AI는 제조업에서 어떻게 사용되고 있나요?

2024년 11월 15일

작성자

Matthew Finio

Content Writer, IBM Consulting

Amanda Downie

Editorial Content Strategist, IBM

AI는 제조업에서 어떻게 사용되고 있나요?

인공 지능(AI)은 특히 Industry 4.0을 고려했을 때 다양한 생산 프로세스의 효율성, 정밀도 및 적응성을 향상시켜 제조 산업을 변화시키고 있습니다. 

머신 러닝, 컴퓨팅 비전, 자연어 처리(NLP)와 같은 AI 기술을 적용하면 생산 프로세스의 다양한 측면을 개선할 수 있습니다. AI는 센서, 장비 및 생산 라인의 대량의 데이터를 분석하여 효율성을 최적화하고 품질을 개선하며 다운타임을 줄일 수 있습니다. AI는 알고리즘을 사용하여 데이터의 패턴을 식별함으로써 잠재적인 문제를 예측하고 개선 사항을 제안하며 프로세스를 실시간으로 자율적으로 조정할 수도 있습니다.

AI의 가장 영향력 있는 활용 분야 중 하나는 예측 유지보수 분야입니다. AI 시스템은 기계의 센서 데이터를 분석하여 고장이 발생하기 전에 예측함으로써 예기치 않은 다운타임과 유지보수 비용을 줄여줍니다. 또한 AI는 제품을 실시간으로 스캔하여 결함을 식별하는 컴퓨팅 비전 시스템을 통해 고급 품질 관리도 지원합니다.

생성형 AI(gen AI)는 데이터와 이전 프롬프트에서 패턴을 학습하여 텍스트, 이미지 및 코드와 같은 새로운 콘텐츠를 만듭니다. 업계에서는 제품 검색, 문서 요약, 고객 서비스, 콜 처리 등 다양한 용도로 사용됩니다. 애플리케이션을 설계하고 프로토타입화하면 엔지니어가 새로운 설계 옵션을 빠르게 탐색하고 변화하는 생산 요구 사항에 적응하는 데 도움이 됩니다. 공급망 관리에서 생성형 AI는 콘텐츠 생성, 시나리오 모델링 및 고급 자동화에 사용되어 공급망 내 유연성과 커뮤니케이션을 향상시킵니다.

제조 분야의 AI는 자동화를 넘어 실시간 의사 결정을 지원합니다. 이러한 역할은 흔히 Industry 4.0의 동의어인 "스마트 팩토리" 또는 "스마트 제조"라고 불리는 것의 일부입니다. 이 첨단 생산 방식은 커넥티드 기술, 실시간 데이터 분석, AI를 결합하여 유연하고 효율적이며 고도로 자동화된 제조 시스템을 구축합니다. AI는 진행 중인 생산 프로세스를 모니터링하고 별도의 지시 없이 조정하여 생산성을 극대화하고 낭비를 줄입니다. 이러한 시스템은 기업이 제품을 제조, 개선 및 유통하는 방식을 혁신적으로 변화시킵니다. 

AI는 또한 인간과 로봇의 협업이 증가하는 추세의 중심에 있습니다. 기존의 산업용 로봇은 면밀한 감독과 통제된 환경이 필요한 경우가 많았지만, 차세대 AI 기반 협업 로봇(코봇)은 인간과 함께 안전하게 작업할 수 있습니다. 코봇은 반복적이거나 힘든 작업을 담당하고 직원들은 더 복잡하고 창의적인 작업에 집중할 수 있습니다.

이러한 AI 애플리케이션을 통해 제조업은 더욱 스마트하고 적응력이 뛰어나며 지속 가능한 방식으로 발전하고 있습니다. 이러한 이점으로 인해 AI의 힘은 현대 제조업의 소중한 자산이 되었습니다.

노트북으로 작업하는 흑인 여성

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제조 분야의 AI 사용 사례

AI는 제조의 모든 측면을 혁신하여 보다 지능적이고 효율적이며 유연한 운영을 가능하게 합니다. 제조업에서 AI를 위한 주요 AI 사용 사례는 다음과 같습니다.

