최근 AI(인공지능) 기술이 고도화되면서 트럭 산업 전반에 빠르게 침투하고 있다. 단순한 정보 검색이나 대화 기능을 넘어, 이제는 산업 현장에서도 스스로 판단하고 학습하는 수준으로 진화하고 있는 것이다. 고도화된 AI 기술은 모빌리티 업계에서도 핵심 기술로 부상하고 있다. 특히 트럭 산업에서는 생산 자동화부터 예측 정비, 최적 경로 안내에 이르기까지 차량의 전 생애 주기에 걸쳐 폭넓게 활용되고 있는 모습이다. 이에 급속도로 발전 중인 AI 기술이 트럭 산업에 어떤 변화를 가져오고 있는지 알아봤다.

 차량 품질 강화 |  AI 기반 생산 자동화 및 상품성 검증
과거에는 트럭을 조립·생산한 뒤, 숙련된 작업자가 길이, 두께, 균열 등 용접 부위를 육안으로 일일이 점검하며 외관상 결함을 확인해야 했다.

하지만 최근에는 생산 효율성과 정확도를 높이기 위해 글로벌 트럭 제조사들도 AI 기술을 생산 공정에 적극 도입하고 있다. 실제로 다임러트럭은 대량 생산 라인에 AI 기술을 도입해 캡 및 용접 검사를 자동화했고, 네덜란드 다프(DAF) 역시 AI를 활용한 공정 자동화를 적극 추진 중이다.

업계 관계자는 “AI를 생산 공정에 접목한 자동화 시스템을 통해, 축과 같은 핵심 부품부터 용접 불량, 내부 마감 불량 등 다양한 결함을 빠르게 감지할 수 있다.”고 말했다. 또한 “AI를 활용하여 생산 효율과 안전성을 동시에 확보하면서 차량의 상품성도 크게 향상될 것으로 기대한다.”고 덧붙였다.

 운휴 시간·비용 절감 |  AI로 예측 정비 실현
고도화된 AI 기술은 차량이 출고된 다음에도 지속적으로 활용되고 있다. 구체적으로 차량에 탑재된 AI 시스템이 운행 중 생성되는 다양한 데이터를 실시간으로 분석하여 차량 상태를 상시 모니터링하고, 주요 부품의 마모나 이상 징후를 사전에 감지해 정비 시점을 예측하는 ‘예측 정비’ 방식으로 진화하고 있다.

이러한 예측 정비 시스템은 차량 가동률을 높이는 것은 물론, 불필요한 부품 교체나 과잉 정비를 줄여 유지비 절감 효과를 가져올 수 있다. 또한 AI 기반 차량 관리 시스템을 통해 과거 정비 이력과 주행 패턴을 분석해 각 차량에 최적화된 정비 주기를 자동으로 설정할 수 있다.

결과적으로 차량 출고 후에도 AI는 예기치 못한 고장으로 인한 운휴 시간과 긴급 수리 비용까지 줄일 수 있으며, 전체 운행 효율성과 수익성 개선은 물론 차량 수명 연장이라는 부수적인 효과도 기대할 수 있다.

 경로 최적화 | 트럭 운행 효율과 수익 ‘두 마리 토끼’
차량 개발과 생산, 운행 관리 단계를 넘어 물류·수송 부문에까지 AI 기술의 영향력은 확장되고 있다. 트럭 운전자의 운행 패턴 분석, 경로 예측, 반복 작업 자동화, 운전자 안전 강화 등 다양한 분야에서 AI 기술이 활용되고 있는 것.

볼보트럭의 경우 ‘볼보 커넥트(Volvo Connect)’를 통해 운행 데이터를 분석해 최적 경로를 제시하고 있으며, 다프는 예측형 크루즈 제어 시스템으로 연료 효율과 주행 안정성을 높이고 있다. 우버 프레이트는 AI 기반 화물–차량 매칭과 경로 최적화를 통해 빈 차로 운행하는 공차 운행률을 줄이고 운전자 수익을 극대화하고 있다.

이처럼 AI 기술이 발전하면서, 그동안 사람이 수행하던 작업들이 점차 인공지능으로 대체되고 있다. 다만, AI 기반 품질 검증 시스템도 완벽하지는 않기 때문에 언제든 예기치 못한 결함이 발생할 가능성은 존재할 수 있어 앞으로 트럭 산업에서 AI가 어떤 방식으로 진화하며 역할을 넓혀갈지 귀추가 주목된다.