전기레인지 개발 과정서 신규 부품 수 약 25% 줄여
[소셜밸류=최연돈 기자] LG전자가 부품 탐색 AI 에이전트를 활용해 생활가전 연구개발(R&D) 효율을 높이고 있다.
LG전자는 수십 년간 축적한 설계 데이터를 AI가 학습·분석·추론할 수 있는 ‘AI 레디’ 데이터로 전환하고, 이를 기반으로 부품 탐색 AI 에이전트 ‘파트리버’를 개발했다고 30일 밝혔다.
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| ▲여의도 LG 트윈타워. /사진=LG 제공 |
냉장고, 세탁기, 건조기 등 대형 생활가전 한 대에는 1천개 이상의 부품이 들어간다. 신제품 개발 과정에서 엔지니어들은 수십만개의 기존 부품 데이터를 찾아 비교·검토해야 했다.
설계 데이터는 보안 등의 이유로 여러 시스템에 분산돼 있고, 2D 도면이나 3D 형상 데이터 같은 비정형 형태가 많아 필요한 정보를 찾는 데 시간이 오래 걸렸다. 이 때문에 부품 탐색은 유관부서나 베테랑 엔지니어의 자문, 과거 개발 이력 등에 의존하는 경우가 많았다.
LG전자가 개발한 파트리버는 ‘부품’을 뜻하는 파트와 ‘되찾다’는 의미의 리트리브를 결합한 이름이다. 개인의 경험과 과거 이력에 의존하던 부품 검토 방식을 AI 기반 데이터 분석 체계로 전환하는 솔루션이다.
파트리버는 자연어 검색을 지원한다. 예를 들어 “기존 모델과 유사하면서 출력이 1천W 이상인 스테인리스 재질의 히터 부품을 찾아줘”라고 입력하면 AI가 2D 도면, 3D 형상, 기술 문서 등 다양한 데이터를 종합 분석한다.
부품명이나 규격이 달라도 최적의 유사 부품을 찾아 제안하며, 검색에는 통상 1∼2분이 걸린다.
이 같은 AI 탐색은 LG전자가 설계 데이터를 AI가 이해하고 활용할 수 있도록 가공했기 때문에 가능했다. LG전자는 2D 도면에서 부품 사양, 재질, 제작 조건 등 핵심 정보를 추출해 구조화했다.
3D 형상 데이터는 형상 특징을 방향성을 갖는 벡터 형태로 변환해 AI가 부품 간 유사성을 판단할 수 있는 기반을 마련했다.
이를 통해 신입 엔지니어도 축적된 설계 자산을 활용해 의사결정을 내릴 수 있게 됐다. 실제 일부 작업에 파트리버를 적용한 결과, 기존에 수일이 걸리던 작업이 약 30분으로 단축됐다.
최근 전기레인지 신제품 개발 과정에서는 AI가 약 550개의 후보 부품을 분석해 적합한 유사 부품을 제안했다. 이를 통해 신규로 개발해야 할 부품 수를 약 25% 줄였다.
LG전자는 검증된 부품을 공용화하면 개발 속도와 생산 효율, 설계 품질을 함께 높일 수 있다고 설명했다.
파트리버는 신제품 개발 효율뿐 아니라 품질 안정성과 서비스 대응력 향상에도 활용될 수 있다. 검증된 부품을 여러 제품군에서 재활용하면 품질 편차와 불량 가능성을 줄일 수 있고, 동일 부품 적용 범위가 넓어지면 서비스 단계에서 부품 수급과 A/S 대응도 안정적으로 이뤄질 수 있다.
협력사의 부품 생산과 운영 효율을 높이는 등 공급망 전반의 경쟁력 강화에도 기여할 수 있다는 게 회사 측 설명이다.
LG전자는 현재 개념검증을 통해 기술 완성도와 활용성을 검증하고 있다. 연내 구성원들이 자유롭게 활용할 수 있도록 적용 범위를 확대할 계획이다.
회사는 설계 데이터를 비롯한 제조·개발 전반의 데이터를 AI가 활용 가능한 자산으로 전환하고, AX 중심의 제조 혁신을 가속한다는 방침이다.
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 강조했다.
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