2024년, AI가 바꾼 제조와 물류의 패러다임
2024년을 돌아보며 (5)
2024년, 인공지능(AI)과 로봇 기술의 융합은
제조업과 물류 산업에 혁신적인 변화를 가져왔습니다.
AI의 급속한 발전과 이를 활용한 로봇 기술의 진화는 다양한 산업 분야에서 생산성과 효율성을 극대화하며, 새로운 경제적 가치를 창출하는 데 기여하고 있습니다. 특히 공장과 물류 시스템에서의 자동화는 기존의 한계를 넘어서는 생산 및 물류 관리 능력을 실현하며, 산업 전반에 걸쳐 디지털 전환과 자동화의 가속화를 이끌고 있습니다.
2028년까지 45.6%의 가파른 성장이 예상되는 제조업계 인공지능 시장, MarketsandMarkets제조업 분야에서는 AI와 로봇의 결합이 생산 공정의 효율성을 높이고 품질 관리를 강화하는 데 핵심적인 역할을 하고 있습니다. 예를 들어, 테슬라는 AI 기반의 생산 로봇과 컴퓨터 비전 기술을 공정 전반에 적용하여 생산 효율성을 30% 이상 향상시키는 데 성공했습니다. 이를 통해 불량률을 15% 이상 감소시키고 생산 라인의 자동화 비율을 크게 증가시켰습니다. 또한, BMW는 AI 이미지 인식 시스템을 도입하여 품질 검사 속도를 기존 대비 50% 향상시키고, 재작업률을 30% 줄이는 데 성공했습니다. 이러한 기술 혁신은 제조업에서 품질과 효율성이라는 두 가지 목표를 동시에 달성하는 데 기여하고 있으며, 다른 글로벌 제조업체들도 AI 기반 자동화 기술 도입을 가속화하고 있습니다.
국내에서도
제조업의 디지털 전환과 AI 기반 자동화가 활발히 진행되고 있습니다. 과학기술정보통신부는 초거대 AI를 공공 및 민간 분야에 적극 도입하여 헬스케어, 교육, 돌봄 등 다양한 서비스 영역에서 국민 개개인의 삶에 실질적인 도움을 제공하는 프로젝트를 추진하고 있습니다. 이러한 프로젝트는 산업뿐만 아니라 사회적 가치를 창출하며, AI 기술이 제조업 외에도 공공 서비스와 사회 전반에서 큰 변화를 가져올 수 있음을 보여주고 있습니다. 포스코이앤씨는 계약서 검토 과정에서 발생할 수 있는 분쟁이나 갈등을 최소화하고 업무 효율성을 높이기 위해 거대언어모델(LLM) 기반의 생성형 AI 기술을 활용한 시스템을 개발하였습니다. 이 시스템은 계약서 검토 과정에서 AI가 핵심 정보를 추출하고, 잠재적인 위험 요소를 사전에 식별하여 법적 분쟁 가능성을 줄이는 데 중요한 역할을 하고 있습니다.
물류 산업에서도 AI와 로봇 기술의 도입이 가속화되고 있습니다. 유진로봇은 자체 개발한 자율주행 모바일 로봇 '고카트(GoCart)'를 통해 공장, 창고, 병원 등에서 엔드 투 엔드(end-to-end) 로보틱스 솔루션을 제공하고 있습니다. 이를 통해 물류 효율성을 높이고, 기존 물류 관리 방식의 한계를 극복하고 있습니다. 고카트는 자율주행 및 정밀 객체 탐지 기능을 갖추고 있어, 다양한 환경에서도 안정적인 물류 처리가 가능합니다. 한편, 뉴빌리티는 SK쉴더스와 협력하여 순찰로봇을 개발하였습니다. 이 로봇은 복잡한 도시 환경에서도 안정적으로 작동하며, 객체 인식 및 이상 상황 분석 기능을 통해 신속한 현장 개입과 사고 대응을 가능하게 하고 있습니다. 이러한 기술은 물류 및 보안 관리의 효율성을 대폭 개선하며, 다양한 산업에서 중요한 문제를 해결하는 데 기여하고 있습니다.
이러한 AI와 로봇 기술의 융합은
단순히 자동화를 넘어서,
생산성과 효율성, 품질, 안전성을
모두 향상시키는 방향으로 발전하고 있습니다.
이를 통해 기존의 산업 모델을 재정립하며, 새로운 비즈니스 기회를 창출하는 데 중요한 역할을 하고 있습니다. AI 기반 자동화 기술은 특히 인력 부족 문제를 해결하고, 작업자의 업무 부담을 줄이는 데도 기여하고 있습니다. 예를 들어, 작업량이 많거나 반복적인 작업에서 로봇과 AI가 인간의 역할을 보조하거나 대체함으로써 직원들의 생산성을 높이고 있습니다.
ABB2024년은 이러한 기술 혁신이 산업 전반에 걸쳐 실질적인 성과를 거둔 해로 평가받고 있습니다. AI와 로봇 기술의 융합은 단순한 기술 발전을 넘어, 사회적·경제적 변화를 촉진하며 새로운 산업 표준을 수립하고 있습니다. 이는 글로벌 시장에서의 경쟁력을 강화하고, 보다 지속 가능한 산업 생태계를 구축하는 데 기여하고 있습니다.
앞으로도 AI와 로봇 기술의 융합은 계속해서 확장되고 진화할 것으로 예상됩니다. 이 기술들은 제조업, 물류, 공공 서비스 등 다양한 분야에서 기존의 문제를 해결하고, 새로운 가능성을 열어갈 것입니다. 미래에는 이러한 기술들이 더욱 통합되고, 인간 중심의 설계가 강화되면서 기술과 인간이 협력하여 더욱 생산적이고 효율적인 시스템을 구축할 수 있을 것으로 기대됩니다.
자율 공장 아키텍쳐, Siemens