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제조업 생산성 향상 사례로 살펴보는 AI 도입 필요성

by 김도환 Mar 10. 2025

안녕하세요.

제조업의 AI 트렌드와 활용 사례를 소개하는 디피니트입니다.

오늘날 제조업은 글로벌 경쟁, 기술 인력 부족, 급변하는 시장 요구에 직면해 있습니다.

이러한 도전 속에서 AI 챗봇은 단순한 보조 도구를 넘어 제조 프로세스 전반을 최적화하는 핵심 솔루션으로 부상하고 있는데요.

그래서 오늘은 제조업의 생산성 향상 사례로
살펴보는 AI 도입 필요성에 대해 알아볼게요~!

오늘의 목차입니다.

01. AI 챗봇이 혁신하는 제조업의 생산성

앞서 말씀드렸다시피,

오늘날 제조업 분야에서 AI 챗봇은 단순한 보조 도구를 넘어 생산성 혁신의 핵심 동력으로 부상하고 있습니다. 이 혁신적인 기술이 제조업의 생산성을 어떻게 향상시키는지 살펴보겠습니다.

1) 실시간 데이터 활용 및 분석의 혁명

AI 챗봇은 MES와 ERP 등 다양한 시스템의 데이터베이스와 연동하여 실시간으로 생산 및 재고 데이터를 모니터링하고 분석합니다. 이를 통해 즉각적인 의사결정과 문제 해결이 가능해져 생산 효율성이 크게 향상됩니다. 또한, 사내 정보 접근성을 개선하여 직원들의 정보 검색 시간을 단축하고 핵심 업무에 대한 집중도를 높입니다.

2) 품질 관리와 안전성의 강화

AI 챗봇은 제조 과정에서 품질 관련 데이터를 지속적으로 모니터링하여 이상 징후를 즉시 감지합니다. 이는 불량률 감소와 제품 품질 향상으로 이어집니다. 또한, 제조현장에서 사고 발생 시 안전 수칙과 절차에 대한 즉각적인 정보를 제공하며, 최신 규제 정보를 지속적으로 업데이트하여 준수를 지원합니다.

3) 비용 절감과 생산성 향상의 시너지

AI 챗봇은 제조 과정에서 발생하는 데이터를 실시간으로 활용하도록 하여 생산 효율성을 높여주고, 불필요한 비용을 절감하게 도와줍니다. 이는 기업의 전반적인 경쟁력 강화로 이어집니다.

4) 인적 자원 관리의 혁신

AI 챗봇은 직원들의 사무 업무를 지원하여 일상 업무를 크게 개선시키기도 합니다. 이는 직원들이 중요한 업무에 집중하는 시간을 늘려주고 퇴사율을 감소시키며 직무 만족도를 높이는 데 기여합니다.

특히 신입 직원들을 위한 업무 적응에도 큰 도움이 됩니다. 생성형 AI를 통해 신입직원의 학습 기간을 단축하고, 복잡한 장비 운용 및 예외 상황 대처 능력을 향상시킬 수 있습니다.

5) 통합 정보 제공의 효율성

AI 챗봇은 문서관리, 기계장치 유지관리매뉴얼, FAQ 등을 통합한 지식관리시스템을 통해 신속하고 정확한 정보를 제공합니다. 이는 업무 효율성을 크게 높이고 휴먼오류를 줄이는 데 기여합니다.

결론적으로, AI 챗봇은 제조업의 생산성을 전반적으로 향상시키고 비용을 절감하며 경쟁력을 강화하는 혁신적인 솔루션으로 자리잡고 있습니다. 글로벌 경쟁이 심화되고 기술 인력 부족 문제가 대두되는 현 시점에서, AI 챗봇의 도입은 제조업체들에게 더 이상 선택이 아닌 필수가 되어가고 있습니다.

[ 요약 ]

02. 챗봇으로 생산성을 향상한 제조기업 사례

그럼 실제 제조기업에서 챗봇을 도입해

사무업무와 제조 현장에서의 생산성을 향상시킨 사례들을 살펴볼게요.

1) 코스맥스그룹의 생성형 AI 챗봇 '코스챗'

출처 : 코스맥스그룹

코스맥스그룹은 화장품 및 건강기능식품 연구·개발·생산을 전문으로 하는 ODM 기업으로, 생산성과 효율성을 높이기 위해 GPT-4o 기반의 생성형 AI 챗봇 '코스챗'을 도입했습니다. 코스챗은 0.23초의 빠른 응답 속도를 자랑하며, 연구, 생산, 영업, 재무 등 다양한 업무 분야에서 활용되고 있습니다.

