2024년, 스텔란티스는 잠금 방지 브레이크 시스템(ABS)의 소프트웨어 결함으로 인해 전자식 차체 안정성 제어 장치(ESC)가 작동하지 않을 수 있다는 사실을 확인한 후, 약 123만 대의 램 1500 트럭을 리콜했습니다.
이 사건이 흥미로운 이유는 단순히 소프트웨어가 관련되어 있다는 점 때문만은 아닙니다. 현대 자동차의 문제를 정확하게 진단하는 것이 얼마나 어려운지 보여주기 때문입니다. 증상은 하드웨어, 소프트웨어, 또는 시스템 간의 상호작용 중 어느 쪽을 가리킬 수 있으며, 잘못된 진단은 근본 원인을 파악하기도 전에 불필요한 수리를 초래할 수 있습니다.
여기서 얻을 수 있는 더 큰 교훈은 이 특정 결함에 관한 것이 아닙니다. 차량에서 얻은 증거를 확신에 찬 조치로 전환하는 데 필요한 시간에 관한 것입니다.
이 이야기에서 흥미로운 점은 기술적 결함이 아닙니다. 문제의 첫 징후가 나타난 시점부터 조직이 이를 충분히 파악하여 전체 차량 규모로 대응 조치를 취하기까지 걸린 시간입니다.
이를 '품질 지연'이라고 부르자라고 부르자.
차량이 소프트웨어, 전자 장치, 네트워크 및 커넥티드 서비스에 점점 더 의존하게 됨에 따라, 이러한 지연 시간을 줄이는 것은 자동차 제조사들이 품질 문제를 선제적으로 예방할 수 있는 가장 중요한 방법 중 하나가 될 수 있습니다. 즉, 문제가 수백만 달러의 비용이 소요될 수 있는 보증 청구, 서비스 캠페인 및 리콜로 확대되기 전에 조기에 해결하는 것입니다.
문제는 데이터가 부족하다는 것이 아니다
현대식 차량은 방대한 양의 정보를 생성합니다. 텔레매틱스 및 위치 데이터. 진단 오류 코드(DTC). 다중 도메인 ECU 신호 및 로그. 소프트웨어 및 연결 데이터. 네트워크 및 버스 수준 통계.
엔지니어링 조직 역시 사양서, 요구사항, 이슈 추적 시스템, 과거 조사 결과, 결함 트리 분석, 서비스 기록 및 보증 청구 내역, 그리고 수십 년에 걸쳐 축적된 전문 지식 등 풍부한 정보를 보유하고 있습니다.
하지만 문제가 발생하면 엔지니어들은 여전히 상당한 시간을 들여 관련 증거를 찾고, 누락된 부분을 파악하며, 시스템 간 사건들을 상호 연관 짓고, 해당 증상의 실제 원인을 규명해야 합니다.
인포테인먼트 디스플레이의 문제는 제어 장치, 소프트웨어 서비스, 네트워크 상호작용, 또는 그 외의 다른 곳에서 비롯될 수 있습니다. 문제가 나타나는 곳이 반드시 문제가 발생한 곳과 일치하는 것은 아닙니다.
따라서 의미 있는 품질 지표는 단순히 OEM이 얼마나 많은 데이터를 수집할 수 있는지가 아닙니다. 그것은 조직이 올바른 정보를 얼마나 신속하게 확실한 조치로 전환할 수 있는지에 달려 있으며, 이 과정이 빠를수록 문제 해결 비용은 낮아집니다.
지연은 어디에서나 나타납니다
스텔란티스의 ESC 리콜 사례는 추론 지연를 잘 보여줍니다: 문제를 발견한 시점부터 그 근본 원인을 정확히 파악하기까지 걸리는 시간입니다. 하지만 이는 단지 한 가지 형태일 뿐입니다.
또한 범위 파악 지연 시간: 어떤 VIN, 구성, 부품 또는 소프트웨어 버전이 실제로 영향을 받는지 정확히 파악하는 데 걸리는 시간입니다.
