과거에는 공장이 로봇 노동자로 가득 찬 모습은 SF 영화 한 장면이었지만, 오늘날 인공지능(AI) 기술은 현실 속 제조 현장에서 활발하게 활용되고 있다.

제조업체들은 AI 기술을 도입하여 생산 효율을 높이고 비용을 절감하는 등 다양한 혜택을 누릴 수 있다.  여기서는 현재 및 미래를 대비해 기업 임원들이 꼭 알아야 할 10가지 제조업 AI 활용 사례를 소개한다.

1. 협동로봇(코봇) : 인간과 함께 일하는 지능형 동료

 

협동로봇(코봇)은 인간 직원과 함께 일하는 마치 또 한 쌍의 손과 같은 역할을 한다. 독립적인 로봇은 특정 작업을 반복적으로 수행하도록 프로그램되어 있지만, 코봇은 다양한 작업을 배우고 장애물을 감지하여 회피할 수 있는 능력을 지니고 있다. 이 같은 민첩성과 공간 인지 능력 덕분에 코봇은 인간 근로자와 나란히 함께 일할 수 있다.

제조업체들은 보통 무거운 물건을 들어올리거나 조립 라인 작업에 코봇을 활용한다. 예를 들어, 자동차 공장에서 코봇은 무거운 자동차 부품을 들어올리고 인간 근로자가 부품을 고정하는 동안 유지하는 역할을 맡을 수 있다. 코봇은 또한 대형 창고에서 물품을 찾고 회수하는 작업에도 매우 효과적이다.

2. 지루한 작업 해결사 'RPA'

 

제조업체들이 생산 현장에서 코봇을 활용하는 것과 동시에, 백오피스 부문에서는 로봇 공정 자동화(RPA) 소프트웨어가 큰 역할을 하고 있다. RPA 소프트웨어는 대량의 반복적인 작업, 시스템 간 데이터 전송, 조회, 계산 및 기록 관리를 처리할 수 있다.

 

RPA 소프트웨어는 자동으로 주문 처리 작업을 수행하여 사람들이 데이터를 수동으로 입력하거나 입력 오류를 찾는 데 시간을 허비하지 않도록 한다. 이와 같은 방식으로 RPA는 시간과 인력을 절약할 수 있는 잠재력을 지니고 있다. 또한 RPA는 서버 문제 및 다운타임 처리에도 효과적이다. 이러한 문제가 발생할 경우 RPA는 서버를 재부팅하고 재구성하여 IT 운영 비용을 절감할 수 있다.

3. 디지털 트윈으로 성능 향상 촉진

 

기업들은 디지털 트윈을 활용하여 복잡한 기계 장치의 내부 작동을 더욱 정확하게 이해할 수 있다.
디지털 트윈은 실제 물체의 가상 모델로, 스마트 센서를 통해 실제 물체로부터 정보를 받아들인다. AI와 기타 기술을 사용하여 디지털 트윈은 해당 물체에 대한 더 깊은 이해를 제공한다. 기업들은 이를 통해 제품의 전체 수명 주기에 걸쳐 모니터링하고 검사 및 유지보수 관련 중요한 알림을 받을 수 있다.

 

예를 들어, 항공기 엔진에 부착된 센서는 비행 이륙 및 착륙 때마다 데이터를 엔진의 디지털 트윈으로 전송하여 항공사와 제조업체에게 엔진 성능에 대한 중요한 정보를 제공한다. 항공사는 이 정보를 사용하여 시뮬레이션을 실시하고 문제를 미리 예측할 수 있다.

4. 예측 유지보수로 안전 강화, 비용 절감

 

제조 공장, 철도, 기타 대형 장비 사용자들은 점점 AI 기반 예측 유지보수(PDM)를 활용하여 서비스 필요성을 미리 예측하고 있다.

 

장비를 적시에 유지보수하지 않으면 회사는 귀중한 시간과 비용을 잃을 위험에 처한다. 한편, 너무 이른 시점에 기계 유지보수를 실시하면 자원 낭비가 발생하고 반대로 너무 오래 미루면 기계에 심각한 마모와 파손이 발생할 수 있다. 후자의 경우 작업자 안전에도 위험을 초래할 수 있다.
예측 유지보수 시스템은 회사가 어떤 부품을 언제 교체해야 하는지 미리 예측하는 데에도 도움이 된다.