디지털 트윈 기술

AI는 프로세스, 생산 라인, 공장 및 공급망의 가상 복제본을 만드는 데 사용됩니다. 이러한 디지털 트윈은 실시간으로 성능을 시뮬레이션, 분석 및 예측하는 데 사용됩니다. 디지털 트윈은 현실 세계를 디지털 방식으로 미러링함으로써 제조업체가 물리적 자산에 직접 개입할 필요 없이 운영을 모니터링하고 최적화할 수 있도록 합니다. 디지털 트윈은 사물인터넷(IoT) 센서, 프로그래밍 가능한 로직 컨트롤러(PLC), 딥 러닝 및 AI 알고리즘의 데이터를 활용합니다. 이러한 기술은 실시간 데이터로 디지털 모델을 지속적으로 업데이트하여 정확한 최신 가상 표현을 제공합니다.

코봇

협동 로봇(코봇)은 인간 작업자와 함께 작업하도록 특별히 설계되어 반복적이거나 육체적으로 힘든 작업을 처리하면서 생산성과 안전성을 향상시킵니다. 예를 들어, 전자제품 제조업체는 코봇을 사용하여 부품을 정밀하게 배치함으로써 조립 공정의 효율성과 정확성을 크게 향상시킵니다. 코봇은 인간의 능력과 기계의 정밀도 사이의 간극을 메워주는 자동화의 중요한 발전입니다.

예측 유지보수

AI는 기계의 센서 데이터를 분석하여 고장이 발생하기 전에 예측합니다. 이러한 시스템은 디지털 트윈을 사용하여 장비 동작 및 성능의 패턴을 평가함으로써 운영자에게 잠재적인 문제를 조기에 경고하여 고장이 확대되기 전에 예방할 수 있습니다. 예를 들어 자동차 제조업체는 조립 라인 로봇에 예측 유지보수를 도입하여 예기치 않은 가동 중단 시간을 크게 줄이고 상당한 비용 절감 효과를 거두고 있습니다. 또한 이러한 접근 방식을 통해 제조 회사는 사용량이 많지 않은 시간에 유지보수를 계획하여 생산 일정의 중단을 최소화할 수 있습니다.

맞춤형 제조

제조업체는 AI를 통해 대량 맞춤화를 제공함으로써 생산 속도를 늦추지 않고도 개별 고객의 선호도에 맞게 제품을 맞춤화할 수 있습니다. AI를 디자인 프로세스에 통합함으로써 기업은 실시간 소비자 피드백을 기반으로 디자인을 신속하게 조정할 수 있습니다. 예를 들어, 의류 제조업체는 AI 알고리즘을 사용하여 제품을 개인화함으로써 고객이 자신의 취향에 맞는 디자인을 선택할 수 있도록 합니다. 이러한 유연성은 고객 참여와 만족도를 향상시킵니다.

생성형 설계

AI 기반 생성형 설계 기술은 재료 및 제조 제약 조건과 같은 매개변수를 기반으로 다양한 설계 옵션을 탐색합니다. 이 제품 개발 프로세스는 제조업체가 여러 반복을 신속하게 평가할 수 있도록 하여 설계 주기를 가속화합니다. 생성형 AI 설계 툴은 이미 다양한 산업, 특히 항공우주 및 자동차 분야에서 사용되고 있으며, 기업은 이를 사용하여 최적화된 부품을 제작하고 있습니다. 이 기술은 이미 확립되어 있지만, 진화하는 현대 제조업의 에코시스템 내에서 그 잠재력을 최대한 활용하기 위한 연구가 계속되고 있습니다.

상자 안의 공장

'상자 안의 공장' 개념은 다양한 위치에 신속하게 배치할 수 있는 모듈식 독립형 제조 유닛을 사용합니다. AI 기반 자동화, IoT 센서 및 실시간 데이터 분석 기능을 갖춘 이 유닛은 유연하고 현지화된 생산을 가능하게 합니다. 이를 통해 기업은 수요에 더 가깝게 제조하고 물류 비용을 절감하며 변화하는 요구사항에 신속하게 대응할 수 있습니다. 전자, 자동차, 제약 등 일부 산업에서는 현재 이러한 휴대용 장치를 실험하고 있습니다. 이 개념의 잠재력은 향후 자동화, 모듈식 설계 및 데이터 통합의 발전에 따라 확장 가능한 주류 솔루션으로 발전할 것입니다. 

품질 관리

AI는 컴퓨팅 비전과 머신 러닝(종종 디지털 트윈으로 지원됨)을 사용하여 실시간으로 결함을 식별함으로써 품질 관리 프로세스를 향상시킵니다. 이러한 시스템은 제조되는 제품의 이미지를 분석하여 인간 검사자보다 불일치나 결함을 더 정확하게 찾아냅니다. 예를 들어 전자제품 제조업체는 AI 기반 품질 관리를 통해 부품이 엄격한 사양을 충족하는지 확인합니다. 이러한 검사는 제품 품질 개선, 낭비 감소, 고객 만족도 향상으로 이어집니다.