응답 응답 지연 시간: 알려진 오류 패턴이 다른 곳의 유사한 상황을 감지할 수 있는 모니터링 또는 진단 정보로 전환되는 데 걸리는 시간입니다.
그리고 지식 지연 현상: 한 엔지니어링 팀이 습득한 지식이 다음 프로그램에서 유용하게 활용되기까지 걸리는 시간, 혹은 그 지식이 과연 전달되는지 여부입니다.
당사의 새로운 백서에서 검토한 최근 5건의 리콜 사례, '지속적인 품질로의 전환'에서 분석한 최근 5건의 리콜 사례는 이러한 다양한 형태의 지연 현상을 잘 보여줍니다. 제조사는 다르고, 시스템은 다르며, 기술적 원인도 각기 다릅니다. 하지만 반복적으로 나타나는 문제는 동일합니다. 조치를 취하는 데 필요한 정보가 존재하는 시점과 조직이 실제로 조치를 취할 수 있는 시점 사이에 발생하는 시간적 지연입니다.
알게 되는 시기가 늦어질수록 문제 해결 비용은 더 많이 들게 됩니다
지연 시간이 중요한 이유는 차량이 수명 주기를 거치면서 결함으로 인한 경제적 영향이 극적으로 달라지기 때문입니다.
개발 과정에서 문제를 발견하면, 그 비용은 주로 엔지니어링 시간, 테스트 비용, 그리고 경우에 따라 일정 차질로 인한 비용이 됩니다.
수천 대의 차량이 출고된 후에야 동일한 문제가 발견된다 해도 기술적 해결책 마련은 그리 어렵지 않을 수 있습니다. 하지만 이제 해당 기업은 대리점, 보증 청구, 교체 부품, 고객 소통, 물류, 규제 당국에 대한 보고, 그리고 잠재적인 리콜 문제까지 처리해야 하는 상황에 직면해 있습니다.
그 결함을 수리하는 데 드는 비용이 반드시 더 비싸진 것은 수리하는 데 드는 비용이 더 많이 든 것은 아닙니다. 그 결함을 이해하고 조치를 취하는 데.
이는 차량 품질에 대해 다른 관점에서 생각해 볼 수 있는 방법을 시사합니다. 개별 조사를 최적화하는 대신, 다음 단계들 간의 간격을 체계적으로 좁혀 나가는 것입니다. 탐지 → 이해 → 해결 및 차단 → 예방 → 학습의 간격을 체계적으로 좁혀야 한다는 것입니다.
이것이 바로 지속적 품질의 핵심 개념입니다.
상류로 올라가면 경제 상황이 달라진다
SOP 이후의 지연 시간을 줄이면 현장 조사 속도를 높이고 그로 인한 영향을 최소화할 수 있습니다. 하지만 더 큰 기회는 바로 동일한 역량을 상류 단계로 이전하는 것입니다.
차량 검증 과정에서 간헐적으로 발생하는 문제가 한 번 나타났다가 사라질 수 있습니다. 문제가 발생했을 때 엔지니어들이 적절한 신호나 로그를 수집하지 못했다면, 추가적인 증거를 확보하기 위해 해당 현상을 재현해야 할 수도 있습니다.
차량과 고장 상태가 여전히 확인 가능한 동안 조사가 상황에 맞춰 조정될 수 있다면 어떨까요?
닛산 유럽 기술 센터(NTCE)에서 닛산 모터스 유럽( Sonatus )은 이를 실현하기 위해 표적화된 이벤트 기반 차량 데이터 수집과 AI 의 지원을 받는 분석 기술을 시범 운영 중입니다. 초기 결과에 따르면, 수동 데이터 집계 시간이 2~4시간에서 5분 미만으로, 이상 징후 탐지 시간이 4~8시간에서 10~15분으로, 근본 원인 분석 및 보고 시간이 1~2일에서 1시간 미만으로 단축되었습니다. 이 프로그램은 이전에는 최대 2주까지 소요되던 종단간 조사를 2일 내에 완료하는 것을 목표로 하고 있습니다. 이러한 결과는 예비적이지만, 관측, 상황 파악, 기술적 이해 사이의 시간 간격이 좁혀지기 시작할 때 어떤 변화가 일어나는지 잘 보여줍니다.
