제조 데이터 인텔리전스 AI, PoC로 먼저 체험하세요
제조 산업에서 AI의 중요성 증가,
하지만 도입률은 고작 2%...?
제조업은 빠르게 변화하고 있으며, AI를 활용한 데이터 분석 솔루션이 생산성 향상과 비용 절감의 핵심 도구로 자리 잡고 있습니다. 공정 최적화, 불량률 감소, 설비 유지보수 예측 등 다양한 영역에서 AI 솔루션이 활용되며, 최신 기술을 접목한 맞춤형 AI 솔루션들이 등장하고 있습니다.
하지만 국내 제조업체의 AI 도입률은 2%에 불과합니다.
그래서 오늘은 그 원인과 이유를 분석하고
기업들이 부담없이 PoC를 진행해 먼저 체험해볼 수 있는 솔루션을 소개해보겠습니다.
오늘의 목차입니다.
제조업에서 AI 기반 솔루션은 공정 최적화, 품질 향상, 비용 절감, 유지보수 자동화 등 다양한 영역에서 혁신을 주도하고 있습니다. 스마트 공장 구현부터 예측 유지보수, 디지털 트윈 활용까지 제조업의 경쟁력을 크게 높이는 사례들이 이어지고 있죠.
그런데 이런 획기적인 기술들이 있음에도 불구하고 국내 제조기업들은 왜 AI 도입에 소극적일까요?
그 원인을 함께 알아보겠습니다.
01. 국내 제조업의 AI 도입 지연 원인
국내 제조업에서 AI 도입이 지연되는 원인을 구체적으로 분석하면 다음과 같습니다.
1) 초기 투자 비용 부담
AI 솔루션 도입 시 높은 초기 비용이 장벽으로 작용합니다. AI 기반 자동화 솔루션이 장기적으로 비용 절감과 생산성 향상을 가져올 수 있음에도 불구하고, 투자 효과에 대한 불확실성이 기업들의 도입을 망설이게 합니다.
2) 전문 인력 부족
AI 시스템을 효과적으로 운영하려면 데이터 분석 및 AI 활용이 가능한 전문 인력이 필요합니다. 하지만 국내 제조업체는 관련 인력 확보에 어려움을 겪고 있으며, 이는 AI 도입의 걸림돌이 되고 있습니다.
3) 성과 예측의 불확실성
AI를 적용한 제조 공정 개선 사례는 많지만, 개별 기업의 환경과 상황에 따라 도입 효과가 달라질 수 있습니다. 글로벌 제조기업들은 AI 기반 디지털 트윈 기술 등을 활용해 불량률을 획기적으로 낮추고 있지만, 국내 기업들은 제한된 범위에서 AI를 적용하는 경향이 있어 동일한 성과를 내기 어렵습니다.
위에서 알아 본 AI 도입에 대한 제조기업의 현실적인 부담과 고민을 알아보았습니다.
디피니티는 이러한 문제를 해결하기 위해 제조업에 특화된 특별한 솔루션을 선보였습니다.
바로,
제조 데이터 인텔리전스 AI, 다비스 입니다.
이 AI는 단순한 대화형 도구를 넘어, 제조 데이터를 분석하고 통합하여 생산성을 극대화하는 AI 기반 제조업 특화 솔루션입니다.
특히, 타사 대비 낮은 도입 비용과 정량적 PoC(개념 검증) 과정을 통해 실효성을 미리 검증할 수 있어, 도입 부담을 크게 줄였습니다.
기존 ERP, MES, SCADA 시스템과 완벽하게 연동되며, 기업의 데이터 환경에 맞춰 유연하게 적용할 수 있습니다.
PoC 과정에서 목표 성능을 측정하고 목표치를 넘을 때에 도입이 가능합니다.
때문에 PoC 과정에서 정량적인 도입 성과 예측이 가능합니다.
제조 데이터 인텔리전스 AI, 다비스에 대해 좀 더 구체적으로 소개해드리고 궁금한 점을 해소시켜 드릴게요.
02. 제조업 특화 AI 챗봇 ‘다비스’ 도입 소개
먼저 다비스의 구동 영상을 보여드리겠습니다.
제조기업의 데이터를 통합으로 분석하는 장면입니다.
재생버튼을 클릭해주세요.
1) 다비스의 주요 기능 및 장점은 다음과 같습니다.
