제조 분야의 AI: 데이터 및 인재 장벽 극복한다.
인공지능(AI)은 전례 없는 효율성과 혁신을 통해 점점 더 현대 제조의 기반이 되고 있다. 실시간으로 스스로 조정되는 생산 라인, 자체 유지 관리 요구 사항을 예측하는 기계, 공급망의 모든 측면을 간소화하는 시스템을 상상해 보라. 이것은 미래에 대한 기대가 아니다. 오히려 제조 분야를 재편하는 AI 기술에 힘입어 지금 이런 일이 일어나고 있다.
그러나 AI를 제조에 통합하는 데에는 몇 가지 과제가 있다. 가장 중요한 과제 중 두 가지는 고품질 데이터의 가용성과 보다 숙련된 인재의 필요성이다. 가장 발전된 AI 모델이라도 정확하고 포괄적인 데이터가 없으면 실패할 수 있다. 또한 AI 시스템을 배포하고 유지하려면 제조 및 AI 기술 모두에 숙련된 인력이 필요하다.
제조업의 데이터 홍수
제조 산업은 센서, IoT 장치 및 상호 연결된 기계의 정보 홍수로 인해 데이터 혁명을 경험하고 있다. 이 데이터는 장비 성능부터 제품 품질까지 생산 프로세스에 대한 통찰력을 제공한다. 그러나 이처럼 막대하게 유입되는 데이터를 관리하는 것은 큰 과제이다. 엄청난 양은 저장 용량에 부담을 주고 처리 및 분석 노력을 복잡하게 만들어 종종 기존 시스템을 압도한다.
데이터가 아무리 많아도 품질을 유지하는 것은 필수적이다. AI 모델이 신뢰할 수 있는 예측과 결정을 내리려면 정확성, 일관성, 관련성을 특징으로 하는 고품질 데이터가 필요하다. 불행하게도 많은 제조업체는 불완전하거나 일관성이 없거나 잡음이 많은 데이터로 인해 AI 애플리케이션의 효율성이 저하되는 문제에 직면하고 있다. "쓰레기가 들어오면 쓰레기가 나온다"는 말은 AI에 해당된다. 깨끗하고 신뢰할 수 있는 데이터가 없으면 고급 AI 시스템도 실패할 수 있다.
또한 데이터 사일로는 또 다른 과제를 제시한다. 제조 데이터는 다양한 부서와 레거시 시스템에 분산되어 있는 경우가 많아 운영에 대한 포괄적인 시각을 확보하기가 어렵다. 이러한 단편화는 효과적인 AI 구현을 방해한다. 이러한 사일로를 연결하여 통합 데이터 환경을 만들려면 상당한 노력과 투자가 필요하며, 기존 IT 인프라와 프로세스를 전면적으로 점검해야 하는 경우도 있다.
또한, 제조 시스템이 더욱 상호 연결됨에 따라 데이터 개인 정보 보호 및 보안을 보장하는 것이 점점 더 중요해지고 있다. 사이버 위협의 증가는 민감한 생산 데이터에 상당한 위험을 초래하고 잠재적으로 심각한 운영 중단을 초래할 수 있다. 따라서 데이터 접근성과 강력한 보안 조치의 균형을 맞추는 것이 필수적이다. 제조업체는 규제 요구 사항을 준수하고 신뢰를 유지하며 운영을 보호하는 동시에 데이터를 보호하기 위해 엄격한 사이버 보안 관행을 채택해야 한다.
데이터 품질 및 전 처리
제조 분야에서 AI 애플리케이션의 효율성은 모델에 입력되는 데이터의 품질에 크게 좌우된다. 데이터 준비의 기본 작업 중 하나는 데이터 정리 및 표준화이다. 정리에는 부정확성 제거, 누락된 값 처리, 결과를 왜곡할 수 있는 불일치 제거가 포함된다. 표준화를 통해 다양한 소스의 데이터가 균일하고 호환 가능하므로 다양한 시스템에서 원활한 통합과 분석이 가능하다.
또 다른 중요한 측면은 원시 데이터를 AI 모델의 성능을 향상시키는 의미 있는 기능으로 변환하는 기능 엔지니어링이다. 이 프로세스에는 관련 변수를 선택하고, 중요한 패턴을 강조하도록 수정하거나, 귀중한 통찰력을 제공하는 새로운 기능을 만드는 작업이 포함된다. 효과적인 기능 엔지니어링은 AI 모델의 예측력을 크게 향상시켜 더욱 정확하고 안정적으로 만들 수 있다.
이상 징후 탐지는 데이터 품질을 유지하는 데에도 필수적이다. 이상 값과 특이한 패턴을 식별함으로써 제조업체는 눈에 띄지 않는 잠재적인 오류나 문제를 해결할 수 있다. 이상 현상은 데이터 수집 프로세스의 문제를 나타내거나 추가 조사가 필요한 중요한 추세를 드러내 AI 예측의 신뢰성과 정확성을 보장할 수 있다.
