AI 차량 진단 및 AI 기술자 소개
차량 진단 및 디버깅 과정은 AI 기반의 최적화를 통해 큰 이점을 얻을 수 있는 핵심 분야입니다. 현대 자동차는 그 어느 때보다 복잡해졌으며, 일부 차량에는 무려 1,400개에 달하는 컴퓨터 칩이 탑재되어 있습니다. 따라서 양산 전 단계의 차량 엔지니어와 양산 후의 자동차 정비 기술자 모두에게 역량을 강화해 주는 것은 자동차 제조사와 소비자 모두에게 상당한 이점을 가져다줄 수 있습니다. 차량 진단에 AI 도구를 활용하는 것은 더 이상 미래의 개념이 아니라, OEM과 그 딜러들에게 실질적인 가치를 제공할 수 있는 현실입니다. 차량 진단은 AI 시스템의 통합으로 발전하여 차량 문제를 더 빠르고 정확하게 파악할 수 있게 되었지만, 아직 초기 단계에 머물러 있습니다.
이 기사에서는 AI 모델이 어떻게 OEM(원천 제조업체)이 “AI 기술자”나 “AI 차량 진단”을 구현할 수 있게 하는지 살펴봅니다. 이러한 기술은 인간 엔지니어 및 정비사와 함께 자동차 산업을 혁신하여, 더 스마트한 진단, 더 빠른 처리 시간, 더 나은 자동차 서비스, 그리고 더 높은 고객 만족도를 제공할 수 있습니다. 또한 문제가 발생하기 전에 이를 예방할 수 있는 예측 유지보수를 실현할 것으로 기대됩니다. 이 분야에서AI의 잠재력은 향후 몇 년 동안 급속히 확대될 전망입니다.
기존 진단 방식의 한계는 무엇인가?
차량 진단 및 문제 해결에 대한 전통적인 접근 방식에는 분명한 한계가 있습니다. 과거에는 자동차 수리가 거의 예술에 가까웠으며, 기술자의 전문 지식이 무엇보다 중요했습니다. 그러나 현대의 차량은 서로 연동되는 수많은 전자 제어 장치와 증가된 소프트웨어로 인해 더욱 복잡해졌으며, 전통적인 진단 방식만으로는 항상 충분하지 않습니다. 현대 차량을 완전히 이해하는 데 필요한 기술 매뉴얼의 양이 방대하고 수리 기록도 복잡해짐에 따라, 진단 시간은 그 어느 때보다 길어지고 어려워졌습니다. 예전에는 숙련된 정비사를 구별해 주던 직관조차 이제는 종종 틀리거나 그 유용성이 떨어집니다. 자동차 정비 비용이 급증하면서 정비 과정이 비효율적으로 변했고, 실제 고장 원인과 올바른 수리 방법을 찾기 위해 시행착오를 거치는 과정에서 불필요한 수리가 발생하는 경우가 빈번해졌습니다.
기존의 진단 방법은 여러 면에서 한계가 있을 수 있습니다:
- “체크 엔진 등” 고장을 조사하기 위해 진단 오류 코드에 대한 제한적인 분석 기능만 제공하는 기본적인 코드 판독기나 스캔 도구에 의존하는 것은 시간이 많이 소요될 뿐만 아니라 오류가 발생하기 쉽습니다.
- 문제가 없는 부품까지 교체하게 될 수도 있는, 경험에 기반한 ‘직감’에 의존하는 접근 방식은 문제를 해결하지 못한 채 보증 비용을 증가시킬 수 있습니다.
- 사후 유지보수. 기존의 방식은 선제적인 진단보다는 사후 유지보수에 중점을 두는 경우가 많아, 경고등이 켜진 후에야 비로소 문제를 해결하는 경향이 있습니다.
- 현대 자동차의 복잡성을 다루도록 서비스 기술자를 양성하는 데 따르는 어려움.
대신, 차량 시스템의 복잡성을 더 깊이 파고들기 위해서는 온보드 진단(OBD) 포트에 연결된 기본적인 고장 코드 분석기를 넘어, 예측 유지보수와 더 신속한 차량 진단에 주력해야 합니다.
AI 는 차량 진단을 어떻게 향상시키며, ‘ AI ’ 기술자를 어떻게 지원하나요?
