- 제조산업의 AI 활용
- 05-31
- TECH
제조업은 전통적으로 인력 중심의 산업이었지만, 최근 몇 년간 AI 기술의 도입으로 인해 급격한 변화를 겪고 있습니다. AI는 제조업의 다양한 측면에서 혁신을 일으키며 효율성과 생산성을 크게 향상시키고 있습니다. 이번 글에서는 제조 산업에서 AI가 어떻게 사용되고 있는지, 그 활용 사례와 이점, 그리고 미래의 전망에 대해 다루겠습니다.
제조업에서 AI의 역할
1. 예측 유지보수
예측 유지보수는 AI가 제조업에서 가장 많이 사용되는 분야 중 하나입니다. 기계와 장비에 부착된 센서를 통해 실시간 데이터를 수집하고, 이를 AI 모델이 분석하여 고장 발생 가능성을 예측합니다. 이를 통해 기계 고장을 사전에 예방하고, 유지보수 비용을 절감할 수 있습니다.
2. 품질 관리
AI는 품질 관리에서도 중요한 역할을 합니다. 머신러닝 알고리즘을 통해 제품의 결함을 자동으로 식별하고, 품질 문제를 조기에 발견할 수 있습니다. 이러한 시스템은 사람의 눈으로는 놓칠 수 있는 미세한 결함도 감지할 수 있어 제품의 품질을 크게 향상시킵니다.
3. 생산 계획 및 스케줄링
복잡한 생산 공정을 분석하고 최적의 생산 스케줄을 제시함으로써 생산 효율성을 높일 수 있습니다. 이를 통해 자원 낭비를 줄이고 생산 시간을 단축합니다.
AI 도입 해결 과제
1. 데이터 품질
AI의 성능은 데이터의 품질에 크게 의존합니다. 데이터가 불완전하거나 부정확하면 AI 모델의 성능도 저하됩니다. 따라서, 고품질의 데이터를 수집하고 관리하는 것이 중요합니다.
2. 초기 투자 비용
AI 시스템 도입에는 상당한 초기 비용이 필요합니다. 소프트웨어 및 하드웨어의 비용, 데이터 수집 및 처리 비용, 인력 교육 비용 등이 포함됩니다. 따라서, 초기 투자를 감당할 수 있는 재정적 준비가 필요합니다.
3. 인력 교육
AI 시스템을 효과적으로 운영하기 위해서는 전문 지식과 기술을 가진 인력이 필요합니다. 기존의 인력을 AI 시스템에 맞게 교육하고, 새로운 기술을 습득하도록 지원하는 것이 중요합니다.
구현 사례
여러 기업이 제조 산업에서 AI를 성공적으로 구현하고 있습니다. 예를 들어, 포스코 포항제철소는 스마트팩토리 기술을 적용하여 스마트 고로 형태로 운용되고 있습니다. 이는 실시간 측정된 데이터로 학습을 진행시켜, 용광로 상태를 시스템이 자동으로 체크하여 조업 결과를 예측하여 생산공정 최적화를 하고 있습니다.
LG전자는 AI 품질 검사 플랫폼을 구축하여, 사람의 육안과 수작업에 의존하던 검사 과정을 AI를 통하여 자동화가 가능하도록 하였습니다. 이를 통해 전문 인력이 없어도 사용자가 컨트롤이 가능하도록 하였습니다.
마무리
제조 산업은 AI의 발전과 함께 자율 생산 시스템, 스마트 팩토리, 맞춤형 생산 시스템으로 확대되고 있습니다. 이앤에스글로벌은 세방전지와 세방리튬배터리의 제조공장 경험을 바탕으로 고객 맞춤형 전략을 구축해왔습니다. 현재 직면하고 있는 도전 과제를 극복하고자 한다면 우리의 솔루션을 통하여 비즈니스를 한 단계 끌어올릴 수 있는 기회를 경험해 보세요.
