자동차 산업에서 인공지능의 이점

인공지능(AI)은 여러 비즈니스 분야에 분명한 영향을 미치고 있지만, 특히 제조 및 자동차 산업에서 그 영향력이 막강합니다. 예측에 따르면 자동차 산업의 인공지능은 2027년까지 연평균 40%에 가까운 성장률을 기록하며 159억 달러에 달할 것으로 예상됩니다. 전 세계적으로 커넥티드 차량과 음성 및 이미지 인식과 같은 스마트 기술에 대한 수요가 지속적으로 증가하고 있습니다. 그 결과 자동차 산업은 자동차의 설계, 생산, 사용에서 인공지능과 자동화에 계속 의존하게 될 것입니다.

자율 주행 자동차 그 너머

많은 사람들이 자동차 산업에서 인공지능이라고 하면 자율주행차 또는 자율 주행차의 이미지를 떠올립니다. 이러한 차량은 확실히 인공지능 기술의 가장 눈에 띄는 응용 분야 중 하나이지만, 그 이면에는 훨씬 더 많은 것들이 숨어 있습니다. 인공지능과 자동화는 자동차의 설계와 생산뿐만 아니라 모든 자동차에 들어가는 수천 개의 관련 부품에 필수적인 요소가 되었습니다. 자동화와 스마트 로봇의 사용은 제조 공정에서 매우 중요한 역할을 하고 있습니다.

또한 인공지능은 자동차 생산과 판매 간의 상호 작용에서 중요한 부분을 차지하게 되었습니다. 판매 데이터와 차량 데이터는 예측 모델링에 사용되어 실시간 수요에 따라 생산량을 더 잘 조절할 수 있습니다. 최근 팬데믹 기간 동안 자동차 업계가 여러 차례 공급망 장애를 겪었기 때문에 이러한 종류의 민첩성이 필요합니다.

자동차 가치 사슬

인공지능과 자동화는 자동차 가치 사슬의 모든 주요 범주에서 활용되고 있습니다:

제조

제조 프로세스는 설계에서 시작하여 공급망, 생산, 포스트 프로덕션을 거쳐 진행됩니다. 자동차 산업에서 인공지능을 활용하면 차량 설계는 물론 자동차 제작에 사용되는 장비와 로봇을 설계할 수 있습니다. 예를 들어 디자이너가 착용하여 자동차의 안전성과 편의성을 향상시키는 데 도움을 주는 인공지능 기반 웨어러블 외골격이 있습니다.

운송

교통 분야는 운전자 지원 프로그램, 자율 주행, 운전자 위험 평가, 운전자 모니터링(예: 운전 중 졸음운전 위험 파악을 위한 운전자 눈 모니터링) 등을 개발하여 자동차 산업에서 인공지능을 활용함으로써 이점을 누리고 있습니다.

서비스

인공 지능은 엔진 및 배터리 성능과 같은 예측 유지보수 및 알림뿐만 아니라 위험과 비용을 계산할 때 운전자 행동을 모니터링하는 보험 프로그램에도 사용될 수 있습니다.

자동차 제조 분야의 디지털 트윈

자동차 및 제조에 사용되는 수천 개의 부품을 설계하고 테스트하는 데는 막대한 비용과 시간이 소요될 수 있습니다. 이러한 시간과 재정적 투자로 인해 디지털 트윈 기술은 매우 중요합니다. 디지털 트윈이란 무엇인가요? 20년 전에 처음 소개된 디지털 트윈은 프로세스, 제품, 서비스를 테스트하는 데 사용되는 가상 모델입니다. 분석가, 엔지니어, 과학자는 안전하고 비용 효율적인 가상 세계에서 실제 시나리오를 연구할 수 있습니다.

자동차 제조 분야에서 디지털 트윈 기술은 자동차 또는 자동차의 일부를 가상 트윈으로 테스트하여 실제 제품의 성능을 더 깊이 이해할 수 있는 보다 비용 효율적인 방법을 제공합니다. 트윈 기술은 수정, 변경 또는 수리를 테스트하는 데에도 사용할 수 있습니다. 기업은 명백한 비용 절감 외에도 시간을 절약하고 최종 제품의 결함을 줄일 수 있습니다.

운전자 경험

자율 주행 자동차에 대한 미래의 비전은 그리 멀지 않을 수 있지만, 인공 지능은 운전자 경험을 업그레이드함으로써 보다 즉각적이고 유익한 기회를 제공합니다. 제조업체들은 컴퓨터 비전, 자연어 처리, 로봇 자동화를 사용하여 더 안전하고 편안한 차량을 생산하고 있습니다. 이러한 차량에는 도로 및 기상 조건, 다른 운전자의 행동, 교통 상황을 더 잘 이해할 수 있는 컴퓨터 기술과 연결성이 탑재되어 있습니다.

곧 출시될 예정이거나 이미 사용 가능한 이러한 시스템을 고려해 보세요:

운전자 모니터링은 운전자에 따라 컨트롤을 조정하는 것부터 머리와 몸의 위치를 모니터링하여 졸음을 감지하거나 사고 시 몸의 위치를 조정하는 것까지 다양한 서비스를 제공합니다.
운전자 지원은 인공 지능을 활용하여 사각지대를 모니터링하고, 스티어링 및 제동을 지원하고, 운전자에게 위험한 상황을 경고하고, 심지어 주차를 도와줄 수 있습니다.
운전자 평가는 운전자의 이력을 분석하고 과거 행동이나 특정 상황에서의 기분을 바탕으로 잠재적인 문제를 예측할 수 있습니다.