엄격한 품질 관리를 시행하면서 생산성을 극대화하는 것부터 비용 및 규정 준수 위험을 최소화하는 동시에 원활하고 중단 없는 제조 프로세스를 보장하는 것까지, 제조업에서는 비즈니스의 모든 측면에서 최적화가 중요합니다. 이러한 과제에 성공하고 경쟁력을 유지하기 위해 제조업체는 자동화와 기타 혁신적인 제조 솔루션을 사용합니다. 인공 지능(AI)은 이 두 가지를 모두 강화하는 데 사용할 수 있기 때문에 점점 더 많은 기업이 제조 분야에서 AI를 사용하고 있습니다.

이 종합 가이드에서는 AI의 실제 사용 사례, 과제 및 이점에 대해 알아보고 제조 분야에서 AI를 사용하는 방법을 알아볼 수 있습니다.

기업이 제조 분야에서 인공 지능을 사용하는 이유는 무엇인가요?

인공 지능은 삶과 업무의 거의 모든 측면에서 활용될 수 있지만, 특히 데이터라는 중요한 공유 요소 덕분에 인공 지능과 제조업은 양립할 수 있습니다. 제조업체는 기계 성능, 물류, 프로세스, 외부 데이터 등 방대한 양의 데이터를 생성하고 소유하고 있으며, AI 기술은 머신 러닝 알고리즘을 훈련하고 각 비즈니스에 맞는 정확한 결과물을 제공하기 위해 데이터가 필요합니다. 즉, AI는 제조 기업이 정형 및 비정형 데이터를 잘 활용할 수 있도록 도와줍니다. 그렇다면 AI는 제조업에서 어떻게 활용될까요?

AI의 다재다능함은 비즈니스 세계에서 AI가 큰 역할을 하는 이유 중 하나입니다. 업계 전반의 리더들은 AI의 수많은 용도를 찾고 있으며, 제조업도 예외는 아닙니다. 제조 프로세스를 간소화하고, 효율성을 극대화하고, 오류를 줄이고, 제품의 품질을 개선하고, 직원의 역량을 강화하고, 운영 우수성을 지원하여 궁극적으로 경쟁 우위를 확보하는 데 도움이 됩니다.

제조업에서 AI를 활용하는 방법 예시 및 사용 사례

산업 및 자동차 산업의 대량 또는 맞춤형 제품 제조부터 화학 및 에너지 부문의 연속 공정 제조, 제약 및 식품 생산의 배치 공정에 이르기까지 다양한 제조 유형에 걸쳐 다양한 방식으로 적용할 수 있는 제조 분야의 AI 사용 사례는 매우 다양합니다.

따라서 모든 AI 사용 사례를 일일이 나열하기보다는 몇 가지 주요 응용 분야를 세분화해 보겠습니다.

예측적 유지보수 및 AI 지원 품질 관리

컴퓨터 비전, 제조 공정을 모니터링하는 카메라와 추적기, 고급 분석에 사용되는 AI 모델 덕분에 인공 지능은 다음을 수행할 수 있습니다.

• 필요한 자산 및 장비 유지보수를 예측하여 사람이 문제가 발생한 후 사후 대응하는 대신 문제를 방지할 수 있도록 지원(이를 '예측 유지보수'라고 함).
• 이상 징후 및 품질 관리 문제를 더 빠르게 식별하고 자동으로 경고를 트리거하거나 규정된 조치를 취하여 결함을 방지합니다.
• 디지털 트윈을 사용한 설비의 고장 예측
• 유지보수 프로세스를 최적화하여 비용 절감 및 장비 수명 연장
• 육안 검사 및 품질 관리 자동화 지원

디지털 트윈이란?

제조업에서 디지털 트윈은 실제 제품, 장비 또는 기계를 가상으로 표현한 것입니다. 디지털 트윈은 물리적 자산의 상태와 성능을 추적하는 센서 및 기타 모니터링 장치의 실시간 데이터를 사용하여 디지털 환경에서 이를 시뮬레이션합니다. 이 가상 모델은 자산 생산성을 최적화하고 장비 실패와 같은 잠재적 문제를 예측하는 데 도움이 될 수 있으므로 디지털 트윈은 예측 유지보수에 효과적입니다.