인간을 대체하는 것이 아니라 돕는 것
기존 방식의 한계로 인해, 복잡한 차량 데이터를 분석하고 보다 정확한 진단을 제공할 수 있는 인공지능 기반 진단 도구가 개발되었습니다. 정비 기술자들은 ‘ AI ’ 도구를 효과적으로 사용하기 위해 데이터 과학자가 될 필요가 없으며, 실제로 서비스 센터 측에서는 AI 기술자가 직접 해당 도구를 다루지 않도록 선택할 수도 있습니다. 사실 AI 시스템은 상황을 선제적으로 분석하고, 일상적인 언어로 명확한 권장 사항과 진단 지침을 제공할 수 있습니다.
AI 진단 보조 도구는 사람을 대체하기보다는 기술자의 전문성을 강화하는 데 도움을 주며, 기술자에게 수리 과정을 개선하고 귀중한 시간을 절약할 수 있는 강력한 도구를 제공합니다. 이제 이러한 장점들을 하나씩 자세히 살펴보면서, AI 가 어떻게 진단 시간을 단축하고 우수한 수리 과정을 제공할 수 있는지 알아보겠습니다.
보다 포괄적인 지식 기반
AI 시스템의 주요 장점 중 하나는 기본적인 오류 코드를 넘어 복잡한 기술 매뉴얼, 센서 측정값, 차량 전체 데이터 등 다양한 출처의 차량 데이터를 분석하여 선제적인 진단과 더 신속한 근본 원인 분석을 제공한다는 점입니다. AI 시스템은 방대한 양의 차량 데이터를 단 몇 초 만에 처리하여, 사람이 파악하는 데 기하급수적으로 더 많은 시간이 소요될 패턴과 상관관계를 식별해 냅니다.
AI 이 도구들은 고장 코드(DTC)를 해석하고, 이를 다른 데이터 소스와 결합하여 가능한 근본 원인과 연결 지어 기술자에게 우선순위가 매겨진 수리 목록을 제공합니다. 따라서 ‘차종별 진단( AI )’ 방식은 기술자에게 가장 가능성이 높은 근본 원인과 수리 제안을 제공함으로써1회 수리 성공률을 높일 수 있을 뿐만 아니라, 동시에 문제가 없는 차량 부위를 점검하는 일을 방지하는 데도 도움을 줍니다.
보다 풍부한 차량 데이터 및 전체 차량군의 패턴
AI 기술자들은 과거 수리 데이터와 차량 성능 정보를 분석함으로써, 심지어 해당 차량 군 내의 다른 차량 데이터까지 활용하여 문제를 보다 정확하게 진단할 수 있습니다. 정적이거나 업데이트 주기가 길었던 기존의 수리 매뉴얼과 달리, ‘ AI ’ 시스템은 지속적으로 학습하고 업데이트되며, 새롭게 등장하는 차량 기술에 적응하고 모델을 개선해 나갑니다. 커넥티드 카 플랫폼은 수백만 대의 차량 간에 데이터를 공유할 수 있는 잠재력을 지니고 있어, 단일 차량도 전 세계 차량 군 전체가 학습한 해결책을 활용할 수 있습니다. 다른 차량에서 진단 패턴이 감지되면 권장 사항이 신속하게 개선될 수 있으며, 머신 러닝을 통해 한 대의 차량에서 해결된 문제가 다른 차량에서 문제가 발생하거나 경고등이 켜지기 전에 선제적으로 차량 상태를 개선할 수 있습니다.
AI 의 기술자들은 차량 양산 전 단계에서 어떤 이점을 제공하나요?
차량의 양산 전 단계에서는 시장 출시 시기가 매우 중요하며, 개발 비용도 상당합니다. 이러한 프로세스를 최적화하고 자원을 효율적으로 활용하면 매우 큰 효과를 거둘 수 있습니다. 양산 전 단계에서는 차량 시스템이 아직 완성되지 않았고, 오류 수정도 완전히 이루어지지 않은 상태입니다. 이로 인해 여러 시스템이 상호 작용하며 동시에 문제를 일으킬 수 있기 때문에, 진단 과정이 훨씬 더 복잡해집니다.
시판 전 차량 개발의 일반적인 접근 방식은, 테스트 대상인 특정 차량 하위 시스템이나 기능에 대한 테스트 데이터를 수집하기 위해 저장 장치가 설치된 테스트 트랙으로 차량을 보내는 것입니다. 이후 데이터를 수집 및 처리하고, 엔지니어들은 결과를 검토하여 고장의 원인을 파악합니다. 이 과정은 엄청난 양의 데이터를 필요로 하며, 여러 출처의 데이터를 통합해야 합니다. 또한, 테스트 대상이 아닌 다른 하위 시스템에서 발생한 고장으로 인해 결과에 잡음이 발생할 수 있으며, 이로 인해 테스트 중인 문제를 진단하는 데 어려움을 겪을 수 있습니다.
