고전적인 방식이면서도 여전히 그 유용성을 인정받으며 쓰이고 있는 고장 형태 영향 분석(Failure Mode and Effects Analysis)은 제품이나 공정에서 발생할 수 있는 잠재적인 고장(Failure)를 미리 예측하고, 그 고장이 미치는 영향(Effects)을 분석하여 리스크를 줄임으로써 비용(Cost)과 시간(Time)을 절약할 수 있는 체계적인 방법론입니다.
이런 특징 덕분에 자동차 업계에서도 각 회사가 자기 나름대로의 방식대로 사용해 왔으나 자동차 산업이 더 이상 특정 지역에 국한되는 것이 아니라 국제화(Global)로 나아가면서 국제 표준(Global Standard)의 필요성이 대두되었습니다. 이에 미국 자동차 산업 협회(AIAG)와 독일 자동차 산업 협회(VDA)가 서로의 FMEA 분석 방식을 통합하여 2019년에 ‘AIAG-VDA FMEA’라는 형태로 발표하였습니다.
<AIAG-VDA FMEA란?>
<AIAG-VDA FMEA의 공식 핸드북>
오늘은 저희 브이웨이(VWAY)의 AIAG-VDA FMEA와 AI기술을 활용하여 기존 분석의 취약점을 어떻게 보완하고 사용자를 보조해야 하는지, 분석 도구가 나아가야 할 미래의 방향성에 대해 소개해보겠습니다.
1. FMEA의 난제: 주관적이고 정성적인 방법적 한계에서 발생하는 누락(Omission)
- AIAG-VDA FMEA는 글로벌 표준화되어 7단계의 체계적인 프로세스를 잘 따라오기만 하면 결과를 도출할 수 있습니다.
- 하지만, 분석에 참여한 구성원들의 경험과 주관을 바탕으로 하기 때문에 발생하는 한계(분석자의 망각, 경험 부족 등)로 인한 누락(Omission)이 발생하게 됩니다.
<분석에 참여하는 상호기능팀(Cross-Functional Team) 도 놓치는 부분이 발생할 수 있다>
2. 핵심 대응 방안: AI를 통한 AIAG-VDA FMEA 지능형 보조 방안
- VisualPro에서는 가능한 누락이 없이 분석이 이루어지도록 모든 구성요소와 해당 구성요소의 기능, 고장을 정의할 수 있도록 지원하고 있어서 모든 구성 요소에 대한 분석 데이터를 입력하도록 지원하고 있습니다.
- 그럼에도 불구하고 발생할 수 있는 분석자의 누락(Omission)을 AI의 지능형 보조가 있다면 이를 잡아낼 수 있습니다. 가령 분석에 참여한 구성원이 기계식 부품(Mechanical Unit)과 관련된 기술자(Engineer)만 있다면 전자적 부품(Electrical Unit)의 고장이나 노이즈가 누락될 가능성이 높습니다.
- 예를 들어 분석자가 입력한 고장 외에도 AIAG-VDA FMEA에서 정의하는 5대 노이즈 분류에 따라 고장 원인과 그 메커니즘에 대해 보여주어 혹시나 분석자가 놓쳤을 수도 있는 고장 원인을 찾을 수 있도록 도와줍니다.
<AIAG-VDA FMEA에서 정의하는 5대 노이즈 분류>
<Valve Actuator에 대한 고장 원인을 5대 노이즈 분류를 기준으로 제안하는 AI>
<AI의 지능형 보조로 찾아낸 고장 원인을 추가>
3. 보안 위협에 대한 걱정이 없는 AI 환경 구축: On-Premise & Frontier Models
- 브이웨이(VWAY)에서는 고객사의 데이터 보안 정책과 요구에 맞춰 두 가지 AI 연동 방식을 지원합니다.
- Frontier Model 연동: 최신 고성능 AI 모델(GPT-5, Claude 등)과 API 연동을 통해 최고의 성능을 제공합니다.
- 내부 폐쇄망(On-Premise) 구축: 데이터 유출이 민감한 분야(국방, 자동차, 항공 등)의 고객을 위해, 고객사 내부 서버에 보안이 강화된 sLLM(Smaller Large Language Model, 소형 언어 모델)을 구축하여 외부와의 데이터 교환 없이 로컬(Local)로 안전하게 AI 기능을 지원합니다.
4. 결론: 안전 분석의 미래, VisualPro와 함께
- STPA, FMEA, FTA, TARA 등 다양한 안전 분석 기법을 지원하는 VisualPro는 이제 단순한 ‘도구’를 넘어 엔지니어(Engineer)의 ‘지능형 파트너’로 진화하고 있습니다.
- 반복적이고 복잡한 작업은 AI의 도움을 받아 시간과 절차를 절약하고, 그렇게 확보된 시간에 엔지니어는 더 중요한 업무인 안전 설계와 검증에 집중하십시오. 브이웨이(VWAY)가 고객사의 데이터 환경에 최적화된 가장 편리하고 안전한 AI 분석 환경을 구축해드립니다.
<TUV-SGS 인증 ‘ISO26262 기능 안전 분석 지원을 위한 소프트웨어 VisualPro’>
고전적인 방식이면서도 여전히 그 유용성을 인정받으며 쓰이고 있는 고장 형태 영향 분석(Failure Mode and Effects Analysis)은 제품이나 공정에서 발생할 수 있는 잠재적인 고장(Failure)를 미리 예측하고, 그 고장이 미치는 영향(Effects)을 분석하여 리스크를 줄임으로써 비용(Cost)과 시간(Time)을 절약할 수 있는 체계적인 방법론입니다.
이런 특징 덕분에 자동차 업계에서도 각 회사가 자기 나름대로의 방식대로 사용해 왔으나 자동차 산업이 더 이상 특정 지역에 국한되는 것이 아니라 국제화(Global)로 나아가면서 국제 표준(Global Standard)의 필요성이 대두되었습니다. 이에 미국 자동차 산업 협회(AIAG)와 독일 자동차 산업 협회(VDA)가 서로의 FMEA 분석 방식을 통합하여 2019년에 ‘AIAG-VDA FMEA’라는 형태로 발표하였습니다.
<AIAG-VDA FMEA란?>
<AIAG-VDA FMEA의 공식 핸드북>
오늘은 저희 브이웨이(VWAY)의 AIAG-VDA FMEA와 AI기술을 활용하여 기존 분석의 취약점을 어떻게 보완하고 사용자를 보조해야 하는지, 분석 도구가 나아가야 할 미래의 방향성에 대해 소개해보겠습니다.
1. FMEA의 난제: 주관적이고 정성적인 방법적 한계에서 발생하는 누락(Omission)
<분석에 참여하는 상호기능팀(Cross-Functional Team) 도 놓치는 부분이 발생할 수 있다>
2. 핵심 대응 방안: AI를 통한 AIAG-VDA FMEA 지능형 보조 방안
<AIAG-VDA FMEA에서 정의하는 5대 노이즈 분류>
<Valve Actuator에 대한 고장 원인을 5대 노이즈 분류를 기준으로 제안하는 AI>
<AI의 지능형 보조로 찾아낸 고장 원인을 추가>
3. 보안 위협에 대한 걱정이 없는 AI 환경 구축: On-Premise & Frontier Models
4. 결론: 안전 분석의 미래, VisualPro와 함께
<TUV-SGS 인증 ‘ISO26262 기능 안전 분석 지원을 위한 소프트웨어 VisualPro’>