공급망 관리 및 머신 러닝 알고리즘

머신 러닝 알고리즘은 방대한 양의 공급망 데이터를 분석하고 패턴을 식별할 수 있으며, 이를 통해 AI는 다음을 수행할 수 있습니다.

• 수요 예측 및 재고 관리를 개선하기 위한 실시간 인사이트 제공
• 잠재적 리스크와 공급망 중단을 조기에 포착하여 제조업체가 필요한 조정을 신속하게 수행함으로써 리스크를 완화할 수 있도록 지원
• 공급업체 품질 및 신뢰성 평가 지원
• 사용되는 자재 및 배송의 생태 발자국을 줄일 수 있는 기회 파악
• 웨어하우스 관리 및 물류 최적화 및 유휴 시간 단축

데이터 기반 프로세스 최적화

AI 기술은 공장 현장의 센서에서 얻은 성능 및 실시간 데이터를 분석하여 기존 제조 공정과 장비 배치에서 개선이 필요한 부분을 파악할 수 있으므로 이를 통해 기업은 다음을 수행할 수 있습니다.

• 병목 현상과 비효율성을 파악하고 개선 권장사항 제공
• 탄소 발자국을 줄이고 에너지를 절약할 수 있는 기회를 찾기 위해 리소스 사용량, 점유 및 생산 패턴을 모니터링하고 분석
• 리소스 할당을 최적화하여 생산량 향상 및 비용과 다운타임 감소

작업 및 프로세스 자동화

많은 혁신적인 제조 솔루션이 반복적인 제조 작업을 자동화하도록 설계되었으며, 인공 지능도 이러한 작업에 도움을 줄 수 있습니다. AI는 다음을 수행할 수 있습니다.

• 일상적인 작업을 자동화하여 관리 프로세스에 소요되는 시간 절약 및 생산성 향상
• 노동 집약적인 작업을 대신하여 직원들이 보다 전략적이고 기술 의존적인 활동에 집중할 수 있도록 지원
• 수요 변동에 따라 생산량을 자동으로 조정하여 리소스 사용 최적화

제품 개발 및 맞춤화

AI는 시장 동향, 판매 데이터, 고객 선호도 등 내부 및 외부 데이터를 모두 분석할 수 있습니다. AI는 이러한 기능과 신속한 프로토타이핑 기능을 통해 다음을 수행할 수 있습니다.

• 고객의 요구와 취향을 충족하도록 제품 개발 또는 맞춤화 지원
• 입력 매개변수와 제약을 기반으로 설계 반복을 빠르게 생성하고 평가하여 개발 속도 향상
• 다양한 조건을 시뮬레이션하여 최적의 제품 성능을 보장하는 가상 테스트를 수행하여 제조업체는 실제 프로토타입을 제작하기 전에도 가능한 설계 결함을 해결할 수 있습니다.

직원 역량 강화

제조에 인공 지능을 활용하면 제조업체의 직원에게도 도움이 될 수 있습니다.

• AI는 센서의 데이터를 모니터링하고 분석하여 잠재적 리스크를 감지하고 직원에게 적절한 조치를 취하도록 경고함으로써 작업장 안전을 개선할 수 있습니다.
• AI 지원 학습을 통해 직원들은 직무 역할 및 기술의 변화에 적응하기 위한 새로운 기술을 습득할 수 있습니다.
• AI로 강화된 육안 검사는 품질 관리 전문가가 문제와 생산 결함을 발견하여 책임 부담과 인적 오류 가능성을 완화할 수 있도록 지원합니다.
• AI는 직원들에게 생산 계획 및 예측과 같은 데이터 기반 의사결정에 도움이 되는 인사이트와 권장사항을 제공할 수 있습니다.
• 생성형 AI의 발전으로 인해 현재 많은 AI 기술이 대화 기능을 지원하므로 다양한 수준의 기술 숙련도를 가진 직원들이 제조 분야에서 AI를 사용하여 이점을 누릴 수 있습니다(Joule과 같은 AI 코파일럿이 좋은 예).

