제조업을 위한 AX 가이드

AI 기술의 발전으로 제조업체들은 첨단 기술 도입을 통한 생산성 향상과 경쟁력 확보의 기회를 맞이하고 있습니다. 하지만 기업은 한정된 자원과 인프라 속에서 최적의 활용 전략을 수립해야 합니다. 특히 생성형 AI는 설계, 생산, 공급망 관리 등 제조업의 다양한 단계에 걸쳐 혁신적인 가치를 창출할 수 있습니다.

제조업의 AX : 주요 활용 분야

1. 제품 설계 및 최적화

• 복잡한 설계시간 단축

  제조업체들은 AI를 활용해 수많은 설계 옵션을 자동으로 생성하고, 이를 빠르게 시뮬레이션해 최적의 설계안을 도출할 수 있습니다. 사람이 직접 설계하고 테스트했던 부분을 생성형 AI가 대체함으로써 제품 개발 주기가 단축됩니다.

• 창의적인 디자인 창출

  생성형 AI는 인간이 고려하지 못한 창의적인 설계 또한 제시할 수 있습니다. 고객 데이터를 가지고 있는 AI가 제안하는 디자인은 재료 사용을 최소화하면서도 강도와 경량화의 균형 등 원하는 것들을 맞출 수 있습니다. 이는 기업이 제품의 경쟁력을 한층 강화하는 데 기여합니다.

• 설계비용 절감

  수작업으로 설계하던 과정을 자동화하면서 설계 인력에 대한 의존도를 줄이고, 재설계나 오류 수정에 드는 비용을 절감할 수 있습니다. 이를 통해 더 많은 프로젝트를 효율적으로 진행할 수 있습니다.

2. 예측, 유지보수

• 설비의 상태 모니터링과 이상 감지

  공장 내 설비에 부착된 센서들은 실시간으로 온도, 진동, 압력 등의 데이터를 수집합니다. 생성형 AI는 이러한 데이터를 분석해 고장 발생 패턴을 학습하고 설비의 이상 상태를 조기에 감지할 수 있습니다.

• 예기치 않은 가동 중단 방지

  설비 고장은 생산 중단을 초래하고 기업에 막대한 손실을 초래합니다. 생성형 AI를 활용하면 고장을 미리 예측하고 사전에 부품을 교체할 수 있어 예상치 못한 가동 중단을 방지할 수 있습니다.

3. 품질관리 및 결함 감지

• 정밀한 결함 감지와 불량률 감소

  AI는 카메라와 센서로 이미지나 영상 데이터를 분석하여 생산 공정에서 발생하는 미세한 결함까지도 감지할 수 있습니다. 이는 기존 인간 검사원이 놓치기 쉬운 초소형 결함까지 탐지하여 제품 품질을 향상 시킵니다.

• 실시간 품질 개선

  생성형 AI는 생산 중 실시간으로 데이터를 분석해 품질 저하 원인을 파악하고, 바로 개선할 수 있도록 조치를 제안합니다. 이는 불량률을 최소화하고 생산 효율을 극대화하는 데 기여합니다.

• 데이터 기반 품질 예측

  AI가 학습한 데이터로 불량 발생 패턴을 예측하면, 특정 조건에서 발생할 수 있는 문제를 미리 파악하여 공정을 최적화할 수 있습니다. 이를 통해 사후 조치 대신 사전 예방이 가능해집니다

4. 공급망, 재고관리 최적화

• 수요 예측

  AI는 시장 동향, 계절적 요인, 소비자 구매 패턴 등 다양한 데이터를 분석해 정확한 수요 예측을 제공합니다. 이를 통해 재고 과잉이나 재고 부족 문제를 예방하고 공급망의 안정성을 높일 수 있습니다.

• 생산 계획의 유연성 강화

  수요 예측에 따라 AI는 자동으로 생산 계획을 조정하여 소량 다품종 생산이 가능하게 합니다. 이는 기업이 빠르게 변하는 시장 수요에 유연하게 대응할 수 있도록 합니다.

• 물류 최적화와 비용 절감

  생성형 AI는 공급망의 운송 경로 최적화를 통해 물류 비용을 절감하고 배송 시간을 단축합니다. 공급망 내 각 단계에서 발생하는 데이터 분석을 바탕으로 가장 효율적인 경로와 일정을 추천합니다.

5. 맞춤형 생산

• 생성형 AI는 고객이 제공한 데이터를 활용해 개인화된 제품을 설계합니다. 예를 들어, 가구 제조업체는 고객의 공간 크기와 스타일 선호도에 맞춰 AI가 맞춤형 가구 디자인을 자동으로 제안할 수 있습니다.

생성형 AI 도입 시 유의사항

1. 설비 유지보수 및 고장예측 자동화

• IoT 센서와의 통합이 필수입니다. 초기에는 센서 데이터의 품질이 고르지 않을 수 있으므로, 수집 데이터가 AI 모델에 적합하도록 정제 작업에 신경 써야 합니다.

• 정확도 향상을 위해 데이터 증강 기법을 사용하세요. 초기 데이터가 부족할 경우, 기존 데이터를 변형해 새로운 학습 데이터를 만드는 데이터 증강을 통해 모델의 성능을 개선할 수 있습니다.

