DX(디지털 전환)을 넘어 AX(AI 전환)으로! 제조업 혁신의 새로운 기준

DX(디지털 전환)을 넘어 AX(AI 전환)으로! 제조업 혁신의 새로운 기준

 

  제조업은 오랫동안 자동화와 데이터 중심의 디지털 전환(DX)을 통해 효율성을 극대화하는 데 집중해 왔습니다. 그러나 최근 들어 디지털 전환만으로는 급변하는 산업 환경에 대응하기 어렵다는 인식이 확산되면서, AI를 활용한 ‘AI 전환(AX, AI Transformation)’이 제조업의 새로운 패러다임으로 자리 잡고 있습니다.

  기존의 디지털 전환이 생산 공정을 자동화하고 데이터를 수집하는 데 초점을 맞췄다면, AX는 여기에 AI 기술을 접목하여 데이터 기반의 실시간 의사결정, 생산 최적화, 품질 향상, 설비 예측 유지보수 등 제조업 전반을 혁신하는 것을 목표로 합니다.

  특히, AI를 활용한 스마트 팩토리 구축과 생산 자동화는 글로벌 제조업체들의 핵심 과제로 떠오르고 있으며, 제조업의 경쟁력을 유지하고 강화하기 위해서는 AX 도입이 필수적인 요소로 작용하고 있습니다.

  이제 AI 전환(AX)이 왜 제조업에서 필수적인지, 실제로 어떻게 적용되고 있는지, 그리고 기업들이 AX를 성공적으로 도입하기 위해 해결해야 할 과제들은 무엇인지 살펴보겠습니다.

 

제조업에서 AI 전환(AX)이 필수적인 이유

  제조업은 변화하는 시장 환경 속에서 더 높은 생산성, 효율적인 운영, 지속 가능한 성장을 요구받고 있습니다. 기존의 디지털 전환(DX)이 공정 자동화와 데이터 활용에 초점을 맞췄다면, AX는 인공지능을 활용해 실시간 의사결정과 최적화된 운영을 가능하게 하며, 제조업의 경쟁력을 강화하는 핵심 전략으로 떠오르고 있습니다. 이제 AX가 제조업에서 필수적인 이유를 구체적으로 살펴보겠습니다.

1. 글로벌 공급망 불안과 제조업의 복잡성 증가

  최근 글로벌 공급망 이슈(코로나 팬데믹, 지정학적 갈등, 원자재 가격 변동 등)로 인해 제조업체들은 보다 유연한 생산 및 물류 전략을 요구받고 있습니다. AI는 실시간으로 데이터를 분석하여 수요 예측을 최적화하고, 공급망 리스크를 최소화할 수 있도록 지원합니다.

  예를 들어, AI 기반 SCM(공급망 관리) 솔루션은 원자재 가격 변동, 물류 지연, 주문 패턴을 분석하여 최적의 생산 및 유통 전략을 자동으로 조정합니다. 이를 통해 제조업체들은 시장 변화에 빠르게 대응하고, 불필요한 재고 비용을 절감할 수 있습니다.

 

2. 제조업의 노동력 감소와 생산성 향상의 필요성

  전 세계적으로 제조업의 노동력 감소가 심화되고 있으며, 숙련된 작업자의 부족이 주요 과제로 떠오르고 있습니다. 이에 따라 AI 기반 자동화 기술이 노동력을 보완하고, 보다 정밀하고 일관된 생산을 가능하게 하는 핵심 솔루션으로 자리 잡고 있습니다.

  AI 기반 협동 로봇(Cobot)은 작업자의 움직임을 학습하여 보다 안전하고 정밀한 작업을 수행하며, AI 탑재 스마트 로봇은 기존보다 빠르고 정확한 부품 조립을 지원해 불량률을 낮추는 데 기여합니다. 이러한 기술들은 단순히 인력을 대체하는 것이 아니라, 생산성을 극대화하고 제조 환경을 보다 스마트하게 개선하는 역할을 하고 있습니다.