공급망 관리

AI는 방대한 데이터 세트를 분석하여 수요를 예측하고 재고를 관리하며 물류를 간소화함으로써 공급망을 최적화합니다. AI를 디지털 트윈과 결합하면 전체 공급망의 가상 모델을 생성하여 제조업체가 중단이나 리소스 부족을 실시간으로 시뮬레이션하고 예측할 수 있습니다. 머신 러닝은 수요 예측과 조달 프로세스 자동화에 사용되어 제조업체가 적시에 적절한 자재를 확보할 수 있도록 지원합니다. 또한, AI 기반 Order Management 시스템은 주문 이행을 추적하고 최적화하여 적시에 배송할 수 있습니다. 예를 들어, 식품 제조업체는 AI를 사용해 계절별 수요 변화를 예측하여 공급망을 최적화함으로써 자원을 효율적으로 관리하고 낭비를 줄일 수 있습니다. 이러한 기능은 전반적인 운영 효율성과 시장 역학 관계에 대한 대응력을 향상시킵니다.

인벤토리 관리

AI는 데이터를 분석하여 재고 수요를 예측하고 보충을 자동화함으로써 재고 수준을 최적화합니다. 제조업체는 수요를 예측하고 실시간으로 재고를 모니터링함으로써 최적의 재고 수준을 유지하여 재고 보유 비용을 절감하고 현금 흐름을 개선할 수 있습니다. 예를 들어 식음료 제조업체는 AI 기반 시스템을 사용하여 식재료 사용량을 실시간으로 추적합니다. 생산 일정, 계절 및 과거 추세를 기반으로 향후 수요를 예측할 수 있습니다. 이를 통해 잠재적인 생산 병목 현상을 방지할 뿐만 아니라 재고 과잉으로 인한 낭비도 줄일 수 있습니다.

에너지 관리

AI 시스템은 에너지 사용량을 실시간으로 모니터링하여 비효율적인 부분을 파악합니다. 이러한 시스템은 에너지 비용을 절감하고 환경에 미치는 영향을 최소화하는 조정을 권장할 수 있습니다. 예를 들어 전자제품 제조업체는 에너지 관리 AI 솔루션을 사용하여 운영을 최적화합니다. 이러한 효율성은 상당한 비용 절감과 탄소 발자국 감소로 이어집니다.​

인력 관리

AI는 직원 데이터를 분석하여 교대 근무를 최적화하고 생산성을 개선함으로써 인력 계획 및 관리를 지원합니다. 이러한 시스템은 업무량, 직원 성과 및 기술 세트와 같은 요소를 평가하여 효율적인 일정을 수립할 수 있습니다. 제조업체는 이러한 AI 기능을 사용하여 인력을 효과적으로 관리함으로써 숙련된 인력이 가장 필요한 곳에 배치될 수 있도록 지원합니다.

제품 및 예비 부품 검색

생성형 AI는 고객이 정확한 제품명이나 코드를 모를 때 제품을 찾을 수 있도록 도와줍니다. 고객이 원하는 기능을 설명하면 AI가 이를 효과적인 검색 쿼리로 변환합니다. 또한 상세한 제품 설명을 생성하여 의미론적 이해를 통해 검색 정확도를 높일 수 있습니다.

문서 검색 및 요약

생성형 AI는 효율적인 검색과 요약 기능을 통해 제조업계의 문서 처리를 혁신합니다. 기술 도면, 보고서 및 기록을 수동으로 분류하는 대신 AI가 대량의 문서를 처리하여 패턴을 식별하고 핵심 정보를 요약합니다. 이러한 접근 방식은 검색 속도를 높이고 복잡한 정보를 명확하고 접근하기 쉬운 형식으로 제시합니다.

제조 인근 지역

생성형 AI는 티켓 처리, 통화 처리, 시장 조사, 제품 설명, 유지보수 일정 및 지침 작성과 같은 제조 프로세스를 지원하는 분야에도 유용합니다.

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제조 분야에서 AI를 사용할 때의 이점

위에서 언급한 사용 사례 외에도 AI는 제조 부문에 더 광범위하고 추가적인 이점을 제공할 수 있습니다.

