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[IT뉴스]LG이노텍, AI가 최적 부품 찾아주는 시스템 도입…견적 시간 70% 줄여

온카뱅크관리자

2026-09-20 09:17:25

<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> 사내외 200만개 부품 데이터 한데 모아 비교 구매 이력 없는 부품도 AI가 가격 수준 제시 
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 [아이뉴스24 권서아 기자] LG이노텍이 인공지능(AI)을 활용해 신제품에 필요한 부품을 검색하고 가격까지 비교하는 시스템을 전 사업부에 도입했다. 수백개 부품을 일일이 확인하던 과정을 자동화해 신제품 견적에 걸리는 시간을 70% 이상 줄였다.
 20일 LG이노텍에 따르면 회사는 2년여간 개발한 'AI 부품 제안 시스템'을 최근 전 사업부에 적용했다.
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 <img alt="LG이노텍 직원들이 'AI 부품 제안 시스템'을 소개하는 모습. [사진=LG이노텍]" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202609/20/inews24/20260920091609413osab.jpg" data-org-width="580" dmcf-mid="un7LTHlwTP" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img3.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202609/20/inews24/20260920091609413osab.jpg" width="658">
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 LG이노텍 직원들이 'AI 부품 제안 시스템'을 소개하는 모습. [사진=LG이노텍]
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 LG이노텍이 만드는 카메라 모듈과 반도체 기판, 차량용 부품 등에는 수백개의 부품이 들어간다. 기존에는 신제품 견적을 내거나 제품을 개발할 때 여러 곳에 흩어진 부품 정보를 일일이 찾아봐야 했다.
 새 부품을 찾을 때는 공급업체마다 가격과 사양도 따로 확인해야 했다.
 LG이노텍은 이런 과정을 줄이기 위해 사내외 약 200만개 부품 정보를 한데 모았다. 제조사마다 달랐던 부품 이름과 사양, 단위도 같은 기준으로 정리했다.
 사용자가 필요한 부품의 사양을 입력하면 AI가 조건이 비슷한 제품을 찾아 보여준다. 기존에 구매했던 부품뿐 아니라 외부 시장에 있는 제품도 함께 비교할 수 있다.
 가격도 AI가 미리 제시한다.
 AI가 비슷한 부품의 실제 구매 가격과 가격 변화를 분석해 '참고 가격'을 보여주는 방식이다. LG이노텍에 따르면 참고 가격의 신뢰도는 96% 이상이다.
 과거 구매한 적이 없는 새 부품도 어느 정도 가격에 살 수 있을지 예측할 수 있다.
 이를 활용하면 가격과 성능을 고려한 부품 후보를 2시간 안에 추릴 수 있다. 이후 후보 업체를 중심으로 실제 견적을 확인하면 된다.
 산업용 부품은 일반 제품처럼 정해진 가격이 없다. 구매 물량과 계약 조건, 구매 시점 등에 따라 가격이 달라 기존에는 여러 공급업체에 직접 견적을 받아 비교해야 했다.
 LG이노텍은 AI 부품 제안 시스템을 적용한 뒤 신제품 견적을 내는 시간을 기존보다 70% 넘게 줄였다고 설명했다.
 부품이 단종되거나 공급에 문제가 생겼을 때 대체 부품을 빠르게 찾을 수 있는 것도 장점이다.
 이 시스템은 지난 4월 '2026 LG 어워즈(Awards)'에서 고객만족상을 받았다.
 LG이노텍은 앞으로 에이전틱 AI(Agentic AI)를 적용해 기능을 더 고도화할 계획이다. AI가 최신 부품 정보를 스스로 찾아 분석하고 시스템에 반영하도록 개발한다.
 김준성 LG이노텍 구매센터장 상무는 "'AI 부품 제안 시스템'은 다양한 부품을 다루는 제조기업에 최적화된 시스템"이라며 "앞으로도 AX 기반의 일하는 방식을 통해 고객의 기대를 넘어선 가치를 제공할 것"이라고 말했다.
 LG이노텍은 생산 현장에도 AI 활용을 늘리고 있다.
 'AI 원자재 입고 검사'를 적용해 자재 불량 원인을 분석하는 시간을 최대 90% 줄였다. 'AI 공정 레시피'를 활용해 카메라 모듈의 최적 생산 조건을 찾는 시간도 기존 72시간에서 6시간 이내로 단축했다.
 최근에는 LG AI연구원의 산업 특화 AI 모델 '엑사원 태뷸러(EXAONE Tabular)'를 제조 현장에 적용해 AI가 바뀐 공정 조건을 학습하는 시간도 약 85% 줄였다.
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