가와사키 모터스는 제조 공정에서 차량의 모델과 제조 시기 등 환경에 맞춰 생산 공정을 최적화했다. 그러나 조립 등의 작업은 사람의 손에 의존하고 있어 라인 밸런스에 근거한 생산 공정 최적화를 위해서는 각 개인의 작업 시간을 수동으로 계측해야 하는 등 관리 부담이 컸다.
이번 실증 실험은 AI를 적극적으로 활용한 영상 분석 기술을 통해 CCTV로 촬영된 생산 현장 작업자의 행동을 분석하고 생산 프로세스의 최적화를 위한 자료를 확보하기 위한 목적이다.
일반적으로 조립 라인은 위치에 따라 필요한 작업자의 숫자가 다르고, 다양한 공구가 놓여 있기 때문에 사람의 움직임에 따라 모습이 가리는 경우가 많아 기존의 영상 분석 기술로는 작업자가 어떤 행동을 취하는지 정확히 알기가 어려웠다.
가와사키 중공업과 허스퍼는 ‘사람 그 자체’가 아니라 ‘이륜차와 사람/사람과 공구’라고 하는 물건과 물건의 관계를 읽는 것으로 작업자의 행동 분석이 가능하게 됐다고 밝혔다.
AI를 이용한 영상 분석 기술을 통해 일일이 사람이 작업 내용을 계측할 필요 없이 실시간으로 작업 시간의 비율을 자동으로 집계할 수 있다. 이를 통해 실시간으로 작업 지연이 발생한 라인에 경고를 하거나 즉시 작업 지원을 할 수 있으며, 영상 분석을 통해 각 공정 마다 평균적인 작업 소요 시간을 측적해 최적의 인원을 라인에 배치할 수 있을 것으로 기대하고 있다.
가와사키 중공업과 허스퍼에 따르면 일부 현장에서 실증 실험을 마쳤으며, 앞으로 전체 공정에 도입하는 것을 검토하고 있는 것으로 알려졌다.
