물류와 유통 산업에서의 문제점은 수요예측의 불확실성과 재고 관리의 비효율에 기인한다. 과도한 재고는 비용을 증가시키고, 부족한 재고는 판매 기회를 놓치게 만든다. 인공지능(AI) 기반 수요예측은 과거 데이터를 분석한 후 정확한 수요를 예측해 앞선 문제를 완화할 수 있다. AI는 재고관리 시스템과 통합돼 최적의 재고 수준을 유지하고, 실시간으로 공급망 데이터를 분석해 효율적인 창고관리시스템(WMS)을 운영할 수 있다. [특집] 스마트 물류 구축 위한 업계 전문가의 제언 [수요예측·재고관리] 수요예측·재고관리 방법?...XAI가 돌파구 마련 [물류센터 최적화 방안] WES 고도화가 물류 영역 차세대 유망주...유연성 확보가 관건 [미래형 물류창고 전략] 피킹 작업의 물리적 부담, AMR로 생산성은 높이고 비용은 절감 [통합 물류 운송 관리 시스템 구축 방안] 차량 배차부터 제품 출하·입고까지...D-TMS, DX·ESG 접목으로 투명성 높여 INTERVIEW 동의대학교 신소재공학과 박영도 교수 3D 스캐닝 자동화 기술, 접합 품질 新 장르 열다...“전수검사에 본격 도입돼야” 한국지멘스 안혁원 DI FA 부문 차장 FA 영역 통합 플랫폼 구축...요소 간 징검다
유통·물류 업계에서 정확한 수요 예측은 오랜 과제다. 임팩티브AI의 ‘딥플로우(Deep Flow)’ 솔루션은 AI를 활용해 판매량을 예측하고 재고 관리를 최적화한다. 다양한 외부 데이터를 통합해 예측 정확성을 높이고, ERP·WMS와 연동해 인사이트를 제공한다. 신제품이나 원자재 관리도 유연하게 대응할 수 있어 물류 혁신을 실현한다. 다양한 산업에서 활용 가능한 딥플로우는 유통·물류의 새로운 기준을 제시하고 있다. 정확한 수요 예측은 유통·물류 영역에서 오랜 기간 해결되지 못한 숙원이다. 판매량은 다양한 변수에 의해 유동적이기 때문에 정확하게 분석하고 예측하는 것이 쉽지 않다. 업계에서는 확실한 데이터가 아닌 감각과 관례 등을 기반으로 발주를 진행하는 경우도 있다. 데이터를 활용한다고 해도 주로 사내 데이터만을 취급하기 때문에 효율적인 분석이 이루어지지 않는 것이 현실이다. 이 과정에서 판매량을 잘못 예측하면 재고가 쌓이게 되어 재고 관리에 추가적인 자원을 투입해야 하는 연쇄적인 자원 소모를 겪게 된다. 이러한 딜레마는 기업의 규모와 상관없이 발생하며, 판매량 전망 실패에 따른 재고 손실은 시장에서의 신뢰에도 영향을 미치므로 세밀한 관리가 필요하다. 따라서
빅테크가 AI에 대한 투자를 대폭 늘리고 있다. 이들의 혁신적인 투자와 기술 개발은 현대인의 일상과 업무 방식을 근본적으로 변화시키고 있다. 매그니피센트 7을 비롯한 주요 기업들은 거액을 들여 AI 연구와 개발에 열을 올리며, 이를 통해 새로운 시장을 창출하고 경쟁 우위를 확보하려는 전략을 수행하고 있다. 이 글에서는 선도 기업의 AI 투자가 어떻게 이뤄지며, 최근 발표된 주요 서비스에 대해 살펴보고자 한다. AI에 쏟아지는 투자, 전력·물 소비도 최대 AI를 주목한 빅테크의 투자가 만만치 않다. 파이낸셜타임스(FT)에 따르면, 올해 상반기 마이크로소프트(MS)와 아마존, 메타, 알파벳의 AI 관련 투자는 총 1060억 달러(약 144조3190억 원)로 전년 대비 50%가 증가한 것으로 알려졌다. 해당 기업의 실적 보고서에 따르면, MS는 330억 달러, 알파벳은 252억 달러를 기록했으며, 메타는 올해 400억 달러를 예상하고 있다. 이 빅테크들은 이 같은 투자가 시작에 불과하다며 향후 18개월간 AI 관련 데이터 센터 건설, 클라우드 서비스 인프라 구축 등을 위한 투자 확대를 추진하고 있다. FT는 빅테크의 AI 관련 투자가 연말까지 두 배 이상 증가할
