자동차 산업은 인공 지능 붐의 최전선에 서 있었으며, 자율 주행 자동차 및 AI 구동 운전자 보조 기능과 같은 유명한 혁신은 머신 러닝이 우리 주변의 모든 것을 형성하는 방법을 고려할 때 소비자의 마음의 최 그러나 아우디는 차세대 차량에서 AI를 사용하는 것 이상을하고 있습니다. 또한 자동차가 처음부터 어떻게 만들어 지는지 변화하고 있습니다.
제조업체는 이러한 프로세스의 담보 손상에 대한 우려로 인공 지능을 생산 라인에 통합함에 따라 어려운 균형 균형 행동에 직면하고 있습니다. 이러한 의심은 AI에 고유하지 않지만 기술의 빠른 개발은 이러한 질문의 압력을 증가시켜 제조업체가 기술 자체를 개발할 때 빨리 대답해야합니다.
아우디는 독일 회사가 제조 공정을 보는 방식을 변화시키는 인간 중심의 접근 방식을 사용하는 것으로 보입니다. 2021 년 에이 프로그램의 처음에 회사의 AI 전문가 인 Rüdiger Eck 및 Stefan Keckl과의 인터뷰에 따르면 Audi는 AI를 “대량의 데이터 또는 반복적 인 작업 분석”과 같은 인간이 성공하지 못하는 지역에 가장 적합한 지원 도구로보고 있습니다. 이로 인해 관찰자들은 품질 보증 및 데이터 활용의 두 가지 범주로 Audi의 AI 사용을 분류 할 수 있습니다. 이 회사에 따르면 Audi는 개발중인 100 개가 넘는 AI 프로젝트를 보유하고 있으며, 이는 생산 라인의 효율성을 30%증가시킬 것으로 기대합니다.
품질 보증
Audi의 생산 라인에서 인공 지능을 가장 간단한 적용은 품질 보증 도구로 사용하는 것입니다. Eck and Keckl에 따르면, AI는 고도로 반복적 인 작업을 중심으로하는 작업에 독특하게 적합하여 직원들은 “인지 성능, 신체적 움직임 및 감각적 인식의 복잡한 혼합이 필요한 작업에 집중할 수있게 해줍니다.
그러한 예 중 하나는 Audi의 첫 번째 AI 응용 프로그램 중 하나 인 Weld Splatter Detection System이며, 프로그램은 Audi의 용접기의 데이터를 분석하여 각 스팟 용접의 품질을 결정합니다. 파트너 Siemens와 함께 Audi는 차량 밑면을 따라 녹은 거품이 형성 될 때를 감지하여 손상된 케이블과 전선 또는 장기 부식을 일으킬 수 있습니다. 이 시스템은 엄청나게 성공했으며 2023 년 보도 자료는 300 대의 차량에서 단일 교대로 150 만 대의 스팟 용접을 분석 할 수 있다고 2023 년 보도 자료를 선전했습니다. 근로자들은 이전에 초음파에 의존하여 차량에서 선택된 용접을 무작위로 검사했습니다. 참고로, 평균 Audi A6은 약 5,300 개의 스팟 용접으로 연결됩니다.
비슷한 예는 Audi의 Ingolstadt Factory에서 AI를 사용하여 압축 부품의 품질을 검토하는 것입니다. 2018 년에 출시되기 전에 작업자는 다시 초음파를 사용하여 부품 프레스를 무작위로 검사했습니다. 2024 년 6 월 연구에 따르면 AI 기반의 개선은 Audi 공장에 주요 효율성 혜택을 제공 할 수 있으며, 공장의 310 만 건의 압박 부품 중 1,000 개마다 약 1 개마다 약 1 개마다 약 1 개가 금정됩니다. 예시적인 것처럼 Audi의 아이리스 시스템은 AI 구동 카메라가 각 차량에 기술 레이블이 올바르게 적용되는지 여부를 결정합니다.
