펩시 과자 브랜드인 프리 토레이(Frito-Lay)가 만드는 스낵인 치토스는 전 세계 40개국 이상에서 판매되는 인기 과자다. 펩시코는 치토스 품질을 유지하는 프로세스를 효율화하기 위해 마이크로소프트 산업 AI 개발 플랫폼인 프로젝트 분재(Project Bonsai)를 이용하고 있다.
소비자는 치토스를 먹으면서 일일이 모양과 밀도에 주의를 기울이지 않을지 모른다. 하지만 공장에선 치토스 품질을 일정하게 유지하기 위해 생산 공정을 감시하고 있다. 치토스 제조에는 재료와 물 배합, 원재료 절단 등 다양한 공정이 필요하며 여러 과정 중 어딘가에서 이상이 생기면 치토스 품질이 떨어지고 출하할 수 없게 되어버린다.
펩시코는 몇 년 전부터 다양한 사업에 AI를 도입하려는 움직임을 진행하고 있으며 이런 노력 일환으로 치토스 품질 검사에 마이크로소프트 프로젝트 분재 솔루션을 도입하기로 했다. 프로젝트 분재는 산업용으로 개발한 AI 개발 플랫폼이며 엔지니어가 데이터 과학 보급 지식을 갖고 있지 않아도 템플릿과 직관적 경험을 통해 AI를 만들 수 있다고 한다.
AI를 개발하기 위해 필요한 교육 데이터를 수집해야 하지만 갑자기 실제 제조 공정을 사용해 AI를 훈련시키는 건 안전성과 생산 스케줄 문제로 불가능했다. 그래서 개발자는 현장에서 품질 관리를 수행하는 운영자와 협력해 생산 라인을 가능하면 충실히 재현한 시뮬레이터를 구축했다. 이 시뮬레이터를 이용해 AI를 훈련하고 그 과정에서 작업자 피드백을 도입해 학습 효율을 끌어올렸다고 한다.
또 제조 공정을 AI가 제어할 때 극단적인 행동을 하지 않도록 개발자는 전문가 지시에 따라 몇 가지 안전 규칙을 AI에 프로그래밍했다. 실제 현장에 입각한 규칙을 마련하는 것으로 AI가 재료를 틀에 밀어 속도 등을 단계적으로 조정하게 밀어 넣어 속도 급변에 의해 컴퓨터가 손상 등 위험이 줄어든다는 것이다. 이런 제한을 AI에 도입해 현장을 아는 운영자 존재가 중요하다고 마이크로소프트는 설명하고 있다.
시뮬레이션을 반복해 개발된 치토스 품질 모니터링 AI 솔루션은 권장 모드와 폐루프 제어(closed loop control) 모드 2가지가 있다. 어떤 모드에서도 AI는 지속적으로 치토스 품질을 측정하고 권장 모드는 품질이 기준에서 벗어나면 운영자에게 경고하고 품질 복원에 필요하다고 생각되는 조정을 추천한다. 운영자는 이 권고 사항을 보고 컴퓨터에 어떤 조정을 할 것인지 결정한다. 한편 폐루프 제어 모드에선 사업자에 대한 권장 프로세스를 생략하고 제조 공정 사양을 직접 조정한다.
지금까지 제조 공정에서 작업자가 일정 간격으로 치토스를 샘플링해 품질을 측정하고 문제가 있으면 컴퓨터 사양을 조정하는 구조였다. 이 방법은 샘플링 주파수 제한이 있기 때문에 마지막 검사에선 최신 검사 사이 품질이 기준에 미달하는 치토스를 장시간 제조가 계속될 가능성이 있다. 한편 AI 솔루션은 지속적인 품질 모니터링이 가능하기 때문에 품질이 기준을 벗어나면 곧바로 대응할 수 있다.
앞으로 펩시는 프로젝트 분재 AI 솔루션을 생산 공장에 도입할 예정이며 옥수수 칩을 포함한 치토스 외 제조 공정에도 비슷한 AI를 적용하는 방법을 모색하고 있다. 펩시 측은 치토스 성형 라인은 자사 원리 실증을 했다면서 제조 공정 제어의 미래이며 AI 기반 자동화를 사용해 제품 일관성을 향상시키고 있다고 밝혔다. 또 치토스는 현재 22개국에서 생산되며 50종류 이상 맛이 있다면서 프로젝트 분재 기술은 치토스가 완벽하다는 걸 보장하는데 도움이 될 가능성이 있다고 덧붙였다. 관련 내용은 이곳에서 확인할 수 있다.