데이터 레이블링은 특히 학습을 위해 레이블이 지정된 예제가 필요한 지도 학습 모델의 경우 중요한 역할을 한다. 이 프로세스에는 관련 태그 또는 레이블로 데이터에 주석을 추가하는 작업이 포함되며, 이는 시간이 많이 걸릴 수 있지만 AI 모델을 효과적으로 교육하는 데 필수적이다. 레이블이 지정된 데이터는 AI 시스템이 결과를 정확하게 이해하고 예측하는 데 필요한 컨텍스트를 제공하여 효과적인 AI 배포의 초석이 된다.
제조 AI의 인재 부족
제조업에 AI를 도입하는 것은 숙련된 전문가 부족으로 인해 상당한 장애물에 직면해 있다. AI에 대한 깊은 이해와 제조 공정에 대한 실무 지식을 갖춘 전문가를 찾는 것은 어렵다. 많은 제조업체는 AI, 머신러닝, 데이터 과학 분야에서 필요한 기술을 갖춘 인재를 채용하는 데 어려움을 겪고 있으며, 이로 인해 AI 구현 속도가 느려지는 기술 격차가 발생한다.
AI 제조의 주요 역할에는 데이터 과학자, 머신러닝 엔지니어 및 도메인 전문가가 포함된다. 데이터 과학자는 복잡한 데이터를 분석하고 해석한다. 머신러닝 엔지니어는 AI 모델을 개발 및 배포하고, 도메인 전문가는 AI 솔루션이 제조 문제와 관련이 있는지 확인한다. 성공적인 AI 통합을 위해서는 이러한 역할의 조합이 필수적이다.
그러나 이 인재를 확보하기 위한 경쟁은 치열하며, 특히 매력적인 급여와 혜택을 제공하는 대규모 기술 회사의 경우 더욱 그렇다. 이로 인해 소규모 제조 회사에서는 숙련된 전문가를 유치하고 유지하기가 어렵다.
인재 장벽 극복 전략
제조 부문에서 AI 인재 격차를 해소하려면 다각적인 접근 방식이 필요한다. 효과적인 전략 중 하나는 기존 인력의 기술을 향상시키는 데 투자하는 것이다. 제조업체는 AI 및 관련 기술에 대한 교육 프로그램, 워크숍, 인증을 제공하여 직원에게 필수 기술을 제공할 수 있다. 지속적인 학습과 전문성 개발을 위한 기회를 제공하는 것도 인재를 유지하고 지속적인 개선 문화를 조성하는 데 도움이 된다.
산업과 교육 간의 격차를 해소하려면 학술 기관과의 협력이 필수적이다. 제조업체는 대학과 협력하여 AI 관련 커리큘럼을 설계하고, 인턴십을 제공하고, 공동 연구 프로젝트에 참여할 수 있다. 이러한 파트너십은 학생들에게 실제 경험을 제공하고, 숙련된 전문가 파이프라인을 만들고, 공동 연구를 통해 혁신을 촉진한다.
외부 전문 지식을 활용하는 것도 또 다른 효과적인 전략이다. AI 프로젝트를 전문업체에 아웃소싱하고 외부 전문가를 활용하면 광범위한 사내 전문 지식 없이도 첨단 기술과 숙련된 전문가에 접근할 수 있다.
Kaggle과 같은 플랫폼을 통해 인재를 크라우드소싱하면 제조업체는 특정 AI 문제를 해결하고 글로벌 데이터 과학자 및 머신러닝 전문가 풀로부터 통찰력을 얻을 수 있다. AI 컨설팅업체 및 기술 제공업체와 협력하면 제조업체가 AI 솔루션을 효율적으로 구현하여 핵심 역량에 집중할 수 있다.
제조 분야의 AI 실제 사례
여러 주요 제조 기업이 AI의 혜택을 누리고 있다. 예를 들어 GE(General Electric)는 장비의 센서 데이터를 분석하여 잠재적인 오류가 발생하기 전에 예측하는 AI 기반 예측 유지 관리를 성공적으로 구현했다. 이러한 사전 예방적 접근 방식은 장비 가동 중단 시간과 유지 관리 비용을 크게 줄여 운영 효율성을 개선하고 기계 수명을 연장했다.
마찬가지로 Bosch는 수요 예측, 재고 관리, 품질 관리에 AI를 사용했다. Bosch는 재고 수준을 최적화함으로써 비용을 절감하고 주문 이행을 개선했다. 품질 관리도 AI를 통해 상당한 발전을 이루었다. 마찬가지로 Siemens는 조립 라인의 실시간 품질 관리를 위해 AI 기반 컴퓨터 비전 시스템을 사용했다. 이 기술은 결함을 즉시 감지하여 일관된 제품 품질을 보장하고 폐기물을 줄여 생산 효율성을 15% 향상시킨다.
결론
결론적으로 제조에 AI를 통합하면 산업이 변모하여 미래의 개념이 현재의 현실로 변한다. AI의 혁신적인 잠재력을 최대한 활용하려면 데이터 및 인재 장벽을 극복하는 것이 중요하다. 고품질 데이터 관행에 투자하고 인력의 기술을 향상시키며 교육 기관 및 외부 전문가와 협력하는 제조업체는 비교할 수 없는 효율성, 혁신 및 경쟁력을 달성할 수 있다. AI 기술을 수용하면 제조업체는 생산성과 운영 우수성을 향상하여 제조의 새로운 시대를 열 수 있다.