5. 무인 생산 공장으로 비용 절감

 

AI 활용 제조 사례 중 상대적으로 드물지만 잠재력이 큰 기술이 무인 생산 공장이다. AI, 로봇 및 차세대 기술을 사용하여 완전히 로봇 작업으로 운영되는 최소한의 인간 개입으로 운영되는 공장이다.

 

제조업체는 무인 생산 공장에서 로봇 작업자가 인간과 동일한 필요를 요구하지 않기 때문에 비용을 절감할 수 있다. 예를 들어, 로봇으로 가득 찬 공장은 조명 및 냉난방과 같은 기타 환경 제어 장치가 필요하지 않다. 제조업체는 이러한 서비스를 조정하여 경제성을 확보할 수 있다.
로봇 작업자는 피로나 질병 없이 24/7 운영될 수 있으며 인간 작업자보다 더 많은 제품을 생산할 수 있으며 실수 가능성도 더 낮다.

6. 머신러닝 알고리즘으로 수요 예측

 

인공지능 시스템은 인간의 구매 패턴을 파악하는 머신러닝 알고리즘을 사용하여 제조업체에게 통찰력을 제공할 수 있다.

 

예를 들어, 특정 머신러닝 알고리즘은 특정 제품에 대한 구매 패턴을 감지하여 제조업체가 생산량을 늘릴 수 있도록 한다. 이러한 구매 행동 예측 기능은 상점이 필요하기 전에 수요가 많은 제품을 제조업체가 미리 생산할 수 있도록 한다.

7. 재고 관리로 병목 현상 해결

 

일부 제조업체는 인공지능 시스템을 이용하여 재고 관리를 개선하고 있다. 인공지능 시스템은 물품 재고를 추적하고 재고량이 부족할 때 알림을 보낼 수 있다. 제조업체는 인공지능을 활용하여 업계 공급망의 병목 현상을 파악하도록 지시할 수도 있다.

 

예를 들어, 제약 회사는 유통기한이 짧은 성분을 사용할 수 있다. 인공지능 시스템은 해당 성분이 제시간 도착할지, 지연되는 경우 생산에 어떤 영향을 미칠지 예측할 수 있다.

8. 인공지능으로 공급망 관리 강화

 

제조업에서 인공지능의 강력한 활용 사례 중 하나는 공급망관리다. 대규모 제조업체는 일반적으로 수백만 건의 주문, 구매, 재료 또는 성분을 처리하는 공급망을 가지고 있다. 이러한 프로세스를 수동으로 처리하면 인력과 자원 소요가 막대하지만, 점점 더 많은 기업이 인공지능을 이용하여 공급망 프로세스를 보강하고 있다. 

 

예를 들어, 자동차 제조업체는 두 개의 별도 공급업체로부터 너트와 볼트를 받을 수 있다. 한 공급업체가 실수로 불량품 너트와 볼트를 배송하면 자동차 제조업체는 해당 너트와 볼트를 사용하여 만든 차량을 알아야 한다. 인공지능 시스템은 어떤 차량에 결함이 있는 하드웨어가 사용되었는지 추적하는 데 도움이 되어, 제조업체가 딜러쉽에서 해당 차량을 더 쉽게 회수할 수 있도록 한다.

9. 인공지능 시스템으로 오류 검출

 

제조업체는 생산 라인에서 결함을 찾기 위해 자동 비전 검사 도구를 사용할 수 있다. 비전 검사 장비(예: 머신비전 카메라)는 종종 인간의 눈보다 빠르고 정확하게 실시간으로 결함을 감지할 수 있다. 예를 들어, 비전 검사 카메라는 휴대폰과 같은 작고 복잡한 제품의 결함을 쉽게 찾을 수 있다. 연결된 인공지능 시스템은 결함이 있는 제품이 불만족스러운 소비자 손에 들어가기 전에 인간 작업자에게 알림을 줄 수 있다.

10. 인공지능 시스템으로 제품 개발 속도 향상

 

일부 제조업체는 제약 회사처럼 인공지능 시스템을 이용하여 제품 개발 속도를 높이고 있다.
인공지능은 실험이나 제조 공정에서 나온 데이터를 분석할 수 있다. 제조업체는 데이터 분석에서 얻은 지식을 활용하여 의약품 개발 시간을 단축하고 비용을 절감하며 복제 방법을 간소화할 수 있다.

 

헬로티 김진희 기자 |