각색이다.

25일 타이어 업계에 따르면 한국타이어는 업계에서 선도적으로 AI를 제조 공정에 도입한 회사로 꼽힌다. 지난 2019년 조현범 회장 주도로 AI 기반 '버추얼 컴파운드 디자인(Virtual Compound Design, VCD)’ 시스템을 도입한 한국타이어는 최근 타이어 컴파운드 특성을 예측해 최적의 컴파운드 조합법을 만드는 기술을 개발했다. 이를 통해 개발 기간을 절반으로 단축하는 성과를 냈다. 이와 함께 '가상 타이어 개발(Virtual Tire Development)' 기술도 전 공정에 도입해 실행 중이다.

타이어 패턴 디자인에도 AI를 도입했다. ‘패턴 생성 AI 모델’을 적용, 스마트타이어 센서로 수집된 데이터를 AI가 분석해 타이어 마모·마찰 알고리즘을 개발한다. 타이어 주행 테스트에는 AI를 활용한 자율주행을 도입했다.

지난 17일에는 안덕근 산업통상자원부 장관이 한국타이어의 연구소 테크노플렉스를 찾았다. 연구 개발 과정에 AI를 적극 도입해 성과를 낸 기업으로 한국타이어가 주목받았기 때문이다. 한국타이어는 이 자리에서 타이어 연구 개발과 직원의 생산성 향상을 위한 AI 기술 도입, 활용 성과 등을 소개하고 제3차 산업디지털전환위원회를 개최해 AI 기술 방향성을 논의했다.

금호타이어는 타이어 디지털 트윈 시스템을 구축, 이달부터 디지털 전환에 나선다.

2021년 타이어 개발 프로세스의 디지털 전환을 선언한 금호타이어는 센서를 적용한 스마트 타이어 개발을 비롯해 컴퓨터 지원 엔지니어링(CAE) 기술, 디지털 기술과 인공지능 기술을 융합한 디지털 트윈(DT) 시스템 구축에 매진해왔다. 디지털 트윈 시스템을 적용하면 제품 개발 과정이 실물에서 가상으로 옮겨진다. 비용 절감, 개발 기간 축소 등의 효과가 따른다.

디지털 트윈에 따라 신규 타이어 개발은 가상의 공간에서 진행된다. 디지털 기반으로 여러 버전의 타이어 도면을 자동으로 설계하고 빅데이터·유한요소법(FEM) 성능 예측을 수행한다. 이어 버전을 선별하고 AI 기반 최적 설계를 통해 최종 버전을 산출한다. 최종적으로 차량 동역학 해석 기반의 가상 평가를 통해 타이어 성능을 검증한다. 금호타이어는 "타이어는 회전저항, 제동, 마모, 승차감, 소음진동 등의 주행 성능을 만족시키기 위해 제품 컴파운드, 패턴, 구조, 형상 등의 설계 인자들을 최적으로 디자인하는 기술이 매우 중요하다"며 "타이어 디지털 트윈 기술을 통해 전반적인 제품 개발 프로세스의 혁신을 유도, 제품 개발 기간 단축, 제품 성능 향상, 개발 비용 절감 등에 획기적으로 기여할 것"이라고 밝혔다.

넥센타이어는 최근 AI 기반 타이어 제품 검사 자동화 시스템 도입을 마쳤다. 플랫폼 형태로 시스템을 개발, 국내외 공장 설비에 적용한 첫 사례다.

넥센타이어가 검사 자동화 시스템을 도입한 배경으로는 안전이 꼽힌다. 자동차의 ‘신발’인 타이어는 제품 특성상 극한의 주행 환경에서도 탑승자의 안전을 보장해야 한다. 타이어 제조 업체는 최종 검사 공정에서 제품의 미세한 결함까지 찾아내기 위해 공을 들이는 이유다.

넥센타이어는 자동화 시스템을 구축하면서 사람의 손길에 AI의 정교함을 더했다. 넥센타이어는 자동화 시스템을 기계가 카메라를 통해 시각적인 정보를 인식해 분석하는 머신비전 방식의 비파괴 검사 장비에 적용했다. 제품의 구조적 결함을 탐지하는 ‘엑스레이 검사 장비’와 기포를 탐지하는 ‘레이저 간섭계 검사 장비(쉬어로그래피)’ 등이 대표적이다. 이들 장비는 기존 작업자의 시각에 의존하던 검사 이미지 판독을 돕는다. 이번 시스템으로 넥센타이어는 검출 재현율을 최고 99.96%까지 확보했다.

AI 기반 타이어 제품 검사 자동화 시스템의 또 다른 특징은 AI가 학습하고 실무에 적용하는 과정까지 자동화했다는 점이다. 이 과정에서 넥센타이어는 머신 러닝 자동화 솔루션 업체인 뉴로클, 타이어 설계·해석·데이터 처리 전문 기업 PDS솔루션 등과 협업했다. 기존 6개월에서 최대 1년이 소요됐던 딥러닝 모델 생성 기간을 이틀로 대폭 개선했다.

업계 관계자는 "제조업인 타이어 회사가 AI를 적용하면 개발은 물론 생산, 검수에 이르는 전 과정이 대폭 개선돼 비용 절감 효과도 볼 수 있을 것"이라고 분석했다.

최창민 기자 ichmin61@sporbiz.co.kr