• 모델의 예측 결과를 현장 직원들과 공유하고 피드백을 반영해 지속적으로 개선해야 합니다. AI가 제시한 예측이 실제 현장 상황과 부합하지 않는 경우도 발생하므로, 운영 초기에는 예측 결과와 실제 고장 패턴을 비교하는 과정이 중요합니다.

2. 품질검사 자동화 및 결함 방지

• 결함 감지 정확도를 높이기 위해 다양한 불량 데이터를 포함한 데이터셋을 준비해야 합니다. 특히 극히 드문 유형의 결함도 학습할 수 있도록 클래스 불균형 문제를 해결하는 데이터 샘플링 기법을 사용하는 것이 좋습니다.

• AI 모델을 생산 현장에 배포하기 전에 시험 운영 기간(Pilot Run)을 두어, 모델이 실제 운영 환경에서 잘 작동하는지 확인하세요.

• 검사 속도와 라인 속도를 맞추는 것도 중요합니다. AI 시스템이 너무 많은 연산을 수행하면 실시간 검출이 어려워지므로, 경량화된 모델로 최적화하는 것이 좋습니다.

3. 맞춤형 제품 설계 자동화

• 고객 요구사항을 구체적으로 데이터화할 수 있는 프로세스를 도입하세요. 예를 들어, 고객 설문 데이터를 수집해 AI 모델이 직접 활용할 수 있도록 데이터 포맷을 정리하는 것이 좋습니다.

• CAD 소프트웨어와 생성형 AI의 API 연동을 사전에 테스트해, 설계 결과가 누락 없이 전달되도록 해야 합니다. 통합 테스트 없이 도입하면 설계 과정의 병목 현상이 발생할 수 있습니다.

• 맞춤형 설계의 효율을 높이기 위해 자동 피드백 루프를 구축하세요. 고객의 피드백을 반영해 설계안을 지속적으로 개선할 수 있도록 하는 것이 중요합니다.

4. 공급망 최적화 및 수요 예측

• 수요 예측 모델은 예측 정확도가 매우 중요하므로, 최신 시장 동향 데이터를 주기적으로 업데이트해야 합니다.

• ERP와 AI 시스템 간의 연동은 초기 설정이 중요하므로, 통합 단계에서 여러 부서가 협업해 데이터 흐름을 명확히 해야 합니다.

• 예측 오차를 줄이기 위해 모델 성능을 주기적으로 검토하고, 필요 시 모델 재학습 과정을 도입합니다.

제조업 AX를 위한 역량 향상의 5가지 포인트

AI 기술의 발전 속도와 기업 현장의 도입 속도가 차이 나는 이유는 AI에 대한 이해가 충분치 않기 때문입니다. AI 리터러시 역량을 향상하고 올바른 AI 도입 및 활용 전략을 제시하여야 비즈니스 혁신을 가속화할 수 있습니다. 기업들은 본인들의 분야에서 경쟁력을 유지하고 시장의 변화에 대응하기 위해 임직원들에게 생성형 AI 및 관련 기술들에 대한 역량을 함양 시키고 강화해야 할 필요가 있습니다.

챗GPT 바깥을 보라

챗GPT는 다양한 생성형 AI의 응용 도구 중 하나에 불과합니다. 변화하는 시대에 올바르게 대응하기 위해선 다양한 생성형 AI 도구와 기술들을 이해하고 그 본질에 집중할 필요가 있습니다.

리더 대상으로 AI에 대한 이해 교육이 필요하다

성공적인 생성형 AI 도입 및 활용을 위해선 리더의 스폰서십 확보 역시 중요합니다. 조직 내 AI 도입 및 활용의 장애물을 제거하기 위해선 리더들이 적극적으로 움직일 필요가 있습니다.

전사적으로 AI 리터러시 역량을 보유해야 한다

임직원들이 AI에 대한 이해를 바탕으로 생성형 AI를 활용한다면 업무 효율성이 보다 크게 향상될 수 있습니다. 이러한 AI 리터러시를 보다 성공적으로 전사에 정착시키기 위해선 HR 및 DX 부서에서 선도적으로 해당 기술에 대해 이해하는 것을 권장합니다. 두 부서를 기반으로 전사적으로 AI 리터러시를 확장해 나가는 전략을 통한다면 보다 성공적으로 생성형 AI를 도입하고 활용할 수 있습니다.

CPE(Citizen Prompt Engineer)를 양성하라

데이터에 대해선 CDS(Citizen Data Scientist) 양성이 많은 관심을 받고 있습니다. 이와 마찬가지로 생성형 AI 역시 CPE 양성함으로써 모든 임직원들의 AI 상호작용을 개선하고 업무 효율을 높이며, 조직 전체의 AI 활용 능력을 강화할 수 있을 것입니다.

작은 성공 사례(Small Success)를 만들어야 한다

생성형 AI 역량 향상을 위한 포인트의 마지막 핵심 요소는 현업에서의 작은 성공 사례(Small Success)를 구축하는 것입니다. 이러한 사례는 기업 내 임직원들에게 AI 기술을 활용한 구체적인 예시를 제공하고, 이를 통해 창의성과 혁신적 사고를 자극할 수 있습니다. 또한, 조직 내 다른 부서나 팀이 AI를 활용함에 있어 실질적인 가이드라인을 제공하여, AI 도입의 장벽을 낮추는 역할도 수행합니다. 따라서, 조직은 이러한 작은 성공 사례를 적극적으로 찾고, 공유하며, 확장해야 지속 가능한 혁신을 추구할 수 있습니다.