제조업 AI 시작을 위한 실용 가이드

AI는 제조업의 효율성, 품질 및 혁신을 주도할 수 있다. 이러한 이점을 활용하는 데 도움이 되는 5가지 사용 사례를 아래에 소개한다.

•AI에 대한 열풍에도 불구하고 제조업체 중 AI 솔루션을 도입한 비율은 20% 미만

•제조기업 AI를 사용하여 핵심 운영 과제 해결

•핵심은 AI 자체 기술 채택보다는 AI를 위한 강력한 비즈니스 사례 창출

제조업에서 인공 지능에 대한 열광이 커지고 있음에도 불구하고 많은 중견․중소기업은 AI 도입에 대한 압박과 어디서부터 시작해야 하는지에 대한 불확실성

사이에서 고민하고 있는 것으로 나타났다. Frost & Sullivan의 SYSPRO 연구에 따르면 대부분의 제조기업은 AI 구현에 대한 계획을 표명하고 있지만,

제조기업 중 20% 미만이 실제로 AI 솔루션을 도입했거나 적극적으로 구현하고 있는 것으로 나타났다. 중견․중소 제조업체의 경우 이 비율 보다도

훨씬 더 낮다.

이러한 망설임을 반드시 문제로 볼 수는 없다. Harvard Business Review 연구에 따르면 AI 프로젝트 실패율이 80%에 달하며, AI 구현을 이해하고 계획하는 데 투입하는 시간과 비용의 차이가 성공과 실패의 주요 원인 것으로 나타났다. AI 자체를 위해 AI 도입을 서두르기보다는 기술의 이해와 기업의 준비에 충분한

시간을 가지고 투자하는 제조기업이 ROI 조기 달성에 더 유리한 것으로 나타났다.

https://hbr.org/2023/11/keep-your-ai-projects-on-track

제조업 활용하기 신속한 AI 어플리케이션

디지털 혁신 여정의 준비가 된 제조기업에게 즉각적인 가치를 제공할 수 있는 AI 사용 사례가 많이 있다. 아래의 AI 어플리케이션은 주요 제조 과제를

해결하는 동시에 측정 가능성이라는 이점을 제공한다.

•지능형 스케줄링을 통해 운영 최적화

기계 학습 알고리즘은 일정, 인적 자원 데이터 및 운영 정보를 분석하여 제조 프로세스를 간소화함으로써 생산 계획업무를 혁신할 수 있다. 보다 효율적인

자원 할당을 통해 운영 비용을 절감하는 동시에 생산능력을 높일 수 있다.

•비용과 낭비가 발생하는 다운타임 방지

예측 유지보수는 제조기업에 있어 가장 매력적인 AI 어플리케이션 중 하나이다. 과거의 작업 오더 이력, 장비의 IoT 센서 데이터 및 생산 정보를 분석하여

고장이 발생하기 전에 기계설비의 유지보수 필요 시기를 예측할 수 있다. 이러한 사전 예방적 접근 방식은 예기치 못한 돌발성 가동 중단 시간을 크게 줄이고

장비 수명을 연장한다.

•시장 변동성 탐색

오늘날 급변하는 무역 정책과 경제적 불확실성의 환경에서 수요 예측은 필수 기능이 되었다. 예측 AI는 현재 시장 상황과 과거 판매 데이터를 분석하여

재고 수준을 최적화함으로써, 미래의 수요를 충족할 수 있는 적절한 수량을 생산할 수 있도록 지원하여 과도한 재고 비용 발생을 개선한다.

•제품 품질 보증

AI 기반 비전 시스템은 생산 중에 실시간으로 제품 결함을 식별하여 제품이 고객에게 도달하기 전에 품질 문제를 해결할 수 있다. 이 기능은 리콜을 방지하고

고객 만족도를 향상시킨다.

•의사 결정 가속화

AI 기반 실시간 분석은 방대한 양의 회사 데이터를 처리하여 실행 가능한 통찰력을 제공할 수 있다. 이 기능을 통해 관리자는 자신감을 가지고 더 빠르고

정확한 결정을 내릴 수 있어 전반적으로 운영 효율성 제고에 도움이 된다.

