기획특집 [제조AI-③] 제조AI, 모든 현장 문제 단기적 해결 쉽지 않다…실현 위해선 운영 복잡도 낮추고 표준화해야

제조 산업 내에서 방대한 데이터를 활용해 챗GPT처럼 모든 문제를 해결하는 AI 모델이 나올 수 있을까? 단기적으로는 쉽지 않다고 생각한다. 그 이유는 산업 영역 지식은 일반 지식과 다르고 지식 특성도 일반 지식과 다르기 때문이다. 그리고 산업 데이터는 많지만, 각 기업이 활용하는 데이터는 제한적이기 때문에 AI 도입 운영 전략이 달라야 한다. 이를 실현하기 위해서는 AI 활용 표준화가 필요하고, 간편하고 쉬운 운영체계가 필요하다. 해당 과정을 가능하게 하는 것이 MLOps다. 지난 5월 10일 열린 AI 융합 비즈니스 개발 컨퍼런스에서 마키나락스 허영신 사업총괄 CBO가 ‘AI가 주도하는 제조 현장 지능화’ 발표 내용을 정리했다. AI가 제조업 혁신에 어떤 역할과 영향력을 발휘할까? AI는 자동화·예측유지보수·품질관리·설비최적화·제품개발 등 영역에서 적용 가능하다고 생각한다. 기존에 일하던 방식을 자동화하거나, 효율화하면서 비용 및 생산 효율성을 달성한 거라 본다. 최근 화두인 챗GPT에게 이에 대한 답을 물어봤다. 답이 새롭거나 놀랍지는 않지만, 꽤나 잘 정리된 답변을 하고 있다. 전문가 수준의 답을 빠르게 도출하고 있다. 챗GPT의 이런 특성은 산업에

• 임근난 기자
• 2023-06-09 09:50