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[IT뉴스]마키나락스·덴소코리아, 전장부품 시험 공정에 AI 도입

온카뱅크관리자

2026-06-16 09:37:29

<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div>  <strong class="summary_view" data-translation="true">전압·진동·결로 시험 이상 징후 실시간 감지<br>작업자 육안 감시 대신 AI가 기록·추적<br>전장부품 신뢰성 검증 분야 AI 적용 사례 확보</strong> 
        <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> 
         <section dmcf-sid="y8FfbppXIs">
          <p contents-hash="5b73f5e741d3ac09cde6ffb544ef5bd1dddec08599ad38d96ac453af26bad72e" dmcf-pid="W634KUUZwm" dmcf-ptype="general"> [이데일리 김현아 기자] 피지컬 AI 기업 마키나락스(477850)가 글로벌 자동차 부품사 덴소코리아와 손잡고 차량용 전장부품 시험 공정의 인공지능(AI) 자동화에 나섰다. 전압과 진동, 결로 등 신뢰성 시험 과정에서 발생하는 이상 징후를 AI가 실시간으로 감지·기록함으로써 품질 검사 효율성을 높이고 데이터 기반 품질 관리 체계를 구축한다는 전략이다.</p>
          <p contents-hash="a97a0e394910503cd658165c794d76413131da9aa9d20ce58ff9139cc1f4fa79" dmcf-pid="YxUPVzztEr" dmcf-ptype="general">마키나락스는 덴소코리아의 차량용 전장부품 시험 공정에 AI 비전 기반 자동화 기술을 적용했다고 16일 밝혔다.</p>
          <p contents-hash="37022eb22b891731041467065009de4acd7d97a1b8589c2ce79cdd832ec60158" dmcf-pid="GMuQfqqFww" dmcf-ptype="general">차량용 디스플레이를 비롯한 전장부품은 출하 전 전압 변동과 진동, 온·습도 변화 등 극한 환경에서 반복적인 신뢰성 검증 과정을 거쳐야 한다. 그러나 현재 시험 공정은 숙련된 작업자의 장시간 육안 모니터링에 의존하는 비중이 높아 인력 부담과 관리 효율성 문제가 지속적으로 제기돼 왔다.</p>
          <p contents-hash="8346b4dffb74307b0990cdfd24a72886ca2d228b2581a33dc36d86eec2b4c9f8" dmcf-pid="HR7x4BB3ID" dmcf-ptype="general">특히 전압 시험은 9개 이상의 파형 패턴을 수십 차례 반복해야 해 제품 1개당 3~4일가량이 소요된다. 진동 및 결로 시험 역시 순간적으로 발생하는 이상 현상을 놓치지 않기 위해 지속적인 관찰이 필요하다.</p>
          <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="1c0d62de2116cc4ddca2403620eebf689592931dad6dd62d274ca53b25a5a1c9" dmcf-pid="XezM8bb0wE" dmcf-ptype="figure">
           <p class="link_figure"><img class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202606/16/Edaily/20260616093541963lgqd.jpg" data-org-width="800" dmcf-mid="xheDjiiPIO" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img1.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202606/16/Edaily/20260616093541963lgqd.jpg" width="658"></p>
          </figure>
          <div contents-hash="407b2ab48d8e05ab1ba19d36ff7b338e88af558407c2bdb54c9209b28d85c431" dmcf-pid="ZdqR6KKpmk" dmcf-ptype="general">
           양사는 이러한 한계를 개선하기 위해 AI 비전 기반 이상 감지 기술을 적용했다. 이를 통해 ▲화면 깜빡임·꺼짐·무신호(No Signal) 자동 감지 ▲전압 구간별 이상 이벤트 자동 기록 ▲시험 전 과정 로그 자동 축적 기능을 구현했다.
          </div>
          <p contents-hash="c93ccd28307a3bed2ed690ac56816bfd84f4b8c354cbe8f93eccf2cb81534518" dmcf-pid="5JBeP99Urc" dmcf-ptype="general">AI가 시험 과정 전반을 상시 모니터링하며 이상 발생 시점을 자동 기록하는 방식으로, 작업자의 상주 감시 부담을 줄이는 동시에 시험 결과의 객관성과 추적 가능성을 높일 수 있다는 설명이다.</p>
          <p contents-hash="e20d83b4d53534507d5a4b00683509ab8c1bc383cd04b1f3fc6a2743422523d5" dmcf-pid="1ibdQ22uDA" dmcf-ptype="general">특히 이상 현상이 발생한 시점과 당시 전압값 등 조건 정보가 자동 저장돼 재현과 원인 분석이 가능해진다. 축적된 데이터는 향후 부품별 품질 패턴 분석과 선제적 불량 예방에도 활용될 전망이다.</p>
          <p contents-hash="581011bf9f30cc99a772f914185b3a05245ad0d0ef00cae95f8edad87c878d65" dmcf-pid="tnKJxVV7Dj" dmcf-ptype="general">우선 전압 시험 공정을 대상으로 기술 검증(PoC)을 완료했으며, 향후 진동·결로 등 전장부품 신뢰성 시험 전반으로 AI 적용 범위를 확대하는 방안을 검토하고 있다.</p>
          <p contents-hash="d9c3175cf750c6007f24d64375a1ecd3aef2ded3fe89e10edd8307809317a752" dmcf-pid="FOimkooMwN" dmcf-ptype="general">차량용 전장부품의 중요성이 커지면서 품질 검증 공정의 자동화 수요도 빠르게 증가하고 있다. 자율주행과 소프트웨어 중심 자동차(SDV) 확산으로 차량 내 전자장치 비중이 높아지면서 시험 데이터의 정밀성과 추적 가능성이 경쟁력 요소로 부상하고 있기 때문이다.</p>
          <p contents-hash="c59c838d37d1fb3a0f9f32cc7855c5de964c3518da469f23d865f825324a3765" dmcf-pid="3InsEggRsa" dmcf-ptype="general">덴소코리아 관계자는 “전장부품은 제품 신뢰성이 곧 안전과 직결되는 만큼 시험 공정의 정확성과 추적성을 높이는 것이 핵심 과제”라며 “현장 데이터를 기반으로 한 자동화 체계를 구축하는 계기가 됐다”고 말했다.</p>
          <p contents-hash="0ce3246f92aa72c09b8701bdf889528af22c783113ea62c8c2aad6b366144ec0" dmcf-pid="0CLODaaeDg" dmcf-ptype="general">윤성호 마키나락스 대표는 “전장부품 시험 공정은 자동화 수요가 높지만 현장 환경이 복잡해 AI 적용이 쉽지 않은 분야”라며 “이번 협업을 통해 확보한 경험을 바탕으로 제조 현장의 시험·검증 영역까지 AI 적용 범위를 확대해 나가겠다”고 밝혔다.</p>
          <p contents-hash="70cda5adf8f997f4fe9dd901ff71bfc405218dbfb1de068050a461259770ac01" dmcf-pid="phoIwNNdmo" dmcf-ptype="general">김현아 (chaos@edaily.co.kr) </p>
         </section> 
        </div> 
        <p class="" data-translation="true">Copyright © 이데일리. 무단전재 및 재배포 금지.</p>

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