제조업에서 AI의 이점

제조 분야에서 AI를 사용하면 얻을 수 있는 세 가지 주요 이점은 생산성, 효율성 및 운영 우수성을 위한 촉매제 역할을 한다는 것입니다. 즉, 인공 지능을 통해 제조업체는 더 많은 일을 더 짧은 시간에 더 잘할 수 있습니다. 상품을 생산하는 기업, 특히 산업 제조 분야의 기업에게는 이러한 기회만으로도 인공 지능의 가치가 충분합니다. 하지만 위에서 설명한 사용 사례를 보면 스마트 팩토리 전략에 AI를 통합하면 훨씬 더 많은 이점이 있다는 것을 알 수 있습니다.

제품 품질 향상

AI 지원 품질 관리를 통해 제조업체는 결함이 있는 제품 수를 줄이고 근본 원인 분석을 위한 실시간 피드백을 제공하며, 신속한 프로토타이핑을 통해 제품 개발 프로세스 초기에 설계 결함을 더 쉽게 발견할 수 있습니다.

의사결정 향상

AI는 데이터에서 도출된 인사이트와 고급 분석을 제공함으로써 사람이 정보에 기반한 의사결정을 더 빠르고 자신 있게 내릴 수 있도록 도와주며, 이는 삶을 더 편하게 만들고 궁극적으로 더 나은 비즈니스 성과로 이어집니다.

스마트 제조 및 생산성

AI를 활용한 자동화 및 최적화를 통해 제조업체는 리소스와 시간을 보다 효율적으로 사용할 수 있습니다. 이러한 스마트 제조 접근법은 결과적으로 생산성을 높여 기업이 품질 저하 없이 더 빠른 속도로 제품을 생산할 수 있도록 지원합니다.

비용 절감

AI는 단순한 자동화 이상의 효과를 통해 비용 효율성을 개선할 수 있습니다. 디지털 트윈 기술과 AI 기반 예측 유지보수는 장비의 수명을 연장하여 장기적으로 에너지, 시간, 물, 기타 리소스를 절약할 수 있으며, 이는 곧 비용 절감으로 이어집니다. 최적화된 공급망 관리도 마찬가지입니다. AI 지원 데이터 분석은 수요 계획과 인벤토리 관리를 더욱 비용 효율적이고 리스크 회복탄력성 있게 만드는 데 도움이 됩니다.

환경 지속가능성

제조업체는 리소스, 물류, 웨어하우스를 AI에 최적화하여 관리함으로써 에너지 및 자재 낭비를 줄이고 생태 발자국을 줄일 수 있습니다. 이러한 긍정적인 환경 영향은 지속가능한 제조에 중요합니다.

제조 산업에서 AI의 현재 상태와 미래

제조업에서 인공 지능의 잠재적 이점을 고려할 때 제조업체가 인공 지능에 관심을 갖는 이유는 어렵지 않게 알 수 있습니다. 하지만 실제 제조업에서 AI를 도입하는 데 있어서는 아직 개선의 여지가 남아 있습니다. 예를 들어, 모든 제조업체의 AI 전략이 비즈니스 목표와 연계되어 있고 ERP를 통한 성공을 평가할 수 있는 측정 접근법이 뒷받침되는 것은 아닙니다.

ERP는 혁신적인 제조 솔루션에 필수적인 요소이므로 제조업체는 기존 IT 환경 및 ERP 포트폴리오와 통합하고자 하는 AI 기능의 호환성 및 시너지를 보장해야 합니다. 그러나 도입이 지연되고 있음에도 불구하고 업계는 인공 지능의 사용을 계속 수용할 것으로 보입니다.

