지금 아우디 공장에서 무슨 일이 벌어지고 있는 걸까

자동차 자체뿐만 아니라 만드는 환경에도 큰 전환점이 있었다. 헨리 포드는 1913년 컨베이어 시스템을 도입해 자동차 대량 생산 길을 열었다. 컨베이어 시스템은 조립 라인을 물 흐르듯이 연결하는 컨베이어를 설치하고 그 옆에 작업자를 배치해 대량 생산하는 방식이다. 자동차 생산에 컨베이어 시스템이 등장한 지 100년이 넘었지만 지금까지도 대부분 자동차 공장에서 이 방식을 이용한다. 첨단 기술을 적용해 생산 시스템이 개선되고 변화가 생겼지만 기초는 여전히 컨베이어 방식이다.

컨베이어 방식은 자동차 생산 속도를 높이는 데 큰 역할을 했지만 이제는 한계에 이르렀다. 정해진 틀에 따라 차례대로 이어지는 컨베이어 방식으로는 변형 모델 수가 늘어나고 개인 맞춤 옵션을 강화해 자동차 구성이 점점 복잡해지는 요즘 트렌드를 따라가기 힘들다. 아우디는 해결 방법으로 모듈식 조립을 시도한다.

모듈식 조립을 이용하면 작업 효율성이 높아진다. 예를 들어 선블라인드 조립하는 데 과거에는 작업자 2, 3명이 순서에 맞게 달라붙어야 했지만, 모듈식 조립을 이용하면 한 명으로도 충분하다. 이전과 비교해 생산시간은 줄어들고 생산성은 20% 정도 올라가는 효과를 얻는다. 작업 공간 구성을 주기적으로 확인하고 조정할 수 있어서 상황에 맞는 최적화가 이뤄진다. 또 다른 장점으로 작업자의 부담이 줄고 인체공학적인 작업 환경을 구현할 수 있다. 덕분에 신체에 제약이 따르는 사람을 작업자로 고용할 수 있는 길이 열린다. 작업의 불규칙성을 효과적으로 관리할 수 있어서 예상치 못한 추가 작업을 최소화 하는 데도 도움이 된다.

스캔 과정에는 스폿이라는 로봇 개를 동원한다. 아우디는 2017년부터 13개 공장 400만m2를 대상으로 디지털화를 추진해왔다. 10만m2스캔을 수행하는데 3주 정도 걸리고 작업은 밤과 주말에만 가능했다. 계단이나 문 같은 구조적 장애물은 작업을 방해하는 요소였다. 2021년 12월부터는 스폿 개를 투입해 테스트하고 있는데, 48시간 만에 스캔을 수행하고 자율적으로 경로를 파악한다. 수집한 3D 스캔 데이터는 가상 이미지에 통합해 신차 모델 계획에 사용한다.

생산 과정의 디지털 혁신과 최신식 생산 방식의 핵심은 인공지능이다. 잉골슈타트 프레스 공장의 AI 알고리즘은 구성 요소 결함을 파악하는 역할을 한다. 이 과정은 인공 신경 회로망에 기반한 소프트웨어의 지원을 받는다. 소프트웨어는 아주 작은 결함도 식별해낸다. 이 방식은 구조화되지 않은 고차원 데이터를 처리할 수 있는 특별한 종류의 머신 러닝에 기반한다. 해당 팀은 몇 달에 걸쳐 수백만 개의 테스트 패턴으로 인공 신경 회로망을 훈련 시켰다.

로컬 서버 솔루션인 에지 클라우드 4 프로덕션은 공장 자동화에서 발상의 전환을 이룬다. 에지 클라우드 4 프러덕션을 활용하면 소수의 중앙 집중 서버와 로컬 서버가 수많은 값비싼 산업용 PC의 작업을 대신한다. 서버 솔루션을 이용해 가상화 클라이언트 수가 평준화되므로 리소스를 효율적으로 관리할 수 있다. 결과적으로 소프트웨어 신제품 구매나 운영 체제 변경 등 IT 관련 비용이 줄어든다. 이전에는 새로운 기능을 도입하려면 하드웨어를 새로 사야 했지만, 에지 클라우드 4 프러덕션을 이용하면 소프트웨어 형태 애플리케이션만 구매하면 된다.

자동차는 나날이 발전하고 있다. 첨단 기술을 적용하고 미래 비전을 실현한 차들이 계속해서 나온다. 자동차의 발전은 곧 생산 방식의 변화를 뜻한다. 옛날 방식으로 첨단 자동차를 만드는 데는 한계가 따른다. 아우디의 예에서 보듯이 생산 과정도 첨단화를 향해 간다. 한 세기를 이어 온 방식이 완전히 뒤집히는 크나큰 전환이 아우디 공장에서 이뤄지고 있다.

자동차 칼럼니스트 임유신