넥센타이어가 모빌리티 산업의 급격한 변화에 대응하기 위해 최신 기술을 연구개발에 활용하고 있다고 22일 밝혔다. 가상현실(VR) 기술로 가상의 타이어를 이용해 성능을 평가하고 인공지능(AI)으로 타이어의 성능을 예측하는 등 연구개발의 효율성을 높이고 있다. 지난 4일 넥센타이어는 VR을 활용해 타이어를 개발하는 장비인 ‘High Dynamic 드라이빙 시뮬레이터(Driving Simulator)’를 도입하기로 결정하고, 장비 제작사인 영국 앤서블 모션(Ansible motion)사와 파트너십을 체결했다. 드라이빙 시뮬레이터 도입으로 차량 개발 기간 단축 및 비용 절감을 위해 가상 개발에 박차를 가하는 완성차 제조사들과의 협업 강화가 기대된다고 넥센타이어는 전했다. 드라이빙 시뮬레이터는 타이어의 성능을 수학적으로 구현한 가상의 타이어를 실차에서 평가하는 것 같은 환경으로 운전자에게 연출해주는 최신 장비다. 한정된 공간에서 차선 변경, 코너링 및 다양한 노면에서 실제 주행과 같은 경험을 할 수 있다. 이 장비로 실시간 시뮬레이션을 구성해 타이어 성능을 예측하고, 정밀한 타이어 모델링 기술을 접목해 제품 설계와 성능 평가를 구현할 수 있다. 넥센타이어는 드라이빙
산업 현장에서는 AI를 심기 위한 전방위적인 노력이 지속되고 있다. 여기에 엔지니어링 기술을 기반으로 완성도를 갖춘 ‘연속공정’도 고도화를 위해 AI를 접목하자는 목소리가 커지고 있다. 장윤석 인이지 기술영업이사는 공정에 AI를 적용하기 위한 필수 요소로 ‘데이터’를 강조했다. 그는 “현장 데이터의 품질이 생산성·효율성 등 공정의 수준을 판가름하는 척도가 될 것”이라고 말했다. 이 글에서는 인이지 솔루션이 어떤 차별점을 가지고 어떤 공정에서 활약하고 있는지 소개한다. 조명 받는 AI 기술 최근 산업 현장에서는 ‘인공지능(AI) 안착’이 핵심 키워드다. 현장에 효율적이고, 정확하며, 안전한 AI를 적용하겠다는 의지가 뜨거운데, 이에 AI 기반의 각종 솔루션 및 서비스가 우후죽순 출시되고 있다. 이 가운데 새롭게 조명 받는 AI 기술 중 하나가 ‘설명 가능한 AI(XAI)’다. XAI는 AI가 도출한 결과에 대해 근거 및 이유를 제시하는 기술이다. AI에 대한 무조건적인 신뢰를 방지하고, 정보의 불확실성에 대응하는 데 가치를 인정받고 있다. 이처럼 산업 안에서는 전 영역에 AI를 심기 위한 전방위적인 노력이 지속되고 있다. 여기에 엔지니어링 기술을 기반으로 완성
일론 머스크, 이미 1억3500만 달러의 투자금 유치했다고 밝혀 테슬라 최고경영자(CEO) 일론 머스크가 설립한 인공지능(AI) 스타트업 xAI가 증권시장에서 10억 달러(약 1조3111억 원)의 자금조달을 추진하고 있다고 블룸버그통신이 6일 보도했다. xAI는 5일(현지시간) 미국 증권거래위원회(SEC)에 제출한 자료에서 10억 달러의 자금을 조달하려 하고 있으며, 일론 머스크가 이미 1억3500만 달러의 투자금을 유치했다고 밝혔다. 지금까지 누가 xAI에 투자했는지는 공개되지 않았다. xAI는 최근 생성형 AI 챗봇 '그록(Grok)'을 공개한 바 있다. 오픈AI의 공동설립자였던 머스크가 생성형 AI 회사들과 경쟁하기 위해 올해 초 만든 xAI의 데뷔작이다. xAI는 그록이 "약간의 재치로 질문에 답하도록 설계됐으며, 반항적인 성향이 있다"고 설명했다. 머스크는 옛 트위터인 X의 지분 투자자들이 xAI 지분 25%를 소유하게 될 것이라고 밝혔다. 그록은 X 계정을 통해서만 실시간 이용할 수 있으며, 특히 웹으로는 월 16달러 요금의 X 프리미엄 구독자들에게 제공된다. 머스크는 지난 2018년 오픈AI 이사에서 물러났으며 이후 종종 오픈AI를 공개적으로 비
