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냉장기와 세탁기, 건조기 등 대형 생활가전 한 대에는 1000개 이상의 부품이 들어간다. 가전 신제품을 개발할 때마다 엔지니어들은 수십만개의 부품 데이터를 찾아 비교·검토를 진행한다. 또 설계 데이터는 보안 등을 이유로 여러 시스템에 분산돼 있고, 대부분이 2D 도면이나 3D 형상 데이터 같은 비정형 형태로 존재해 엔지니어가 필요한 정보를 찾는 데 막대한 시간이 소요됐다.
LG전자는 이같은 제조 연구개발(R&D) 현장의 비효율을 해결하기 위해 수십년간 축적한 설계 데이터를 AI가 학습·분석·추론할 수 있는 ‘AI 레디(AI-ready) 데이터’로 전환했다. 설계 데이터를 비롯한 제조·개발 전반의 데이터를 AI가 활용 가능한 자산으로 만들었다.
이를 바탕으로 부품 탐색 AI 에이전트 파트리버를 개발했다. ‘부품(Part)’과 ‘되찾다(Retrieve)’의 의미를 결합한 파트리버는 개인의 경험과 과거 이력에 의존하던 기존의 부품 검토 방식을 AI 기반의 데이터 분석 체계로 탈바꿈시킨 AI 솔루션이다.
“기존 모델과 유사하면서 출력이 1000와트(W) 이상인 스테인리스 재질의 히터 부품을 찾아줘”라고 입력하면, AI가 단순 키워드 검색을 넘어 2D 도면, 3D 형상, 기술 문서 등 다양한 데이터를 종합적으로 분석한다. 부품명이나 규격이 달라도 최적의 유사 부품을 찾아 제안하는 데 걸리는 시간은 통상 1~2분 수준이다.
실제 일부 작업에 파트리버를 적용한 결과, 기존에 수일이 걸리던 작업이 약 30분으로 크게 단축됐다. 최근 전기레인지 신제품 개발 과정에서는 AI가 약 550개의 후보 부품을 분석해 적합한 유사 부품을 제안했고, 이를 통해 신규로 개발해야 할 부품 수를 약 25% 줄였다. 신제품 개발뿐 아니라 검증된 부품을 여러 제품군에서 재활용하면 품질 편차와 불량 가능성을 낮출 수 있다고 LG전자는 설명했다.
LG전자 관계자는 “설계 데이터의 자산화와 AI 에이전트 개발은 개인의 경험과 노하우를 조직 전체가 활용할 수 있는 자산으로 전환하는 과정”이라며 “앞으로도 AI 기반 제조 혁신으로 개발 속도와 품질을 높여 고객경험 혁신을 이끌 것”이라고 말했다.