 

3. 실시간 데이터 분석을 통한 운영 최적화

  제조 현장에서는 다양한 센서와 기계에서 방대한 데이터가 생성되지만, 이를 효과적으로 분석하고 활용하는 것이 쉽지 않습니다. 기존에는 데이터 분석이 사후 대응 중심이었지만, AI 기반 AX를 도입하면 실시간 데이터 수집과 분석이 가능해져 즉각적인 의사결정을 지원할 수 있습니다.

  예를 들어, AI 기반 제조 데이터 분석 시스템은 실시간으로 설비 이상 징후를 감지하여 문제를 사전에 해결하도록 돕고, 이를 통해 예기치 않은 기계 고장을 예방하며 생산성을 극대화할 수 있습니다. AI는 과거 데이터를 학습하여 최적의 운영 방안을 도출함으로써 공정 효율을 향상시키고, 에너지 소비를 최적화하는 데도 효과적입니다.

 

4. ESG 요구 강화와 지속 가능한 제조 환경 구축

  최근 글로벌 기업들은 환경·사회·지배구조(ESG) 경영을 강화하고 있으며, 제조업체들도 이에 맞춰 친환경 생산 공정을 도입해야 하는 상황입니다. AI 기반 에너지 관리 시스템(EMS, Energy Management System)을 활용하면 공장 내 에너지 소비를 최적화하고, 탄소 배출을 최소화하여 지속 가능한 운영을 실현할 수 있습니다.

  AI는 공장의 전력 소비 패턴을 분석하고 불필요한 에너지 낭비를 줄이도록 자동 조정하며, 이를 통해 기업들은 운영 비용 절감과 ESG 규제 준수라는 두 가지 목표를 동시에 달성할 수 있습니다. 이처럼 AX는 제조업이 글로벌 규제 변화에 대응하고, 지속 가능성을 확보하는 데 중요한 역할을 합니다.

 

5. AI 전환(AX)의 경제적 효과

  AI 기술을 적극 도입한 제조업체들은 생산성, 품질, 비용 절감 등에서 긍정적인 효과를 보고 있습니다. AI 기반 스마트 팩토리를 구축한 기업들은 생산 속도를 20% 이상 향상시켰으며, 예측 유지보수 시스템을 적용한 기업들은 설비 가동 중단을 30~50% 감소시키는 효과를 얻고 있습니다.

  또한, 공급망 최적화 솔루션을 도입한 기업들은 불필요한 원자재 구매를 줄여 연간 운영 비용을 15% 이상 절감하는 성과를 거두고 있습니다. 이러한 사례들은 AX가 단순한 기술 트렌드가 아니라, 제조업의 필수적인 경쟁력 요소임을 보여줍니다.

 

 

AX를 통한 제조업 혁신 사례

  AI 전환(AX)은 글로벌 제조업체들에게도 필수적인 전략이 되었습니다. 보잉, 지멘스, 폭스콘과 같은 대형 기업들은 AI를 활용하여 품질 검사, 공정 최적화, 자동화 생산 등에서 혁신적인 변화를 이루고 있으며, 이를 통해 생산 효율성, 원가 절감, 안전성 강화 등의 효과를 거두고 있습니다.

 

 

보잉(Boeing) – AI 기반 품질 검사 및 예측 유지보수

출처 : AI 스타트업 Anomalous의 AI기반 품질 검사 시스템

  보잉은 항공기 제작 과정에서 AI 기반 품질 검사 및 예측 유지보수 시스템을 도입하여 검사 정확도를 높이고 유지보수 비용을 절감하고 있습니다. 기존에는 사람이 직접 검사하던 항공기 부품을 AI 기반 비전 검사 시스템으로 자동 스캔하여 결함 여부를 분석하고 있으며, 이를 통해 검사 속도를 30% 이상 단축하는 효과를 거두고 있습니다.

  특히 AI는 센서 데이터를 실시간으로 분석하여 부품의 마모 상태를 예측하고, 사전에 유지보수가 필요한 부분을 자동으로 추천합니다. 이로 인해 예기치 않은 기계 결함으로 인한 지연을 방지하고, 항공기 가동률을 높이는 효과를 거두고 있습니다.

