“제조업에서 성공적인 AI 적용을 위해서는 데이터 품질 확보, 인프라 개선, 조직 내 AI 기술 이해도 향상이 필수적이다”

옴디아가 최근 발표한 ‘AI in Manufacturing’에 따르면 AI 기반 제조 혁신은 효율성과 경쟁력을 높이지만, AI 도입에 성공하기 위해서는 AI 기술에 대한 이해도와 준비가 필요한 것으로 분석됐다.

제조업에서 인공지능(AI)의 도입이 가속화되면서 생산 효율성과 기술 혁신의 새로운 시대가 열리고 있다.

AI는 단순한 자동화를 넘어 산업 전반의 데이터 분석, 예측 유지보수, 품질 검증, 공급망 최적화 등 다양한 영역에서 활용되며 제조 경쟁력을 높이는 핵심 도구로 자리 잡고 있다.

제조업에서 AI의 주요 역할은 데이터 분석과 의사결정 지원으로 요약할 수 있다.

특히 대형 제조업체들은 AI를 통해 운영 효율성을 극대화하고, 숙련된 인력 부족 문제를 해결하고자 하는 목적을 가지고 있다.

우선 AI 기반 자동화 시스템은 제조 공정의 비효율성을 실시간 감지 및 수정하여 생산성을 높인다. 또한 설비 센서와 머신러닝 알고리즘을 통해 기계의 가동 시간을 최적화해 예측 유지보수(Predictive Maintenance)를 가능하게 한다.

또한 고해상도 영상 데이터와 AI 모델을 활용해 불량 검출 속도를 높이고 정확도를 개선하고, 제조 라인에서 실시간으로 품질 분석을 수행하며 결함 제품을 즉각적으로 제거할 수 있다.

여기에 AI를 적용한 공급망 분석은 수요 예측과 물류 계획을 정교하게 조정해 비용 절감과 납기 단축을 실현하며, 글로벌 공급망 변동성을 고려한 AI 기반 물류 최적화로 효율적인 재고 관리가 가능하다.

제조 현장은 다양한 레거시 시스템과 디지털 환경이 혼합돼 있어 데이터 통합과 품질 관리가 필수적이다. 기업들은 엣지 컴퓨팅(Edge Computing)과 클라우드를 활용해 AI 응용 프로그램을 확장하고 있다.

AI 기술이 제조업에 빠르게 적용되고 있지만, 몇 가지 도전 과제도 존재한다.

우선 제조업에서 AI 성공의 핵심 요소는 고품질 데이터 확보이지만, 데이터가 산재해 있거나 포맷이 일관되지 않아 데이터 통합과 관리가 어려운 실정이다.

이에 AI 시스템의 정확성을 높이기 위해 데이터 표준화 및 실시간 연동이 필요하다.

또한 AI 도입 초기에는 하드웨어 및 소프트웨어 구축 비용이 상당히 크기 때문에 중소 제조업체의 접근성이 낮다. 이를 해결하기 위해 제조업체들은 경량 AI 모델(TinyML)과 엣지 AI 솔루션을 활용하는 방식으로 전환하고 있다.

기술 도입에 따른 조직 문화 변화도 문제다. 제조업은 오랜 시간 동안 전통적인 방식으로 운영돼 왔기 때문에, AI 기반의 자동화 및 예측 모델을 수용하는 조직 문화 개선이 필요하다.

AI의 확산을 위해 현장 엔지니어와 운영팀 간 협업을 강화하는 방식으로 접근해야 한다.

향후 제조업에서 AI는 더욱 발전된 형태로 적용될 것으로 보인다.

생성형 AI는 디자인 최적화, 가상 프로토타입 개발, 공급망 자동화 등에서 혁신적인 역할을 수행할 전망이다. 디지털 트윈(Digital Twin) 기술과 결합해 실제 제조 환경을 가상으로 시뮬레이션하고 운영 효율성을 더욱 높일 수 있다.

제조업체들은 실시간 데이터 분석을 강화하기 위해 IoT 및 엣지 컴퓨팅 기반의 AI 시스템을 도입하고 있다. AI 칩셋이 내장된 스마트 센서를 이용하여 현장 데이터를 직접 분석하고 대응할 수 있는 기능이 확장될 것이다.

AI 도입 초기에는 개별 기업이 자체적인 AI 모델을 활용하는 방식이었지만, 앞으로는 공통 표준과 협업을 기반으로 한 AI 생태계가 구축될 전망이다. 제조업체들은 공통 AI 프레임워크와 모듈화된 솔루션을 적용해 비용 부담을 줄이고 기술 발전을 가속할 것으로 전망된다.

AI는 제조업을 더욱 스마트하고 효율적으로 변화시키는 핵심 기술로 자리 잡고 있다.

AI의 도입을 통해 생산 최적화, 품질 향상, 공급망 자동화, 비용 절감 등의 효과를 누릴 수 있으며, 생성형 AI 및 IoT와의 결합을 통해 더욱 정교한 자동화가 가능해질 것이다.

반면에 성공적인 AI 적용을 위해서는 데이터 품질 확보, 인프라 개선, 조직 내 AI 기술 이해도 향상이 필수적이다.

앞으로 제조업체들은 AI와 디지털 기술을 결합해 지속 가능한 산업 경쟁력을 확보하고 시장 변동성에 적극 대응할 것으로 전망된다.