효율성 향상: AI 기반 자동화는 반복적인 작업을 대신하고 인적 오류를 줄이며 워크플로를 최적화하여 생산 속도를 높입니다. 통합 시스템을 사용하면 원자재부터 완제품에 이르기까지 프로세스가 더욱 간소화되어 수동 개입을 최소화하고 '손을 대지 않는' 제조가 가능해집니다.

비용 절감: 자동화, 예측 분석, 품질 관리 개선은 모두 상당한 비용 절감에 기여합니다. AI는 인건비와 유지보수 비용을 줄이고, 낭비를 줄이며, 에너지 소비를 최적화하여 보다 간결하고 비용 효율적인 생산 환경을 제공합니다.

의사 결정 개선
: AI는 실시간으로 데이터를 처리하여 관리자가 정보에 기반한 데이터 기반 의사 결정을 내릴 수 있도록 지원합니다. 제조업체는 디지털 트윈을 통해 생산 시나리오를 시뮬레이션하여 위험을 최소화하고 전체 구현 전에 결과를 테스트함으로써 의사 결정 프로세스를 개선할 수 있습니다.

안전성 향상: AI가 탑재된 협동 로봇(코봇)은 인간 작업자와 함께 힘들거나 위험한 작업을 처리하여 작업장 안전을 강화할 수 있습니다. 스마트 시스템과 AR 가이드 워크플로는 안전하고 정확한 작업 완료를 지원하여 인간 직원의 위험을 최소화합니다.

지속가능성: 자원 할당을 최적화하고 에너지 사용을 줄이며 폐기물을 제한하는 AI의 능력은 환경 친화적인 제조 관행에 기여합니다. 자체 모니터링 센서가 있는 구성 요소는 유지 관리 필요성을 최소화하여 환경에 미치는 영향을 줄이는 데 도움이 됩니다.

혁신 및 경쟁 우위: AI는 더 빠른 프로토타이핑, 생성형 설계 및 디지털 트윈 시뮬레이션을 통해 제조업체가 빠르고 효율적으로 혁신할 수 있도록 지원합니다. AI는 시장 출시 시간을 단축하고 고급 제품 설계를 지원함으로써 기업이 빠르게 진화하는 환경에서 경쟁력과 대응력을 유지할 수 있도록 지원합니다.

제조 분야에서 AI를 사용할 때의 과제

제조 분야에서 AI를 사용하면 다음과 같은 몇 가지 과제에 직면할 수 있습니다.

데이터 품질 및 가용성: AI는 고품질 데이터에 의존하지만, 제조업체는 신뢰할 수 있는 인사이트에 필요한 명확하고 구조화된 애플리케이션별 데이터가 부족한 경우가 많습니다. 이는 불완전한 결함 데이터가 모델 정확도에 영향을 미칠 수 있는 품질 관리와 같은 영역에서 특히 그렇습니다.

운영 위험: 제조에는 높은 정확성과 신뢰성이 필요하지만, 생성형 AI와 같은 일부 AI 모델은 아직 성숙 단계에 있습니다. 현재 모델은 프로덕션 환경에 필요한 정밀도가 부족할 수 있습니다.

기술 부족: AI, 데이터 과학 및 머신 러닝에 대한 전문 지식을 갖춘 전문가가 부족합니다. 이러한 인력 부족으로 인해 기업이 인력 개발에 투자하지 않고는 AI를 완전히 활용하기 어렵습니다.

사이버 보안 문제: AI 통합은 디지털 연결성을 높여 사이버 공격에 더 많은 잠재적 지점을 열어줍니다. 제조업체는 민감한 시스템을 보호하기 위해 고급 사이버 보안 조치가 필요합니다.

변화 관리: 설문조사에 참여한 조직의 거의 100%가 AI와 자동화가 어느 정도 영향을 미칠 것으로 예상했습니다.1 이러한 기술을 통합하면 고용 안정을 우려하는 직원들의 저항에 부딪힐 수 있습니다. 명확한 커뮤니케이션과 재교육을 통해 이러한 전환 어려움을 완화할 수 있습니다.

구현 비용: AI를 도입하려면 기술과 인프라에 많은 초기 투자가 필요하며, 이는 특히 소규모 기업에게 장벽이 될 수 있습니다.

각주

1 생성형 AI 시대에서 인간의 잠재력을 재구성하다, IBM 기업가치연구소(IBV) 보고서, 2024년 9월 3일 최초 발행.

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