"AI로 최적 부품 찾는다"…LG이노텍 'AI 부품 제안 시스템' 구축

사내외 200만개 부품 데이터 통합
AI '참고 가격' 산출로 부품 선정 효율화
견적 산출 시간은 70%↓, 완성도는↑

LG이노텍 이 인공지능(AI)을 활용해 신제품에 적용할 최적의 부품을 빠르게 찾는 시스템을 구축하고 수주 경쟁력 강화에 나섰다.

LG이노텍은 사내외 부품 데이터를 AI로 분석해 부품별 사양과 가격을 비교할 수 있는 'AI 부품 제안 시스템'을 구축했다고 20일 밝혔다. 2년여간의 개발을 거쳐 최근 전 사업부에 본격 적용했다.

LG이노텍의 카메라 모듈과 반도체 기판, 차량용 부품 등에는 평균 수백 개의 부품이 탑재된다. 기존에는 수주를 위한 견적 산출과 제품 개발 과정에서 사내 여러 시스템에 분산된 정보를 확인하고 신규 부품을 발굴하는 데 많은 시간이 소요됐다. LG이노텍은 부품 탐색에 AI를 도입해 관련 시간을 줄이는 동시에 가격과 성능을 고려한 최적의 부품을 선정하고, 고객 제안의 완성도와 수주 경쟁력을 높인다는 전략이다.

이번 시스템 구축을 위해 LG이노텍은 커패시터(Capacitor), 인덕터(Inductor) 등 사내외 부품 약 200만개의 데이터를 통합했다. 제조사마다 다른 부품 명칭과 사양, 단위를 표준화해 AI가 활용할 수 있는 데이터베이스를 구축하고 이를 바탕으로 시스템을 개발했다.

LG이노텍 'AI 부품 제안 시스템'. LG이노텍.

사용자가 필요한 부품 사양을 입력하면 AI가 전체 데이터에서 조건이 유사한 부품을 찾아 보여준다. 기존에 구매한 부품뿐 아니라 외부 시장 데이터까지 탐색할 수 있어 담당자의 경험과 구매 이력에 의존하던 기존 방식보다 부품 탐색 범위를 넓혔다.

특히 AI 기반 '참고 가격(Reference Price)' 산출 기능이 차별점이다. AI가 사양이 유사한 부품의 실제 구매 이력과 가격 변동 추이 등을 분석해 현재 가격 수준을 제시한다. 참고 가격의 신뢰도는 96% 이상으로, 기존 구매 부품은 물론 구매 이력이 없는 신규 부품의 가격 수준도 예측할 수 있다.

이를 통해 가격 경쟁력을 갖춘 부품 후보군을 2시간 이내에 선별할 수 있다. 이후 선별된 업체를 중심으로 실제 견적을 확인하면 돼 효율적인 부품 선정이 가능하다. 산업용 부품은 정가가 정해진 소비재와 달리 구매 물량과 계약 조건, 구매 시점 등에 따라 가격이 달라진다. 기존에는 가격 경쟁력이 있는 부품을 찾기 위해 여러 공급사에 일일이 견적을 요청하고 시장가격을 조사해야 했다.

LG이노텍 관계자는 "최근 부품을 추천하는 AI 시스템이 잇따라 등장하고 있지만, 부품별 '참고 가격' 산출 기능까지 구현한 것이 기존 시스템과의 가장 큰 차별점"이라고 밝혔다.

시스템 도입으로 신제품 견적 산출 시간은 기존보다 70% 넘게 단축됐다. LG이노텍은 단축된 시간을 활용해 고객 요구사항을 더욱 세밀하게 검토하고 제안 완성도를 높여 수주 경쟁력을 강화할 수 있을 것으로 기대하고 있다. 특정 부품이 단종되거나 공급 차질이 발생했을 때 대체 부품을 신속하게 확보해 부품 수급 변화에도 유연하게 대응할 수 있다.

이러한 혁신 성과를 인정받아 해당 시스템은 지난 4월 '2026 LG 어워즈(Awards)'에서 고객만족상을 수상했다. 현재는 사전에 수집·표준화한 사내외 부품 데이터를 활용해 AI가 부품을 탐색하고 가격을 산출하는 방식이다. 향후에는 에이전틱 AI를 적용해 최신 부품 정보를 스스로 탐색·분석하고 시스템에 반영하도록 추가 개발할 계획이다.

김준성 LG이노텍 구매센터장(상무)은 "'AI 부품 제안 시스템'은 다양한 부품을 다루는 제조기업에 최적화된 시스템으로 기존 방식을 완전히 바꾼 의미 있는 혁신"이라며 "앞으로도 AX(AI 전환) 기반의 일하는 방식을 통해 고객의 기대를 넘어선 가치를 제공할 것"이라고 말했다.

LG이노텍은 업무 전반에 AI를 도입하며 AX에도 속도를 내고 있다. 주요 생산 공정에 'AI 원자재 입고 검사'를 도입해 자재 불량 원인 분석 시간을 최대 90% 단축했다. AI가 완성품 외관을 검사해 불량을 검출하는 'AI 비전 검사'를 적용해 카메라 모듈과 반도체 기판의 수율도 끌어올렸다.

'AI 공정 레시피'를 적용해 카메라 모듈의 최적 공정 조건을 찾는 시간을 기존 72시간에서 6시간 이내로 줄이는 성과도 거뒀다. 생산 전반에 AI와 로봇을 적용한 플립칩 볼그리드 어레이(FC-BGA) 기판 생산 거점 '드림 팩토리'는 업계 최고 수준의 스마트팩토리로 평가받고 있다고 회사는 설명했다.

최근에는 LG AI연구원의 산업 특화 AI 모델 '엑사원 태뷸러(EXAONE Tabular)'를 제조 현장에 적용했다. 이를 통해 AI가 변화된 공정 조건을 학습하는 시간을 약 85% 줄이는 등 그룹 차원의 AX 협력도 강화하고 있다.

아울러 LG이노텍은 LG 계열사 가운데 처음으로 임직원 대상 자체 AX 인증 시험을 도입했다. 사무직 직원의 절반 이상이 인증을 취득하며 AX 역량 내재화에 박차를 가하고 있다.

박준이 기자 giver@asiae.co.kr