결론부터. LG디스플레이는 OLED 공장의 품질 이상 원인 분석을 평균 3주에서 2일로 줄였다. 회사가 밝힌 절감액은 연 2,000억 원 이상. 설계 업무는 한 달 걸리던 것이 8시간이 됐다.
무엇이 문제였나
화면 얼룩 같은 품질 이상이 생기면, 수천 개 공정 변수 가운데 원인을 찾아야 한다. 숙련 엔지니어들이 붙어도 평균 3주가 걸리던 일이다. 그동안 라인은 같은 불량을 계속 만들 수 있다.
무엇을 했나
범용 챗봇을 들여온 게 아니다. 자사 공정 지식을 통째로 학습시킨 자체 AI를 만들었다. 이 AI가 이상 원인을 좁혀 해법까지 제안하고, 전 생산품을 실시간으로 검사한다.
숫자로 보면
- 품질 이상 원인 분석: 평균 3주 → 2일
- 절감액: 연 2,000억 원 이상 (회사 발표)
- 설계 업무: 한 달 → 8시간
우리가 주목한 점
첫째, 문제 정의가 좁고 구체적이었다. "AI 도입"이 아니라 "품질 이상 원인 분석이 3주 걸린다"에서 출발했다. 둘째, 데이터가 밖으로 나갈 수 없는 제조 현장의 답은 자체 모델이었다 — 규모가 있는 기업의 경로지만, 방향 자체(문제 하나·내 데이터)는 작은 팀에도 그대로 적용된다.
출처
[1] LG 공식 보도자료 및 복수 언론 보도(디지털투데이·서울신문, 2025-08). 절감액은 회사 발표 수치다. 상세 검증 기록은 AXHub 사례 라이브러리에 있다.