검색, 문서 작성, AI 활용 연구, 수요 예측 등 폭넓은 업무에 적용될 예정이며, 사내 메신저를 통해 쉽게 접근할 수 있는 편리함을 제공합니다. 코스맥스그룹은 향후 다양한 LLM 모델을 추가 탑재하고 데이터를 지속적으로 고도화하여 맞춤형 AI 서비스로 발전시킬 계획입니다. 이를 통해 디지털 전환을 가속화하고 업무 생산성을 극대화하고자 합니다.

2) 삼성전자 DS 부문의 'DS 어시스턴트'

출처 : sammy fans

삼성전자 DS 부문은 반도체 사업 특성을 고려해 자체 개발한 생성형 AI 솔루션인 'DS 어시스턴트'를 도입했습니다. 이 챗봇은 구매 및 경비 처리, 공정·설계·제조 관련 전문 지식 검색, 제조 데이터 요약, 번역, 문서 작성 등 다양한 업무를 자동화하여 직원들의 반복적인 작업 부담을 줄였습니다.

이를 통해 창의적이고 전략적인 업무에 집중할 수 있는 환경을 조성했으며, 의사결정 과정이 가속화되었습니다. 또한 내부 데이터 보안을 강화해 정보 유출 리스크를 최소화하고 전반적인 생산성을 크게 향상시켰습니다.

3) 아우디의 RAG 기반 챗봇

출처 : motor sports

글로벌 자동차 제조기업 아우디는 사내용 챗봇을 도입하여 생산성을 크게 향상시켰습니다. 이 챗봇은 수백만 건의 사내 문서를 신속하게 검색할 수 있도록 지원하며, 프로젝트 문서, 위험 평가 보고서 등 다양한 정보를 직원들에게 제공합니다.

이를 통해 부서 간 정보 공유가 원활해지고 문서 검색 시간이 단축되었으며, 프로젝트 기간과 회의 시간도 크게 감소했습니다. 결과적으로 아우디는 생산성 향상과 비용 절감을 동시에 실현했습니다.

4) 벤츠의 생산성 향상 챗봇들

① Mercedes-Benz Direct Chat

: 벤츠는 내부용 웹 애플리케이션인 Direct Chat을 통해 직원들의 질문에 몇 초 만에 정확한 답변을 제공하며 이메일 작성, 보고서 요약 등 다양한 기능으로 업무 효율성을 높였습니다. 이를 통해 직원들은 반복적인 작업에서 벗어나 창의적이고 전략적인 업무에 집중할 수 있게 되었습니다.

② 제조현장 속 ChatGPT와 MO360

: 벤츠는 MO360 데이터 플랫폼과 ChatGPT를 연동하여 글로벌 공장의 실시간 데이터를 통합 분석하고 있습니다. 이를 통해 품질 관리와 오류 식별이 최적화되었으며, 생산 효율성이 15% 이상 향상될 것으로 기대됩니다.

MO360 Support Bot은 24시간 디지털 지원 창구로 작동하며 직원들의 업무 효율성을 높이고 있습니다. 이러한 시스템은 전기차 생산 확대와 제조 과정 디지털화를 가속화하는 데 기여하고 있습니다.

오늘은 국내외 글로벌 제조기업들이 AI 챗봇을 도입해 생산성을 혁신적으로 향상시키고 있는 사례들을 살펴보았습니다.

코스맥스그룹의 '코스챗', 삼성전자 DS 부문의 'DS 어시스턴트', 아우디의 RAG 기반 챗봇, 그리고 벤츠의 다양한 챗봇 솔루션까지, 이들 기업은 챗봇을 통해 실시간 데이터 접근성, 품질 관리, 프로세스 최적화, 그리고 직원 업무 지원 등에서 탁월한 성과를 거두고 있습니다.

이러한 사례들은 AI 챗봇이 단순한 정보 검색 도구를 넘어 제조업 전반의 디지털 전환을 가속화하고 경쟁력을 강화하는 핵심 솔루션임을 보여줍니다. 특히, 실시간 데이터 통합 및 분석, 자동화된 업무 지원, 그리고 의사결정 최적화는 제조기업들에게 더 큰 효율성과 비용 절감 효과를 제공합니다.