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브리지스톤 엑사메이션, "2017년 타이어 제조 혁신상" 수상

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글 : desk(webmaster@global-autonews.com)
승인 2017-02-23 09:42:10

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브리지스톤이 개발해 실행하고 있는 최첨단 타이어 조립생산 시스템 ‘엑사메이션(EXAMATION)’이 전세계 타이어 전문가들로부터 가장 혁신적인 타이어 생산 시스템으로 인정받았다.

 

2월15일 독일 하노버에서 개최된 ‘타이어 테크놀로지 엑스포(Tire Technology Expo)’ 개막축하연에서 전세계 타이어 산업 전문가 27명으로 구성된 심사위원단이 브리지스톤의 새로운 타이어 생산 시스템 ‘엑사메이션(EXAMATION)’을 ‘2017년 타이어 기술 혁신 및 우수성’(Tire Technology International Awards for Innovation and Excellence) 시상에서 ‘올해의 타이어 제조 혁신’(Tire Manufacturing Innovation of the Year) 부문 수상자로 선정했다.

 

브리지스톤 본사를 대표해 시상식에 참석한 브리지스톤 EMEA(유럽, 중동, 아프리카) 지역 R&D 총괄 에밀리오 티베리오(Emilio Tiberio)는 "브리지스톤의 엑사메이션 타이어 조립 생산 시스템이 권위있는 상을 수상함으로써 전문가들로부터 혁신성과 우수성을 인정 받은데 매우 자랑스럽게 생각한다. 기존 생산시스템에 정보통신기술(Information Communication Technology)과 인공지능(AI)을 접목함으로써 괄목할 가치창조를 구현할 수 있었다. ‘최고의 품질로 사회에 기여한다’는 브리지스톤 창업정신을 실현하는 진일보한 기술이다."라고 수상소감을 밝혔다.

 

심사위원들은 타이어 제조생산현장에 인공지능 기술을 접목한 브리지스톤의 혁신에 칭찬을 아끼지 않았다. 브리지스톤은 2016년 처음으로 엑사메이션 시스템을 일본 히코네 생산공장에 적용했고, 히코네 공장의 성공적인 성과에 힘입어 엑사메이션 시스템을 전세계 생산기지로 확대 적용해오고 있으며, 조만간 헝가리의 타타바니아(Tatabanya) 생산공장과 러시아 신 생산공장에도 엑사메이션 시스템을 도입할 계획이다.

 

심사위원으로 참석한 일본 인공지능 자동차 연구기관(Intelligent Vehicle Research Institute)의 슈니치 야마자키(Shunichi Yamazaki) 대표는 "일본은 현재 고도로 숙련된 기술 노동자 세대가 정년퇴직할 연령에 이르렀다. 고도로 숙련된 기술자들의 노하우를 젊은 노동자 세대에 전수하기는 쉽지 않다. 이런 상황에서 브리지스톤이 개발한 새로운 생산 시스템은 오류발생을 방지하고 생산 효율성과 품질을 향상시킬 수 있는 매우 유용한 대체방안이다. 엑사메이션은 센서로 최소 480 곳 이상의 품질 데이터를 수집 측정하고, 인공지능을 이용해 실시간 자동제어를 실행함으로써 최적의 조건에서 타이어가 조립생산될 수 있도록 했다. 이러한 인공지능 기술은 향후 모든 제조산업에 도입될 획기적인 생산시스템이 될 것이다."라고 평가했다.

 

심사위원장이자 타이어 테크놀로지 인터내셔날(Tire Technology International) 잡지의 편집장인 그레이엄 힙스(Graham Heeps)는 "인공지능과 정교한 데이터 분석 기술의 도입은 향후 10년간 많은 제조 산업에서 중요한 추세가 될 것이다. 브리지스톤의 혁신적인 엑사메이션 시스템은 타이어 산업이 제조생산기술에 있어서 최첨단을 달리고 있다는 증거"라고 평가했다.

 

브리지스톤은 타이어 테크놀로지 어워드(Tire Technology award)가 도입된 2008년 이래로 6회 수상했다. 브리지스톤은 2008년과 2016년 "올해의 타이어 제조 기업상(Tire Manufacturer of the Year award)"을 수상했고, 2012년 접촉면 정보 감지(CAIS: Contact Area Information Sensing) 기술로 기술상(Technology awards)을 수상했다. 2013년에는 회전저항 감소 올로직 기술로 기술상과 ‘올해의 환경 업적상(Environmental Achievement of the Year)’을 수상했다.

 

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