기획특집 산업 AI 응용상용화 실패의 원인은? 'AI 기술 과대평가'

4차 산업혁명 시대가 도래하면서 공정에 AI 기술을 접목해 더 똑똑하고 효율적인 제조가 가능해졌다. AI 기술을 접목하면 완벽한 불량 검사, 폭발적인 생산성 증가가 가능할 것처럼 느껴지지만, 실제 산업체 공정에 AI 응용상용화를 할 경우 85%는 실패하는 것으로 나타났다. 우리는 AI를 너무 과대평가하고 있는 건 아닐까? PoC 성공이 응용상용화 직결은 아니다 설계 개발, 생산 계획, 양산 공정, 검사, 출하 등의 생산 공정에 AI 기술을 접목하면 자동설계를 통해 다모델을 개발할 수 있다. 단순한 부업무인 육안검사가 줄어들고 불량원인 파악에 집중되는 업무를 효율화할 수 있다. 웨이퍼 등 방대한 양의 품질검사를 진행할 때 사람 대신 AI를 활용하면 인건비는 줄이고 검사 정확도는 상승하기 때문에 ROI도 커진다. AI 기술은 생산 공정의 효율성을 높여주기 때문에 접목만 하면 성공할 것처럼 느껴진다. LG CNS 연구소의 조사 결과에 따르면, 100여 건의 R&D PoC 중 다수가 성공했지만 응용상용화를 적용한 비율은 30%에 그쳤다. 즉, PoC에 성공해 기술적으로 입증이 됐을지는 몰라도 양산 단계까지 이어지지 못하는 경우가 대다수라는 것이다. 우리는 현

• 함수미 기자
• 2022-06-03 17:49