•혁신 가속화

생성형 AI는 기존 제품 설계를 포함한 방대한 양의 데이터를 분석하여 제품 개발을 위한 새로운 개념을 신속하게 생성할 수 있다. 이 어플리케이션은

혁신의 초기 단계를 가속화하여 새로운 가능성을 보다 빠르게 탐색할 수 있도록 돕는다.

AI 도입 성공을 위한 기반 구축

성공적인 AI 구현의 열쇠는 진정한 비즈니스 문제를 해결하는 확고한 사용 사례를 식별하는 일에서 시작된다. AI 기술 도입에 초점을 맞추기 보다는 확고한

비즈니스 사례를 만들어 측정 가능한 ROI를 달성하는 데 중점을 두어야 한다.

작은 규모로 시작하는 것이 초기 AI 프로젝트에 가장 효과적인 것으로 입증되었다. 파일럿 프로젝트를 통해 이해관계자들에게 가치를 입증하는 동시에

AI 기술에 대한 경험을 쌓을 수 있다. 소규모 시도에 성공하면 선의와 신뢰가 구축되어 보다 야심찬 AI 프로젝트 추진력이 생긴다.

또한, 정제되고 접근 가능하며 충분한 데이터가 성공적인 AI 구현의 초석이다. 부서별로 데이터가 사일로화 되어있는 경우 AI 학습 모델을 효과적으로

구축하기 매우 어렵다. AI 솔루션을 도입 배포하기 전에 먼저 관련 데이터 소스를 통합하고 데이터 품질이 보장되어야 한다.

데이터 준비 가속화를 위한 하나의 전략은 기존 플랫폼, 특히 전사적 자원 관리(ERP) 시스템과 통합된 AI 솔루션 구현이다. ERP 플랫폼에는 일반적으로

제조업체의 거의 모든 운영 데이터가 저장되어 있고 이 데이터는 정제되고 접근가능한 데이터이다. 따라서, 이러한 시스템과 AI 솔루션을 결합하면

무결성의 기존 데이터를 활용하는 동시에 피드백 루프를 통하여 결과를 측정할 수 있다.

또한 추가로 데이터 소스가 필요한 경우 ERP 플랫폼에 내장된 AI 솔루션은 일반적으로 독립적인 AI 구현보다 외부 시스템에 더 쉽게 연결할 수 있다.

이 통합적 접근 방식은 AI가 기존 시스템을 완전히 대체하는 것이 아니라 보완적 역할을 한다.

성공적인 AI 구현을 위해서는 경영진부터 생산 현장의 직원에 이르기까지 조직 전반에 걸쳐 다양한 이해관계자의 동의가 필요하다. 또한, 교육은 AI 채택

성공에 매우 중요하다. 직원들은 AI 기술에 대해 비호의적일 수 있어, 적절한 학습이 이루어지지 않으면 새로운 도구 사용을 꺼리어 AI 활용의 잠재적 가치를

살리기 어렵다.

영향력 있는 직원을 AI 구현 프로세스에 참여시키면 우려 사항 해결과 기술에 대한 확신을 전파하는 데 도움이 된다. AI는 인간의 능력을 대체하는 것이

아니라 높이는 협업 도구로 접근해야 한다.

AI 도입 여정을 이제 막 시작하는 제조기업은 조기 도입 성공기업의 활용 사례를 활용하면 일반적인 위험을 피하는 데 도움이 된다. 핵심은 유용한

비즈니스 사례를 파악하여, 기술을 이해하고, 데이터 준비 상태를 보장하고, 성공을 보장하기 위해 적절한 기술 도입과 단계별 수행 전략을 입안하는 일부터

시작하여야 한다.

AI 도입에 대한 신중한 계획과 실행을 통해 제조 운영을 혁신하여 이전에는 불가능했던 새로운 방식으로 효율, 품질 및 혁신을 촉진할 수 있다.

출처 ㅣ https://www.designnews.com/manufacturing/ai-in-manufacturing-a-practical-guide-for-getting-started