xAI가 개발한 대규모 언어 모델(LLM) 그록-1 기반으로 구동 일론 머스크 테슬라 최고경영자(CEO)가 설립한 인공지능(AI) 스타트업 xAI가 첫번째 AI 챗봇을 내놓았다. xAI는 4일(현지시간) 오후 홈페이지를 통해 챗GPT와 같은 생성형 AI '그록(Grok)'을 공개했다. 지난 7월 12일 설립한 지 약 4개월 만이다. 'grok'은 '이해하다, 공감하다'는 의미를 갖고 있다. 이 스타트업은 "그록은 '은하수를 여행하는 히치하이커의 안내서'를 모델로 한 인공지능으로, 거의 모든 질문에 대답할 수 있고 어떤 질문을 해야 할지 제안하기도 한다"고 설명했다. xAI는 "약간의 재치로 질문에 대답하도록 설계됐으며 반항적인 성향을 갖고 있다"며 "유머를 싫어한다면 사용하지 마라"고 적었다. 이어 그록의 독특하고 근본적인 장점은 "플랫폼으로 전 세계에 대한 실시간 지식을 가지고 있다는 것"이라며 "대부분의 다른 인공지능 시스템에서 거부하는 매운 질문에도 답할 수 있다"고 강조했다. 아울러 "그록은 아직 초기 베타 제품이며, 여러분의 도움으로 빠르게 개선될 것으로 기대한다"고 덧붙였다. 그록은 xAI가 개발한 대규모 언어 모델(LLM) 그록-1(Grok-1)
초정밀 공정으로 세대가 넘어갈수록 공정 기간과 비용이 지속적으로 증가하고 있다. AI 기반 공정 최적화는 생존을 위한 필수 기술로 자리 잡고 있다. AI 기술은 매우 정확하고 효율적인 인사이트를 제공할 만큼 고도화됐지만, 현장의 87%는 AI 도입에 실패하고 있다. 그 원인을 박진우 알티엠 부대표는 ‘현장의 불확실성’이라고 진단했다. 제조AI 실패의 원인을 극복하기 위해서는 어떤 대안이 있을지, 지난 5월 10일 열린 AI 융합 비즈니스 개발 컨퍼런스에서 알티엠 박진우 부대표가 발표한 내용을 정리했다. 현장의 제조 기업은 어떤 AI 기능과 기술을 필요로 하고 있을까? RTM이 2020년부터 2022년 국내 중견 제조기업 및 장비기업 대상으로 조사한 결과 △불량 탐지 △AI 기반 양질 검사 △스케쥴링 예측 △시뮬레이션 등의 AI 기술 등이 필요 요소로 꼽혔다. 초정밀 공정으로 변하면서 nm 단위 3D 공정, 수전 개 제조 공정, 오랜 생산 기간, 수많은 제조 설비 등의 공정 복잡도가 증가했다. 복잡한 공정을 모니터링하기 위해 수많은 센서가 부착되고 이로 인해 수많은 데이터가 발생하기 시작했다. 모니터링할 수 있는 수많은 데이터는 AI와 머신러닝을 적용하기 최적
UNIST·경상국립대·KIMS, XAI 기술로 고강도 초경량 알루미늄 개발 인공지능을 이용해 개인용 비행체나 초고속 기차에 쓰이는 합금의 원소 조합과 제작 공정을 설계하는 기술이 나왔다. AI가 찾아낸 원소 조합과 공정으로 만든 합금 소재는 기존 상용 소재보다 강도가 20% 이상 세고, 연성은 2.5배 이상 뛰어났다. UNIST 기계공학과 정임두 교수 연구팀이 AI 기술을 이용한 새로운 고강도 경량 알루미늄 합금 설계 기술을 개발했다고 21일 밝혔다. 연구는 경상국립대학교, 한국재료연구원, 포스텍과 공동으로 진행했다. 개발된 설계 기술은 AI가 특정 조합과 공정을 추천한 이유가 무엇인지 알 수 있는 ‘설명 가능한 인공지능(XAI)' 기술이다. 합금 설계 시 최적의 첨가 원소 혼합 비율과 공정 조건을 찾아내는 일에는 일반적으로 많은 시간과 비용이 소모된다. 공동 연구진은 최적의 강도와 연성을 갖는 첨가 원소 조합과 공정 조건을 빠르게 찾는 딥러닝 AI 모델을 개발했다. 추천 알고리즘을 이용해 우수한 기계적 특성을 지닐 것으로 예측되는 합금의 공정 조건도 얻었다. 추천 과정 또한 5분이 채 걸리지 않아 복잡하고 오래 걸리는 실험 없이 설계자가 원하는 공정 조건을
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UPDATE: 2024년 11월 25일 16시 13분