두 가지 요인이 결합하여 제조업에서 AI의 활용이 그 어느 때보다 실용화되었으며, 이러한 추세는 앞으로도 지속될 것으로 보입니다.

가치 있는 데이터를 생성하는 스마트 팩토리 프로세스

스마트 팩토리 및 인더스트리 4.0 이니셔티브에서 시작된 카메라, 센서 및 제조 공정을 24시간 추적하는 기타 기술이 점점 더 널리 사용됨에 따라 제조업체는 방대한 양의 데이터를 실시간으로 AI에 제공할 수 있게 되었습니다. 이를 통해 제조업체는 데이터에서 얻을 수 있는 가치를 극대화하고 AI의 특정 사용 사례를 지원할 수 있습니다. 실제로 예측 유지보수, 디지털 트윈 기술, AI 지원 육안 검사 등 제조 분야에서 인공 지능의 주요 응용 분야 중 일부는 이러한 데이터 없이는 불가능합니다. 또한 제조업체는 이러한 풍부한 데이터를 특정 비즈니스 목표에 사용되는 AI와 연결하여 고객 가치를 높이고 직원들이 더 빠르게 경험과 기술을 습득할 수 있도록 지원함으로써 인재 부족 문제를 완화할 수 있습니다.

대화형 AI를 통한 인공 지능의 접근성 향상

최근 머신 러닝의 발전(예: 생성형 AI의 획기적인 발전)에 힘입어 대화형 AI가 현실이 되었습니다. 이는 무엇을 의미할까요? 인간이 코드가 아닌 자연어를 사용하여 인공 지능과 소통하고 작업할 수 있다는 뜻입니다. 이는 다양한 수준의 기술 숙련도를 가진 직원들이 AI에 접근할 수 있다는 점에서 중요한데, 운영 및 공급망 관리부터 공장 현장에 이르기까지 회사 내 모든 직원이 AI 툴을 사용하여 더욱 효과적이고 생산적으로 일할 수 있습니다. 이는 인간의 잠재력과 운영 효율성을 높이는 촉매제로서 AI의 가치를 기하급수적으로 높여줍니다.

제조업에서의 AI 도입: 도전 과제와 우려 사항

이러한 이점에도 불구하고 일부 기업들은 제조 공정에 AI를 도입하는 데 있어 여전히 다음과 같은 우려를 가지고 있습니다.

숙련된 노동력 부족

AI 지원 기능을 구현하고 운영하려면 기업은 적절한 기술을 갖춘 인재가 필요합니다. 다행히도 AI 자체가 해결책의 일부가 될 수 있습니다.

• AI는 적합한 역량을 갖춘 인재를 채용하는 데 도움을 줄 수 있습니다.
• 기존 직원은 학습 및 개발 소프트웨어와 같은 AI 지원 HR 솔루션을 사용하여 새로운 역량을 습득할 수 있습니다.
• 보조 기술은 지침을 제공하고 제조업체가 필요한 규정 준수 및 안전 절차를 시행하도록 지원함으로써 작업 현장의 작업자 안전을 개선하는 데 도움이 될 수 있습니다.
• 생성형 AI는 AI 어시스턴트와 코파일럿이 자연어 프롬프트를 이해할 수 있도록 지원하여 IT 직원뿐만 아니라 모든 직원이 수년간의 경험 없이도 고객을 위한 복잡한 솔루션을 구성하는 등 도움이 되는 AI 기능에 쉽게 액세스할 수 있도록 합니다.
• 많은 소프트웨어 공급업체가 제공하는 비즈니스 솔루션에 AI를 통합하고 있습니다. 예를 들어, SAP는 솔루션 전반에 걸쳐 여러 계층에 AI를 내장하고 있으므로 SAP 클라우드 ERP 포트폴리오를 사용하는 고객은 이미 AI 기능에 액세스할 수 있습니다.

AI의 안전, 보안 및 책임 있는 사용

많은 혁신적인 제조 솔루션과 마찬가지로, 인공 지능은 잠재적으로 민감한 데이터를 다루기 때문에 규제와 보호 장치가 필요합니다. 이러한 문제를 해결하기 위한 두 가지 중요한 단계가 있습니다.