 

 

지멘스(Siemens) – AI 기반 공정 최적화 및 예측 분석

*출처 : 지멘스

  독일의 지멘스는 AI를 활용한 제조 공정 최적화 및 실시간 운영 데이터 분석 시스템을 구축하여 생산 계획을 자동 조정하고 공장 운영의 효율성을 극대화하고 있습니다.

  특히, AI 기반 디지털 트윈(Digital Twin) 기술을 도입하여 가상 공장에서 실시간으로 생산 시뮬레이션을 실행하고, 이를 바탕으로 최적의 생산 조건을 도출하여 실제 공정에 적용하고 있습니다. 이를 통해 공정 가동률을 높이고, 생산 속도를 평균 20% 향상시키는 효과를 거두고 있습니다.

  또한, AI는 기계 이상 징후를 사전에 감지하는 예측 유지보수 시스템에도 활용됩니다. 이를 통해 설비 고장으로 인한 생산 차질을 방지하고, 유지보수 비용을 절감하는 데 기여하고 있습니다.

 

 

폭스콘(Foxconn) – AI 로봇을 활용한 자동화 생산

*출처 : NVIDIA Blog

  애플의 주요 생산 파트너인 폭스콘은 AI 기반 스마트 로봇을 도입하여 생산 자동화를 추진하고 있습니다. 기존에는 수작업으로 진행되던 조립 공정을 AI 로봇이 대체하면서 생산 효율성이 크게 향상되었습니다.

  폭스콘의 AI 로봇은 실시간으로 부품의 위치와 조립 상태를 분석하여 오류를 감지하고, 자동으로 보정하는 기능을 갖추고 있습니다. 이를 통해 불량률을 40% 이상 감소시켰으며, 작업자의 피로도를 줄이고 안전한 작업 환경을 조성하는 효과도 거두고 있습니다.

  특히, 폭스콘은 AI 기반 자율 이동 로봇(AMR, Autonomous Mobile Robot)을 도입하여 공장 내 부품 이동을 자동화하고, 생산 라인의 효율성을 극대화하고 있습니다. 이 시스템을 통해 인력 의존도를 낮추고, 작업 속도를 기존 대비 30% 이상 향상시켰습니다.

 

 

AX 도입의 주요 과제와 해결 방안

  AI 전환(AX)은 제조업의 경쟁력을 강화하는 필수 요소로 자리 잡고 있지만, 이를 성공적으로 도입하기 위해서는 해결해야 할 과제가 존재합니다. AI 기술의 발전 속도는 빠르지만, 기업들이 이를 현장에 적용하는 과정에서 겪는 도전 과제들도 만만치 않습니다. AX 도입을 가로막는 주요 문제점과 이에 대한 해결 방안을 살펴보겠습니다.

1. 방대한 제조 데이터의 수집과 정제

  제조업에서 생성되는 데이터는 기계 센서, ERP(전사적 자원 관리), SCM(공급망 관리) 시스템 등 다양한 출처에서 생성되며, 비정형 데이터도 포함되어 있어 이를 AI가 활용할 수 있도록 정제하는 과정이 필수적입니다. 하지만, 많은 기업들은 데이터 표준화가 미비하고, 데이터 품질이 일관되지 않아 AI 분석에 활용하기 어려운 문제를 겪고 있습니다.

  이를 해결하기 위해 기업들은 제조 데이터 거버넌스를 강화하고, AI 모델 학습을 위한 데이터 아키텍처를 구축해야 합니다. 이를 위해 데이터 수집·정제 프로세스를 자동화하는 AI 기반 데이터 엔지니어링 솔루션을 도입하고, 사내 데이터 표준을 정립하여 일관된 데이터 품질을 유지하는 것이 중요합니다.

 

2. 초기 투자 비용과 유지 관리 부담

  AI 기반 제조 혁신은 GPU 서버, 클라우드 인프라, AI 소프트웨어, 데이터센터 구축 등 상당한 초기 투자 비용이 필요합니다. 또한, AI 시스템 도입 후 지속적인 유지보수 및 최적화에도 비용이 들어가기 때문에 ROI(투자 대비 효과)에 대한 불확실성이 기업들의 AX 도입을 주저하게 만드는 요인이 되고 있습니다.

