[디지털투데이 AI리포터] 포드(Ford)가 차량 품질관리 자동화에 투입한 인공지능(AI)이 기대한 성과를 내지 못하자 지난 3년간 베테랑 기술자 350명을 다시 채용해 품질 개선 체계를 손질하고 있다.

26일(이하 현지시간) 온라인 매체 기가진에 따르면, 포드는 전직 직원과 협력업체 출신을 포함한 숙련 기술자를 품질 점검과 AI 도구 재정비에 투입했다.

포드는 기존 설계 요건을 AI에 반영하면 더 높은 품질의 차량을 만들 수 있다고 보고 품질관리 자동화를 추진해 왔다. 그러나 자동화된 품질관리 프로그램이 기대만큼 성과를 내지 못하면서 오랜 제품 개발 경험을 쌓은 기술자의 판단을 머신러닝과 AI 운용에 다시 반영하는 방향으로 전환했다.

찰스 푼(Charles Poon) 차량 하드웨어 엔지니어링 담당 부사장은 AI는 유용한 도구지만 성능은 학습 데이터의 질에 좌우된다고 말했다. 이어 포드는 그동안 제품 개발 경험이 풍부한 숙련 기술자의 지식을 충분히 활용하지 못했다고 밝혔다.

포드는 현재 베테랑 기술자가 품질 문제를 집중 점검하는 회의를 주도하도록 하고 있다. 이들은 부품이 공장에 도착하기 전에 고장으로 이어질 수 있는 요인을 찾아내고, 그 판단을 AI 도구 재설정에 반영하고 있다. 포드는 문제가 발생한 뒤 대응하기보다 사전에 징후를 포착해 불량을 예방하는 운영 체계를 구축하는 것을 목표로 하고 있다.

이 같은 조정은 품질 지표에도 반영됐다. 포드는 2025년 초기 품질 조사에서 주류 브랜드 10위로 업계 평균에 못 미쳤지만, 이번 조사에서는 주류 브랜드 1위에 올랐다. F-150, 슈퍼 듀티, 머스탱도 각 부문 1위를 기록했다. 개선 폭은 같은 유형의 브랜드 가운데 가장 컸으며, 보증 대응과 리콜 관련 비용도 낮아지기 시작했다.

다만 포드는 여전히 미국에서 리콜 건수가 가장 많은 자동차 제조사다. 경영진은 리콜을 품질 개선의 후행 지표로 보고 개발 초기 단계에서 문제를 차단하는 데 초점을 맞추고 있다. 이에 따라 포드는 AI와 베테랑 기술자의 판단을 결합해 신차 리콜을 줄인다는 방침이다.
 

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