첫째, 제조업체는 윤리적이고 책임 있는 AI 관행을 구현하는 데 우선순위를 두고 이를 준수하는 써드파티 소프트웨어 공급업체를 선택해야 합니다. 둘째, 비즈니스 및 고객 데이터를 보호하려면 데이터를 윤리적이고 투명하며 규정을 준수하고 안전하게 처리하는 데 전념하는 AI 솔루션 공급업체와 협력하는 것이 가장 좋습니다. 이는 제조 기업을 위협하는 사이버 보안 리스크, 사보타주, IP 도난을 고려할 때 특히 중요합니다.

보안을 중시하는 공급업체를 선택할 때 살펴봐야 할 몇 가지 위험 신호는 다음과 같습니다.

• AI 공급업체가 AI 모델 훈련을 목적으로 사용자의 데이터를 제3자와 공유하지 않음
• AI 솔루션이 엄격한 기준에 따라 책임감 있게 개발됨
• AI 공급자가 항상 데이터를 보호하기 위해 고급 데이터 보안 조치를 사용함
• AI 공급자가 투명성과 설명 가능성에 전념함

복잡한 엔터프라이즈 아키텍처를 위한 대규모 비즈니스 혁신

스마트 제조 에는 방대한 IT 인프라가 수반되는 경우가 많습니다. 그리고 여러 차례의 인수합병을 거친 후 많은 기업이 레거시 시스템의 패치워크에 의존하게 됩니다. 이처럼 복잡한 엔터프라이즈 아키텍처에 대규모로 AI를 도입하는 것은 어려울 수 있습니다. 좋은 소식은 제조업체가 혼자서 이 문제를 해결할 필요가 없다는 것입니다. 소프트웨어 공급업체와 협력하여 clean core 전략과 AI 지원 엔터프라이즈 아키텍처를 개발할 수 있다는 것입니다

제조업에서 AI 시작하기

대부분의 혁신적인 제조 솔루션에 적용되는 합리적인 단계를 제조 분야에 AI를 도입하는 데에도 동일하게 적용할 수 있습니다.

• 정보 확보. 인공 지능의 상태와 기능을 살펴보고, 사용 사례를 숙지하고, 다른 사람들이 이미 달성한 결과를 살펴보세요.
• 이점 평가. 제조 비즈니스의 구체적인 특성을 고려하세요. 회사가 직면하고 있는 과제는 무엇이며 AI를 통해 해결할 수 있나요? 활용도가 낮은 대량의 데이터를 보유하고 있나요? AI가 제조 프로세스에 어떤 이점을 제공할 수 있을까요?
• 목표를 수립. 다른 많은 툴과 마찬가지로 AI도 의도적이고 전략적으로 사용할 때 가장 큰 영향력을 발휘합니다 비즈니스 목표에 따라 기대하는 혜택과 그 방법을 명확하게 설명하는 AI 도입 전략을 수립하세요.
• 연구 공급자. 보안, 규정 준수, 데이터 보호는 사용 중인 AI 솔루션의 핵심이 되어야 합니다. 자신과 고객을 보호하려면 잠재적인 AI 공급업체를 철저히 평가하여 데이터 보안 관행이 투명하고 표준에 부합하는지 확인하세요.
• 전문가의 의견 구하기. 특히 ERP 및 비즈니스 최적화 분야의 많은 소프트웨어 공급업체는 이미 AI에 대한 모든 것을 파악하고 있으며, 제조 기업의 AI 도입 전략을 수립하고 실행하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 이미 AI 기능을 지원하는 ERP 포트폴리오를 사용 중이라면 회사에 AI를 도입하는 것이 생각보다 훨씬 쉬울 수 있습니다. 임베디드 AI를 사용하면 제조업체가 자체 모델을 구축, 유지 관리 및 반복할 필요 없이 인공 지능을 활용할 수 있습니다.