이는 SOP 이전에 모든 문제를 해결하면 그로 인해 발생하는 후속 비용의 전체 범주를 아예 방지할 수 있기 때문에 중요합니다.
이제 차량에 지능을 탑재해 봅시다
세 번째 단계가 있습니다.
엔지니어링 부서에서 고장 징후, 성능 저하 패턴 또는 진단 방법을 검증한 후, 그 지식이 왜 엔지니어링 시스템에만 머물러야 할까요? 오히려 그 지식은 차량 내에서 작동하는 지능으로 활용될 수 있습니다.
검증된 이상 징후는 새로운 모니터링 수단이 될 수 있습니다. 성능 저하 패턴은 조기 경보 감지 장치로 활용될 수 있습니다. 비정상적인 상황이 발생하면, 차량은 이를 조사하는 데 필요한 정확한 맥락을 파악하는 데 도움을 줄 수 있습니다.
이제 정보는 양방향으로 흐릅니다. 차량은 엔지니어링에 정보를 제공하고, 엔지니어링은 차량이 향후 발생할 문제를 더 잘 인식할 수 있도록 돕습니다. 차량은 더 이상 단순한 증거의 원천이 아닙니다. 품질 관리에 적극적으로 참여하는 주체가 된 것입니다.
지속적 품질(Continuous Quality)은 ‘지속적 품질 플랫폼( Sonatus )’Fastlane™ Platform 을 통해 차량 수명 주기의 세 가지 단계에서 구현될 수 있습니다. 양산 개시(SOP) 이전에는 이 접근 방식을 차량 테스트 및 검증 단계에 적용하여 차량 출하 전에 문제를 발견하고 해결할 수 있습니다. SOP 이후에는 OEM이 기존 생산 데이터와 워크플로를 활용하여 현장 문제를 더 신속하게 조사하고 차단할 수 있습니다. 또한 향후 차량 플랫폼에서는 ‘지속적 품질 플랫폼( Fastlane Platform )’의 지능을 차량에 직접 내장함으로써, 차량이 감지한 정보와 엔지니어링 팀이 이를 학습하고 조치하는 과정을 연결하는 지속적 학습 시스템을 구축할 수 있습니다.
품질보다 한 발 앞서 나가기
AI 이 전환 과정에서 중요한 역할을 할 것입니다. 이는 패턴을 찾아내고, 증거 간의 상관관계를 파악하며, 다양한 공학 분야에 걸쳐 논리를 전개하고, 어떤 정보가 부족한지 파악하며, 향후 진행 과정을 조율하는 데 도움을 줄 수 있습니다.
AI 가 가져다줄 경쟁 우위는 다음과 같습니다. 시간: 문제를 발견하고, 이해하고, 조치를 취하며, 그 경험을 다음 번에 유용하게 활용하는 과정 간의 간격을 단축하는 것입니다. 왜냐하면 가장 훌륭한 문제는 단순히 빠르게 해결하는 문제가 아니기 때문입니다. 그것은 충분히 일찍 교훈을 얻어 다시는 해결할 필요가 없게 되는 문제입니다.
Sonatus 의 새로운 백서, '지속적 품질로의 전환(The Shift to Continuous Quality)'를 읽어보시기 바랍니다. 이 백서에는 Frost & Sullivan의 연구 및 분석이 담겨 있으며, 지속적 품질 프레임워크, 최근 발생한 5건의 리콜 사례에서 얻은 교훈, NTCE의 초기 운영 사례, 그리고 차량 수명 주기 초기에 품질 인텔리전스를 도입할 경우의 경제적 효과를 모델링한 내용을 살펴볼 수 있습니다.