AI 이러한 모든 문제 해결에 도움이 될 수 있습니다. AI 기반 진단 도구는 센서 측정값과 진단 오류 코드 등 복잡한 차량 데이터를 분석하여 정확한 진단 결과를 제공합니다. AI 는 또한 패턴을 파악하는 데 매우 뛰어나며, 어떤 문제가 고장의 원인이 아닌지 고장의 원인이 아닌지 파악하는 데도 매우 능숙합니다. 진단 시간 단축과 헛수고를 피할 수 있다는 점은 매우 매력적인 장점입니다. 닛산 유럽 기술 센터( Nissan Technical Centre Europe)와 같이 이러한 기술을 조기에 도입한 기관들은 시스템 디버깅 시간을 2주에서 2일로 90% 단축하는 것을 목표로 하고 있습니다.
AI 기술진을 통한 시제품 제작 단계의 비용 절감
AI 기술자들은 여러 가지 방식으로 OEM의 양산 전 설계 주기에 기여할 수 있으며, 이 모든 것이 OEM에 상당한 비용 절감 효과를 가져다줄 수 있습니다:
- 시험용 차량 수 감소. 양산 차량과 달리, 양산 전 시험용 차량은 대량 생산에 따른 제조 자동화 및 규모의 경제 효과가 부족하기 때문에 생산 비용이 최대 10배나 더 비쌉니다. AI 도구를 활용하면 개발 엔지니어들은 시험용 차량을 보다 효율적으로 활용할 수 있으며, 필요한 생산 대수를 줄일 가능성이 높습니다.
- 엔지니어의 업무 시간 최적화. 차량 설계 및 테스트 엔지니어들은 뛰어난 전문성을 갖추고 있지만, 오늘날 테스트 차량에서 발생하는 방대한 양과 복잡한 데이터로 인해 그들의 시간이 효율적으로 활용되지 못하는 경우가 많습니다. ‘ AI ’ 기술자들은 엔지니어들의 시간을 절약해 주어, 이 귀중한 자원의 생산성을 높일 뿐만 아니라 엔지니어들의 업무 환경도 더욱 쾌적하게 만들어 줄 수 있습니다.
- 생산 개시(SOP)까지의 기간 단축. OEM 업체들은 신차 모델을 신속하게 시장에 출시하고, 신차 또는 부분 변경 모델의 설계 기간을 단축해야 한다는 압박을 항상 받고 있습니다. AI 의 기술자들은 문제를 더 신속하게 파악하고 해결함으로써 SOP까지의 기간을 단축하는 데 도움을 드릴 수 있습니다.
AI 의 기술자들은 차량 생산 후 어떤 이점을 제공하나요?
AI 솔루션의 이점은 사후 관리 단계까지 이어져, 차량 가동 중단 시간을 줄이고, 고객 만족도를 높이며, 수리 과정의 효율성을 향상시킵니다. 예를 들어, OEM은 접수 및 진단 과정을 보다 효과적으로 안내하기 위해 ‘ AI ’를 사전 예약 점검 도구로 도입할 수 있습니다. ‘ AI ’ 도구는 기술자에게 복잡한 문제에 대한 알기 쉬운 설명을 선제적으로 제공하여, 고객과의 원활한 소통과 보다 효과적인 수리를 가능하게 합니다. ‘ AI ’ 진단 솔루션은 정비소 전체에 도입하든 특정 유형의 문제를 집중적으로 다루든, 개별 정비소와 기술자의 구체적인 요구 사항에 맞춰 맞춤 설정할 수 있습니다.
서비스 센터들이 직면한 점점 더 커지는 문제는 간헐적인 고장, 화면이 검게 변하는 현상, OTA 업데이트 실패 등을 포함한 차량 소프트웨어의 복잡성입니다. 신차의 경우 OEM이 딜러 서비스 센터에 지급하는 보증 비용이, 이러한 점점 더 늘어나는 문제 유형으로 인해 상당한 비용 부담을 겪고 있습니다. 문제의 원인을 정확히 파악하기 어려운 상황에서 기술자들은 예를 들어 고장이 나지 않은 하드웨어 부품을 교체하기도 합니다. 이러한 ‘교체된’ 부품들은 OEM에 막대한 비용을 초래할 뿐만 아니라, 수리 시간 증가와 차량 소유자에게 불편을 야기합니다.
