인공 지능 (AI)은 오늘날 비즈니스 세계에서 가장 빠르게 성장하는 기술 중 하나이다.  AI는 많은 특정 기술을 포괄하는 광범위한 우산과 같은 개념이며 머신 러닝은 가장 유망한 기술 중 하나이다. 제조 분야에서 머신 런닝은 비교적 새로운 기술이지만 이미 상당한 잠재력을 보여주고 있다.

오늘날 제조업은 4차 산업혁명으로 점점 데이터 중심이 되어가고 있다. 이러한 추세가 계속되면서 산업용 머신 런닝 알고리즘 수요는 더 많아질 것이다. 전문가들은 AI가 전 세계 제조 산업 전반에 걸쳐 2조 달러의 새로운 가치를 창출 할 수 있고, 대부분은 머신 런닝 프로세스에서 비롯될 것으로 믿고 있다.

이 수치는 인상적이긴 하지만 실질적이고 구체적인 응용 프로그램 없는 추정치는 거의 의미가 없다. 이것을 머리의 한 언저리에 두고 현재 머신 런닝이 제조산업을 어떻게 혁신하고 있는지 다음 다섯 가지 예를 살펴본다.

1. 수요 예측

제조업기업들이 머신 런닝을 사용하는 가장 일반적인 방법 중 하나는 수요 예측이다. 머신 런닝 알고리즘은 소비자 행동이 언제 변화할지 예측하여 제조기업에게 알려주어 미래를 준비하도록 한다. 이렇게 하여 생산과잉 또는 부족현상을 예방하기 위해 수요의 변화에 따라 품목의 생산을 가속하거나 늦출 수 있다.

이러한 수요예측을 통해 공장은 생산중단 위험을 최소화하면서 린 생산 방식을 운용 할 수 있다. COVID-19 판데믹은 갑작스러운 공급 및 수요 변화로 인해 일부 생산이 중단됨에 따라 JIT생산방식의 위험성이 강조되고 있다. 제조 분야에서 머신 런닝 활용으로 제조업체는 변화를 예측하고 준비하여 생산 중단 위험을 완화하는 데 도움이 될 수 있다.

머신 런닝의 특성상 시간이 경과될 수록 이러한 예측 데이터는 더욱 정확해질 것이다. 많은 제조업체들이 머신 런닝을 활용하면 할수록 알고리즘이 더 많이 학습되어 더 안정적이고 장기적인 예측으로 이어질 것이다. 이 기술의 얼리 어답터들은 경쟁사보다 더 앞서 나갈 것이며 기하 급수적인 혜택을 향유할 것이다.

2. 워크 플로 최적화

많은 사람들은 시간이 지남에 따라 제조업은 점점 더 효율성이 높아졌다고 주장하는 경향이 있다. 그러나 제조업계 전체가 그런 것은 아니다.

다른 분야의 개선에도 불구하고 평균 생산 능력 가동률은 1970 년 이후 감소했다. 산업용 머신 러닝은 워크 플로를 최적화하는 방법을 제시함으로써 이러한 추세를 역전시킬 수 있다.

머신 런닝 솔루션을 통해 제조업체는 공장의 디지털 트윈을 만들어 다양한 시나리오를 모델링 할 수 있다. 이러한 "예상" 시뮬레이션으로 다양한 변화에 따라 생산성, 공간 활용 및 기타 요인에 어떠한 영향을 미치는지 보여준다. 비효율적인 워크 플로를 운영하기 전에 최적의 흐름을 결정하여 보다 효과적으로 변화에 대응할 수 있다.

워크 플로우 최적화를 위한 단일 솔루션은 없으므로 디지털 트윈이 워크 플로우 개선을 위한 이상적인 리소스다. 공장의 특정 요구, 목표 및 자원을 고려할 때 가장 효과적인 것이 무엇인지 시뮬레이션으로 제시할 것이다. 그때 제조업체는 잠재적 비용을 초래하는 시행 착오 없이 변경 사항이 긍정적인 결과로 이어질 것이라고 확신할 수 있다.

3. 예측 유지 보수

제조 분야에서 가장 유망한 머신 러닝 애플리케이션 중 하나는 예측 분석이다. 머신 런닝 알고리즘은 기계 설비 내 센서에서 수집한 성능 데이터를 분석하여 장비가 고장 날 시기를 예측할 수 있다. 이러한 예측을 통해 제조업체는 설비 보전 수리에 대한 최적의 접근 방식을 채택하여 수리 및 일정을 기반으로 하는 유지 보수 업무의 단점을 보완할 수 있다.

예상치 못한 다운 타임 및 고장 수리 비용이 일반적으로 장비 유지 보수 비용보다 높기 때문에 일반 수리 유지 보수는 이상적인 방법이라 하기 어렵다. 일정에 따른 예방적 차원의 유지 보수 관리는 고장을 예방하지만 불필요한 수리로 인해 기계 설비의 가동을 중지해야 하는 경우가 발생할 수 있다. 이에 비해 예측 유지 보수는 불필요한 수리업무와 고장을 방지하는 두 가지 장점이 있다.