  이러한 과제를 해결하기 위해서 전면적인 AI 도입보다는 단계적인 접근을 통해 초기 부담을 줄이는 전략이 필요합니다. AI 도입 초기에는 클라우드 기반의 AIaaS(AI as a Service) 모델을 활용하여 초기 비용을 낮추고, 필요할 때마다 확장할 수 있도록 유연성을 확보해야 합니다.

  자체 데이터센터 구축이 부담스러운 경우, 클라우드 AI 인프라를 활용하여 비용을 절감할 수 있습니다. 이와 함께, 제조업 맞춤형 AI 플랫폼을 활용해 비용 대비 효과가 높은 AI 솔루션을 우선 도입하는 것도 효과적인 전략이 될 수 있습니다.

 

3. AI 및 제조 전문가 부족

  AI 전환을 성공적으로 추진하기 위해서는 제조 공정에 대한 깊은 이해와 AI 기술을 융합할 수 있는 전문 인력이 필수적입니다. 그러나 국내외 제조업에서는 AI 전문 엔지니어와 제조업 도메인 전문가 간의 협업이 부족하며, 특히 AI를 실무에 적용할 수 있는 인력이 부족한 실정입니다.

  이를 해결하려면, 기업 내부적으로 AI와 제조업을 융합할 수 있는 복합형 인재를 육성하고, AI 솔루션을 쉽게 활용할 수 있도록 사용자 친화적인 인터페이스(UI)를 제공하는 AI 플랫폼을 도입하는 것이 중요합니다. 또한, 외부 AI 컨설팅 기업과 협업하여 AX 도입 프로세스를 체계적으로 설계하는 것도 효과적인 방법입니다.

 

4. AI 기반 제조 공정에 대한 신뢰 부족

  AI는 예측 및 의사결정을 자동화하는 강력한 도구이지만, 제조업에서는 여전히 AI의 정확성 및 신뢰성에 대한 우려가 존재합니다. AI가 실시간으로 생산 데이터를 분석하여 최적의 결정을 내리는 방식이 기존의 경험 중심적인 의사결정 방식과 다르기 때문에, 기업 내에서 AI 활용에 대한 거부감이 있을 수 있습니다.

  이를 해결하기 위해 기업들은 AI 시스템을 전면 도입하기 전에 소규모 파일럿 프로젝트를 진행하여 AI의 신뢰성을 검증하고, 성공 사례를 기반으로 점진적으로 도입하는 방식을 취해야 합니다. 설명 가능한 AI(XAI, Explainable AI) 모델을 활용하여 AI의 의사결정 과정이 투명하게 제시될 수 있도록 하고, AI가 내린 결정이 왜 그런지 이해할 수 있는 환경을 조성하는 것이 필요합니다.

 

5. 제조업 맞춤형 AI 솔루션 부족

  AI 기술이 빠르게 발전하고 있지만, 제조업에 최적화된 AI 솔루션이 부족하거나 기업별 특성에 맞는 맞춤형 솔루션을 찾기가 어려운 경우가 많습니다. 많은 AI 솔루션이 일반적인 데이터 분석이나 자동화 기능을 제공하지만, 개별 제조 환경에 맞게 조정하려면 추가적인 커스터마이징이 필요합니다.

  따라서 기업들은 자신들의 제조 공정에 특화된 AI 모델을 구축하거나, 제조업 맞춤형 AI 솔루션을 제공하는 기업과 협력하여 최적의 솔루션을 도입해야 합니다. 제조업 전용 AI 플랫폼을 도입하거나, 기업 내부 데이터를 활용한 맞춤형 AI 모델을 구축하는 것이 효과적인 접근법이 될 수 있습니다. 또한, 다양한 제조업 사례에서 검증된 AI 솔루션을 도입하는 것도 리스크를 줄이는 방법이 될 수 있습니다.

#자료출처: SK㈜ C&C https://www.skcc.co.kr/insight/trend/3136