제조의 목표 및 과제
제조 공정에는 정밀도, 조정 및 안전이 필요한 복잡하고 실제인 작업이 포함됩니다. 게다가 제조 시스템은 적응성과 복원력을 요구하는 역동적이고 불확실한 환경에 직면하는 경우가 많습니다. 이러한 문제를 해결하기 위해 AI는 제조 가치 체인 전반에 걸쳐 통합을 강화하고 마찰을 줄이며 프로세스를 간소화할 수 있습니다. 이 전제를 따르고 발전시키면서 이 단원에서는 제조 부문에서 AI의 목표와 과제를 탐구합니다.
목표
제조업체는 AI 솔루션을 구현할 때 이러한 비즈니스 문제를 해결할 것으로 기대합니다.
- 프로덕션의 인간적 측면과 기술적 측면의 균형을 유지합니다.: 대부분의 공장은 직원과 로봇이 함께 일하는 데 의존합니다. 노후화된 인력과 그에 따른 제도적 지식 손실로 인해 이러한 균형이 깨지고 있습니다. 일선 인력의 46%가 작업자 부족으로 인해 업무 수행이 어려워지고 있다고 말합니다.1 AI는 작업자의 기술과 기능을 향상시키는 동시에 반복적이거나 위험한 작업을 자동화하고 간소화하여 균형을 찾을 수 있습니다.
- 작업자 안전 향상: AI 솔루션을 통해 회사는 사고를 예방하고 상태를 모니터링할 수 있습니다. 제조업체는 AI를 사용하여 직원을 위한 보다 안전한 환경을 조성할 수 있습니다.
- 자동화 및 간소화: 제조업계에서는 AI 자동화가 작업을 간소화하고 오류를 줄이며 효율성을 높일 것으로 예상합니다.
- 가치 창출을 위한 데이터 분석: AI는 센서, 컴퓨터, 고객, 공급자 등 다양한 업계 원본으로부터 데이터를 수집하고 분석하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 목적은 가치를 창출하고 의사 결정을 최적화하는 것입니다.
- 흐름 및 통합 보장: 공장의 워크플로는 복잡하므로 생산성을 최적화하려면 완벽하게 동기화되어야 합니다. AI는 디자인부터 배달까지 제조 주기의 각 단계에서 프로세스를 조정하여 이 작업을 도울 수 있습니다.
- 에너지 비용 최소화: AI를 통해 제조업체는 에너지 사용량을 모니터링하고 최적화할 수 있습니다. 이 사용 사례를 통해 공장에서는 탄소 배출량을 줄이고 비용을 절약할 수 있습니다.
- 다중 쇼링 소싱 전략 디자인: 제조업체는 여러 공급자와 협력하여 공급망을 다양화해야 합니다. 이 작업에는 비용, 품질, 속도 및 위험 간의 균형을 고려하는 것이 포함됩니다. AI 솔루션은 이러한 정보를 처리하여 최선의 결정을 내리는 데 도움을 줄 수 있습니다.
- 환경 규정 준수: 환경 규제가 점점 더 엄격해짐에 따라 제조업체는 AI 솔루션을 사용하여 벌금을 피하고 평판을 향상시키며 지속 가능성에 기여할 수 있습니다.
과제
제조 분야 AI 솔루션의 첫 번째 과제는 데이터 큐레이팅 및 관리의 어려움입니다.
- 틈새 고객 또는 데이터 형식: 기존 AI 모델은 대량의 데이터에서 패턴을 찾는 방식으로 작동합니다. 따라서 충분한 데이터나 표준화 없이 틈새 고객이나 데이터 형식을 처리하는 데 어려움을 겪습니다. 이러한 상황에서는 Azure OpenAI Service에 포함된 것과 같이 미리 학습된 LLM(대규모 언어 모델)을 재사용하는 것이 더 효과적일 수 있습니다.
- 고유 파일 형식 및 실제 문서: 제조업체는 일반적으로 .cad 파일과 같은 고유 파일 형식이나 서명된 계약서와 같은 실제 문서의 비율이 높은 작업을 수행합니다. AI 시스템은 이러한 문서를 직접 수집하지 않으므로 변환해야 합니다.
- 제한적인 정책: 때로는 필요한 정보와 도구에 액세스하는 것이 간단하지 않을 수도 있습니다. 복잡한 데이터 보호 정책과 액세스 요구 사항을 탐색해야 할 수도 있습니다. 게다가 근로자 협의회와 법률은 특정 상황에서 AI의 사용을 제한할 수도 있습니다.
- 내부 기밀 정보: 어떤 경우에는 조직에서 특정 정보를 각별히 주의해서 처리해야 합니다. 예를 들어, 제조 가격 책정 정보나 설계 문서는 매우 중요한 정보이므로 권한이 없는 당사자가 유출하거나 오용하는 것을 방지해야 합니다.
- 부적절한 데이터 인프라: AI 솔루션은 복잡하고 번거로운 지식 리포지토리에 의존하기 때문에 차단되는 경우가 많습니다. 제조업체 중 22%는 데이터 처리 및 분석에 필요한 도구가 없기 때문에 AI 솔루션 크기 조정에 실패했습니다.2
- 실행 가능한 인사이트를 얻을 수 없음: 마지막으로, 대부분의 제조업체는 ERP(전사적 자원 관리) 도구를 구현한 후 필요한 것을 얻는 데 어려움을 겪습니다. 제조 리더 중 17%만이 이 작업에 성공했다고 클레임했습니다.3 일반적으로 이 문제는 이러한 도구가 완전히 작동하기 위한 기술 및 조직적 요구 사항이 회사에 부족하기 때문에 발생합니다.
그러나 제조업체의 고객 관계에서 다른 문제가 발생할 수 있습니다.
- 소규모의 기존 고객에 대한 과도한 의존: 가족 소유의 소규모 독립 회사 중 상당수는 IT 부서가 없고 기술에 대한 방식이 정교하지 않습니다. 이러한 고객에게 너무 많이 의존하는 B2B(Business-to-Business) 제조 회사는 고객으로부터 귀중한 데이터를 가져오는 데 어려움을 겪을 수 있습니다.
- 인플레이션: 경제적인 여유가 없어 AI 시스템을 구현하기 위한 자원을 찾거나 고객이 필요한 투자를 감행하도록 설득하는 것이 어려울 수 있습니다.
- 서비스 및 제품에 대한 고객 예상 결과치 상승: 최근 미디어는 생성 AI 및 유사 기술에 대해 대대적이고 과장된 광고를 하고 있습니다. 이는 강력하고 사용자의 비즈니스에 변화를 가져올 수 있다는 것은 사실입니다. 그러나 고객은 AI 기반 솔루션이 제공할 수 있는 것에 대해 비현실적인 예상 결과를 갖는 경우가 많습니다. 고객이 보다 현실적인 AI 시나리오를 지향하도록 교육학적 방식이 필요할 수도 있습니다.
팁
잠시 시간을 내어 조직과 관련된 다른 목표 또는 과제를 고려해 보세요.
다음으로, 이러한 목표를 달성하기 위해 회사에서 가장 일반적인 AI 기반 제조 사용 사례를 살펴보겠습니다.