제조업체는 예측 유지 보수 관리 방법을 채택하여 생산 설비를 최적의 상태로 유지하면서 수리 관련 비용을 절감하게 된다. Deloitte 연구에 따르면 설비 가동 시간을 기존 대비10 %에서 20 %까지 올리고 유지 관리 비용은 5 %에서 10 %까지 줄일 수 있다고 한다. 많은 제조회사들이 현재 머신 런닝 기반 접근 방식을 도입 실행 한 후 설비 자산 관리에 들어가는 비용을 절감하고 있다.

4. 품질 관리 개선

제품 출하 전에 결함을 발견하면 비용을 최소화하고 고객 만족을 향상시킨다. 따라서 품질 관리는 모든 제조업에 있어서 매우 중요한 영역이다.

과거에 모든 품질 검사를 작업자가 수행하지는 않았지만 많은 부분 품질체크도 함께 수행하였다. 그러나 수동으로 하는 품질 관리에는 본질적으로 결함이 있게 마련이다. 사람이 사소한 결함까지 발견하려면 제품을 면밀히 관찰 분석해야 하는데, 시간이 걸리며 반복적인 작업은 지루함으로 이어져 품질체크에 실수를 유발할 수도 있다.

머신 런닝 품질 관리 시스템은 품질 보증을 데이터 기반 방식으로 접근하는데 생산된 중간 부품이나 제품을 이상적인 모델과 비교하여 판별한다. 한 연구에 따르면 이러한 검사로 사람에 비해 결함 감지율을 90 %까지 증가시킨다. 또한, 기계가 사람보다 훨씬 빠르게 결함을 인식 할 수 있기 때문에 동일한 시스템에서 생산성이 향상된다.

머신 런닝 알고리즘이 더 많은 데이터를 수집하면서 다양한 결함의 원인을 식별 할 수 있다. 이러한 데이터는 향후 유사 사례 방지를 위해 프로세스를 조정하는 데 도움이 될 수 있다. 머신 런닝으로 품질 검사 작업을 자동화하면 작업자가 다른 작업에 집중할 수 있으므로 전체 생산성도 향상된다.

5. 활성화 되어가는 고객의 개인화에 대응

최근 몇 년 동안 제조기업들은 더 높아져 가는 고객 개인화 수준에 초점을 맞추어 대응하고 있다. 소비자는 디지털 서비스에 대한 의존도가 높아지면서 고도로 개인화된 제품과 서비스를 기대하고 있지만 이러한 요구를 따라가기도 만만치 않은 일이다. 제조 분야의 머신 런닝은 이러한 요구 사항을 충족하고 만족도를 높이고 고객의 충성도를 높이는 데 도움이 될 수 있다.

머신 런닝 모델이 소비자 행동에서 추세를 예측할 수 있는 것처럼, 고객의 고유한 요구 사항과 원하는 사항을 결정할 수 있다. 클라이언트가 특정 요청을 입력하면 머신 런닝 알고리즘이 이 것을 분석하여 생산하는 가장 좋은 방법을 결정한다. 이러한 모델은 고객이 분명하게 언급하지는 않지만 고객이 원하는 특징도 추론 할 수 있다.

머신 런닝을 사용하여 이러한 정보를 수집하면 개별 맞춤화 되어가는 고객을 위해 초 개인화 된 제품과 서비스를 제공할 수 있다. 어느 조사에 의하면 소비자들은 개인화된 제품과 서비스에 대해 평균 25.3 % 더 많은 비용을 지불할 의향이 있다고 한다. 제조기업들은 고객 개별화 대응으로 경쟁력을 적극 높이는데 힘써야 할 것이다. 산업용 머신 런닝 모델이 발전함에 따라 더 많은 커스터마이제이션이 가능해져 기하 급수적인 이익을 얻을 수 있는 길이 열리고 있다.

산업 머신 런닝이 제조업계를 재편하고 있다

머신 런닝이 더 많이 사용되면 자연적으로 정확성과 혜택은 증가하게 된다. 제조 분야의 머신 런닝이 계속 증가함에 따라 이러한 도구가 더 발전할 것이고 새로운 적용 사례도 많아질 것이다. 산업 머신 런닝은 이미 현재 제조업체들 사이에서 괄목할 만한 진전을 이루고 있으며 이러한 복합적인 이점으로 인해 더욱 발전 할 것이다.

머신 러닝의 막대한 잠재력은 머지 않아 산업계 전체를 재편할 수 있다. 현재 적용 사례가 제한적이긴 하지만 이 기술은 이미 제조현장의 문제를 극복하는 데 지속적으로 도움이 되고 있다. 더 많은 제조업계의 생산공장에서 머신 런닝을 도입하고 그 가능성이 확장되면 머신 런닝은 산업 전반에 걸쳐 표준이 될 수도 있다.

출처 : manufacturingtomorrow​