‘Data Swamp’를 통해 선별
Audi의 AI 프로그램의 진정한 분은 데이터를 수집, 저장 및 분석하는 기능입니다. 공장을 생명 정보 시스템으로 두 번째로 데이터를 휘젓는 것으로 생각하십시오. Audi의 공장은 매일 수천 기가 바이트의 데이터를 생산하며, 학습 모델은 처음으로 규모로 수집하고 활용할 수 있습니다. 여기에서 학습 모델은 비 효율성 및 프로젝트 문제 영역을 인식하여 이전의 정적 작업을 유연하고 적응 가능한 프로세스로 변환 할 수 있습니다. 조달 입찰에서 조립 라인의 개별 기계에 이르기까지 모든 생산 단계는 이제 미래의 결정에 정보를 제공하기 위해 잠재적 인 데이터 포인트입니다.
예를 들어, 2025 년 여름에 데뷔 할 Audi의 ‘Tender Toucan’도구는 사전 설정된 요구 사항 목록에 따라 드라이브 트레인 및 고역 볼트 배터리와 같은 부품에 대한 공급 업체 입찰을 필터링하여 직원이 입찰을 평가하는 시간이 약 30%줄어 듭니다. Toucan 시스템은 Eck와 Keckl이 2021 비전에서 배치 한 내용을 보여줍니다. 다른 예로는 장비 고장 예측, 물류 비 효율성 감소, 새로운 생산 롤아웃 시뮬레이션이 있습니다. 전체적으로 회사는 이러한 시스템이 기계 다운 타임과 직원 워크로드를 30 % 줄이면서 이러한 시스템이 생산 시간을 크게 줄일 것이라고 예측합니다.
어려운 균형
이것은 아우디의 인공 지능 사용이 위험이 없다고 말하는 것은 아닙니다. 최근 몇 년 동안 AI의 글로벌 구인 시장에 미치는 영향에 대해 많은 이야기가 있습니다. 세계 경제 포럼 (World Economic Forum)의 2025 년 일자리 보고서에 따르면 고용주의 41%가 AI에 유리하게 인력을 줄이려고했으며 골드만 삭스는 생성 AI가 2045 년까지 미국 구직 시장의 절반을 자동화 할 수 있다고 추정했다. 2025 Pew Research 조사에 따르면 전문가들은 AI가 업계의 직업 기회에 큰 영향을 미칠 것이라고 믿고 있습니다. McKinsey와 Company는 AI가 2030 년까지 최대 70%의 업무 활동을 자동화하고 8 억 명의 근로자를 대체 할 수 있다고 예측했을 때, 이러한 예측은 지난 10 년간의 종말 예측보다 치명적이지 않지만 2025 년에 심각한 해고로 인한 제조 부문의 문제를 반영합니다.
이것은 자동차 산업에서 특히 그렇습니다. 포드, 테슬라 및 스텔란 티스와 같은 회사에서 관세, 급락 및 시장 상황 변화로 인한 압력이 유입되면서 시장 상황이 해고되었습니다. 2025 년 3 월, Honda Motor는 AI 시스템의 중복성으로 인해 Guangzhou EV 플랜트 인력의 30%를 삭감했다고 발표했습니다. 같은 달, Audi는 2029 년까지 인력의 8% 감축을 발표했습니다. 이러한 삭감은 AI 프로그램에 의해 명시 적으로 발생하지 않지만 Audi는 10 억 유로의 절감 효과의 일부 가이 기술에 투자 될 것이라고 밝혔다. 더 중요한 것은, 이중 지역은 AI 구동 공장 자동화가 업계 전반의 일자리 삭감과 합쳐지는 광범위한 추세를 반영한다는 것입니다. 따라서 Audi에 대한 어려운 질문을 제기합니다. 기술적 진보가 그러한 혁신이 발생할 수있는 인간 담보를 줄이는 것과 균형을 이루기 때문에 어려운 질문을 제기합니다.