대신, AI 의 진단 솔루션은 진단 프로세스의 효율성과 정확성을 높여 차량 가동 중단 시간을 줄이고 고객 만족도를 향상시킬 수 있습니다. 전문 지식을 갖춘 기술자가 아니더라도 소프트웨어 문제를 감지하고 해결책을 제안할 수 있습니다. 또한 AI 기반의 진단 기능은 차량 데이터와 로그를 면밀히 분석하여 문제의 실제 원인을 파악함으로써, 기술자가 잘못된 진단 방향으로 나아가는 것을 방지할 수 있습니다.
AI 기술진이 실현한 후반 작업 비용 절감
AI 기술자들은 여러 가지 방식으로 OEM의 생산 후 설계 주기에 기여할 수 있으며, 이러한 모든 기여는 OEM에 상당한 비용 절감 효과를 가져다줄 수 있습니다:
- 수리 시간 단축. 차량 고장에 대한 ‘ AI ’ 분석을 통해, 기술자들이 문제의 원인을 찾는 데 소요되는 시간을 줄일 수 있습니다.
- 더 빠른 해결 시간. 진단 절차를 지속적으로 개선하고 근본적인 문제를 더 잘 이해함으로써 , 문제를 더 신속하게 해결할 수 있으며 한 번에 해결될 가능성이 높아집니다.
- 불필요한 하드웨어 교체를 줄입니다. ‘ AI ’는 또한 문제가 아닌지 문제가 아닌 부분을 파악하는 데 도움을 주어, 고장이 나지 않은 하드웨어를 교체하는 일을 방지할 수 있습니다. 이를 통해 보증 비용과 수리 기간을 줄이고 고객 만족도를 높일 수 있습니다.
- 인간 기술자의 전문성을 보완합니다. 인간의 전문성은 여전히 소중하지만, ‘ AI ’는 여러 시스템을 보다 손쉽게 종합적으로 분석할 수 있는 보완적인 분석 기능을 제공합니다.
AI 차량 진단 시스템의 선제적 유지보수 및 예측 분석
승용차용 AI 도구의 장점
AI 은 생산 전 및 생산 후 진단 기능을 개선할 뿐만 아니라, 한 차원 높은 예측 유지보수의 길을 열어줍니다. AI 진단 기능은 잠재적인 문제가 발생하기 전에 이를 더 정확하게 탐지하여 선제적인 유지보수를 가능하게 하고, ‘체크 엔진’ 경고등이 켜지기 전에 예기치 않은 고장 위험을 줄여 차량 가동 중단 시간을 단축하며, 더 많은 비용이 드는 수리를 방지합니다. AI 기반 진단 기능은 브레이크 마모나 엔진 성능 문제와 같은 복잡한 문제를 심각한 문제로 발전하기 전에 탐지할 수 있습니다. OEM 업체들은 실시간 데이터 분석을 기반으로 한 부가가치 서비스를 제공함으로써 직접적인 수익을 창출하는 동시에 고객 만족도를 높일 수 있습니다.
상용차를 위한 ‘ AI ’ 진단 서비스의 장점
유지보수 요구 사항이 훨씬 더 복잡한 상용 분야에서는 머신러닝 모델을 활용하여 패턴을 파악하고 잠재적인 문제를 예측할 수 있습니다. 머신러닝( AI) 기반 진단은 차량 상태에 대한 귀중한 통찰력을 제공하여, 차량 운용사 및 상용 차량 운영사가 유지보수 일정을 최적화하고 비용을 절감할 수 있도록 지원합니다. 가동 중단으로 인해 수익을 창출하는 귀중한 장비가 가동을 멈춰야 하는 상용 차량의 경우, 이러한 도구를 통해 손쉽게 상당한 투자 수익률을 달성할 수 있습니다. 일부 운영사는 머신러닝( AI) 기반 진단을 활용하여 차량 가동률을 93%까지 높였습니다.
전망: 자동차 진단 및 ‘ AI ’ 기술자의 미래
자동차 진단 분야의 미래는 분명히 AI 의 주도하에 펼쳐질 것이며, 기계 학습 모델과 인공지능을 활용하여 복잡한 차량 데이터를 분석하고 선제적인 진단을 제공하게 될 것입니다. AI 가 자동차 진단 분야에 통합됨에 따라 설계 단계와 생산 후 단계 모두에서 보다 효율적이고 효과적인 진단 프로세스가 개발될 수 있게 되었으며, 이를 통해 비용을 절감하고 차량 가동 중단 시간을 줄이며 고객 만족도를 높일 수 있게 되었습니다. 자동차 진단 분야의 미래는 AI 를 기반으로 한 진단 도구의 활용이 확대되면서, 더욱 정확하고 효율적인 진단이 가능해지는 것이 특징이 될 것입니다.
