자동차 산업은 전기화와 지능화를 통해 제품 가치를 향상시켜야 하는 중요한 과제에 직면해 있으며, 이를 위해서는 기존 차량의 표준 가치를 넘는 더 많은 노력을 들여야 합니다. 효율적인 리소스 사용은 제품의 가치와 비즈니스의 지속가능성에 직접적으로 영향을 미칩니다. 오늘날과 같이 빠르게 진행되는 세상에서 진화하는 고객의 요구를 이해하는 것은 제 시간에 제품을 제공하기 위해 매우 중요합니다. 이와 관련된 한 가지 이니셔티브는 충돌 안전 차량 개발을 위한 검토 프로세스부터 시작하여 숙련된 엔지니어의 지식을 후배 엔지니어에게 전수하는 고급 전문가 시스템(A-ES)을 구현하는 것이었습니다. 이 프로세스에 필수적인 충돌 시뮬레이션 작업은 시뮬레이션당 하루 이상이 걸리는 경우가 많았고, 오류가 발생하면 대규모 재작업이 필요했습니다. A-ES는 가치 창출에 더 많은 시간을 할애할 수 있도록 단순 작업을 간소화했습니다. 그러나 A-ES에 대한 모델링 노하우는 2만 개가 넘는 자동차 부품 중 2~3개 부품에 대한 지식 모델을 만드는 데 400시간이 걸리는 등 시간이 많이 소요되어, 광범위한 비즈니스 배포에 어려움이 있었습니다.
IBM은 지식 모델링의 효율성을 높이기 위해 사내에 분산된 노하우가 담긴 Microsoft PowerPoint 자료에서 지식을 추출하고, 생성형 AI를 사용해 데이터베이스화할 것을 제안했습니다. Honda의 숙련된 기술자들은 도표와 그래프는 풍부하지만 텍스트가 적은 파워포인트 형식으로 귀중한 지식을 남겼기 때문에 AI 기반으로 재사용하기가 어려웠습니다. IBM은 대규모 다중 모드 모델(LMM)을 적용해 그래프 및 다이어그램 콘텐츠를 텍스트로 변환하여 AI 기반 파워포인트 자료의 지식 재사용을 개선할 것을 제안했습니다. 텍스트로 작성된 노하우를 데이터베이스에 저장하면 검색 증강 생성(RAG) 검색과 같은 지식 활용이 가능합니다. IBM watsonx.ai 파일럿을 2023년 11월부터 12월까지 실시하여 이 접근법의 타당성을 검증했습니다.
기존의 A-ES를 사용하면 숙련된 엔지니어가 핸드북을 만드는 데 3년, 핸드북을 참고해 모델을 만드는 데 1년이 걸립니다. A-ES를 통해 절감한 인건비는 개발 부문에서 30%, 기획/관리 부문에서 50%에 달했습니다. 이제 Honda의 기술 문서는 생성형 AI를 사용하여 문장으로 모델링할 수 있기 때문에, 모델링 시간이 3년에서 1년으로 단축되었습니다. 이러한 접근 방식은 문서 활용 영역을 확장하고 비즈니스 효율성을 높입니다. IBM은 가치 검증에서 제공 및 운영에 이르는 모든 범위를 watsonx.ai의 인프라 모델 개념으로 시연했습니다. IBM은 LMM과 LLM을 적용하여 프로젝트 타당성을 확보함으로써 개념 증명(PoC) 프로젝트 및 향후 생산 개발 활동으로 연결시켰습니다.
일본 도쿄 미나토에 본사를 둔 Honda(ibm.com 외부 링크)는 자동차, 오토바이 및 배터리 구동 장비를 제조하는 일본의 공공 다국적 대기업입니다. 1959년부터 2019년까지 4억 대의 오토바이를 생산한 최고의 제조업체입니다. 또한 연간 1,400만 대 이상의 엔진을 생산하는 최대 내연기관 엔진 제조업체이기도 합니다. Honda는 2001년에 일본에서 두 번째로 큰 자동차 제조업체가 되었고, 2015년에는 전 세계에서 8번째로 큰 자동차 제조업체가 되었습니다.
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