Porsche Cup Brasil, MS 기반 AI 크래시 분석 도입… 충돌 차량 회수 시간 절반 단축

포르쉐 컵 브라질(Porsche Cup Brasil)이 차량 충돌 후 수리 회수 시간을 절반 수준으로 줄이는 AI 크래시 분석 시스템을 도입했다. 마이크로소프트(Microsoft) 기술 스택 위에 구축된 이 시스템은 2026 시즌 도입 몇 달 만에 가시적인 성과를 내고 있다고 운영진은 밝혔다.

20년 전 시리즈를 창립한 데너 피레스(Dener Pires) 포르쉐 컵 브라질 CEO는 "인적 요소에는 시간, 품질, 그리고 실수의 가능성이라는 한계가 있다. 이 제약을 줄이면 우리 팀은 훨씬 더 많은 것을 해낼 수 있다"고 말했다.

기존에는 충돌 후 정비사들이 차량 한 대당 100개 이상의 부품을 수동으로 점검해야 했고, 수리 시작까지 수 시간이 걸리기도 했다. 새 시스템은 엔지니어와 AI 에이전트가 협업해 손상을 평가하고 필요한 부품을 결정한다. 운영진은 수리 회수에 걸리는 시간이 대략 절반 수준으로 줄었다고 추정한다.

워크플로우는 6단계로 구성된다. 손상된 차량이 피트에 들어오면 엔지니어가 외관을 점검하고, 모바일 폰으로 충격이 큰 부위를 다각도 촬영한다. 사진은 Azure Kubernetes Service에서 실행되는 웹 앱에 업로드돼 엔지니어와 AI 시스템 간 인터페이스 역할을 한다.

파이썬(Python) 기반 백엔드는 사진을 마이크로소프트 파운드리(Microsoft Foundry)에서 동작하는 AI 멀티에이전트로 라우팅하고, Azure AI Search의 구조화된 데이터를 활용해 손상 부위를 식별한다. 이미지는 Microsoft Fabric에 저장된다. 시스템은 영향받은 부품 목록을 1차로 생성하고, 엔지니어가 검토·확정한다. 부품 발주는 현재 수동이지만, 두 번째 멀티에이전트가 개발 중이다.

이 시스템은 마이크로소프트 파트너인 쿠물루스(Kumulus)와 함께 개발됐다. 쿠물루스 CEO 치아구 이아코피니(Thiago Iacopini)는 "차량의 각 부품마다 전문화된 에이전트를 만들어야 한다는 점을 빠르게 깨달았다"고 말했다. 시스템은 세 개의 AI 멀티에이전트가 여러 특화 에이전트를 관리하는 구조로, 단일 모델 대신 다중 컴포넌트를 사용하는 이유는 레이스카가 새 리버리(livery)로 외관이 자주 바뀌기 때문이다.

핵심 멀티에이전트인 이미지 분석기는 약 2,000개 부품 카탈로그에서 손상 부품을 식별한다. 에이전트들은 마이크로소프트 비주얼 스튜디오 코드(Visual Studio Code)와 깃허브 코파일럿(GitHub Copilot)으로 학습됐다. Azure AI Search는 차량 부위별로 무엇이 손상에 해당하는지를 설명하는 벡터화된 지식을 보유한다. 충돌 이미지와 관련 데이터는 Microsoft Fabric에, 이력 기록은 별도로 Azure Data Lake Storage에 저장된다.

크래시 분석은 광범위한 디지털 전환의 일부다. 포르쉐 컵 브라질은 차량 온보드 센서 데이터를 수 초 간격으로 Microsoft Fabric에 스트리밍해 이상 징후를 감지하고 즉시 개입한다. 인사이트는 Microsoft Power BI 대시보드로 시각화된다. 임계 시스템에 비정상 신호가 잡히면 팀은 드라이버를 피트로 부르거나, 심각한 경우 차량을 정지시켜 추가 손상이나 안전 위험을 막는다.

엔조 모로네(Enzo Morrone) 포르쉐 컵 브라질 COO는 "시간은 우리에게 가장 가치 있는 자산이다. 이 솔루션은 차량을 다루는 직원들에게 정말 중요하다"고 강조했다. 충돌 부품 코디네이터 브루누 필리피 바르보자(Bruno Filipe Barbosa)는 "이 도구들이 다소의 압력 해소를 가져와, 더 명료하게 생각할 여유를 준다"고 말했다. 엔지니어링 코디네이터 루이스 발디니(Luis Baldini)는 실시간 데이터의 가용성이 "레이스 다이내믹스를 완전히 바꿨다"고 평가했다.

향후 계획은 부품 발주를 자동화하는 "개러지 스케줄러" 멀티에이전트 도입, 사진에 보이지 않는 부품을 식별하는 고급 비주얼 모델 추가, 그리고 크래시 분석을 실시간 텔레메트리와 연결해 속도·충격력·차량 파라미터 같은 맥락 정보를 통합하는 데이터 에이전트다. 발디니는 "마이크로소프트 패브릭 생태계 안에서 AI 에이전트의 활용을 더 확장하는 것이 목표"라며, 다만 AI는 의사결정 지원 도구일 뿐이고 최종 판단은 엔지니어와 분석가가 내린다고 강조했다.