디피니트의 '다비스' 는 제조업에 최적화된 sLLM과 RAG 기술을 적용해 빠르고 신뢰성 높은 답변을 제공하며, 온프레미스 구축을 지원해 데이터 보안을 강화합니다. 또한, ERP, MES, SCADA 등 다양한 기업 시스템과 API 연동이 가능하고, 데이터 시각화 기능을 통해 직관적인 분석이 가능합니다. 특히, Text to SQL 기능을 활용해 자연어로 입력된 질문을 SQL 쿼리로 변환하여 신속한 데이터 검색 및 분석을 수행할 수 있습니다.
위와 같은 기술적 기능들을 활용해 다비스(DARVIS)는 생산성 향상을 통해 반복적인 작업을 자동화하고, 시간 및 비용 절감을 통해 정보 검색 시간을 단축하고 학습 비용을 크게 줄여줍니다.
또한, 의사결정 품질 개선을 통해 데이터 기반의 인사이트를 제공하고, 유연성 증대를 통해 시간과 장소에 구애받지 않는 업무 환경을 제공합니다. 직원 만족도 향상과 다양한 산업 적용 가능성도 주요 장점으로, 특히 R&D, 생산, 마케팅 등 다양한 부서에서 활용 가능합니다.
추가적으로 다비스 도입시 문의사항에 대한 질문과 답변으로 좀 더 장점을 정리해보았습니다.
문의 기업에서 AI 도입에 대한 주로 문의하는 질문들
✅ 기존 설비에도 AI 분석을 적용할 수 있을까요?
기존 설비에 IoT 센서를 추가해 데이터를 수집하고, 이를 다비스를 통해 통합 및 분석하면 가능합니다.
✅ 데이터가 부족한 기업도 AI를 도입할 수 있을까요?
다비스 챗봇은 sLLM과 RAG 기술을 활용해 데이터가 부족한 환경에서도 어느정도 최적화된 분석을 제공합니다.
✅ AI 솔루션의 보안 문제는 어떻게 해결되나요?
온프레미스 방식으로 데이터를 내부에서 관리하며, 부서별·직급별 세밀한 접근 권한 설정을 지원해 기밀 정보를 보호합니다.
온프레미스 구축을 통한 기업 핵심 데이터 보호
모든 데이터를 기업 내부 서버에서 직접 관리하여 외부 유출 위험을 최소화하고, 높은 보안 수준을 유지합니다.
부서 및 직급별 세분화된 접근 권한 설정
중요 정보에 대한 접근을 조직 내 역할과 권한에 따라 제한하여 내부 기밀을 철저히 보호합니다.
산업별 보안 규제 준수를 위한 데이터 처리 추적 기능 제공
데이터 접근 및 활용 내역을 상세히 기록하고 모니터링하여 제조업, 반도체, 바이오 등 각 산업별 보안 및 컴플라이언스 기준을 충족할 수 있도록 지원합니다.
✅ 도입 후 유지보수 및 기술 지원은 어떻게 되나요?
도입 후 1년간 무상 하자 유지보수 서비스를 제공합니다.
✅ 사내에서 사용중인 시스템이 굉장히 무겁고 복잡한데 다비스와 연동이 될까요?
다비스 챗봇은 기업의 다양한 시스템과 고도화된 연동을 지원합니다. ERP, MES, 그룹웨어 등 대규모 데이터베이스와의 통합을 원활하게 수행하며, 실시간 정보 추출 및 분석이 가능합니다.
기업의 IT 환경에 따라 데이터베이스와 직접 연계하거나 API를 활용한 유연한 연동 방식도 제공합니다.
이러한 정밀한 연동이 가능한 이유는 제조업 특화 sLLM(Small Language Model)과 특허받은 RAG(Retrieval-Augmented Generation) 기술을 기반으로, 방대한 데이터를 효과적으로 검색하고 최적화된 답변을 생성할 수 있도록 설계되었기 때문입니다.
✅ 다비스가 올바른 답변을 제공하는 정확도가 궁금합니다.
: 다비스의 답변에 대한 정확도는 PoC 진행시 충분한 검증과 테스트를 거쳐 목표치에 도달해야 구축이 가능합니다.
목표치를 도달하지 못하면 도입을 할 수 없으며 현재까지 미치지 못한 사례는 없습니다.
또한, 도입 이후에도 서로 다른 시스템 속 데이터를 매칭시켜 데이터 일치를 검증합니다.
때문에 잘못된 데이터 분석에 대한 가능성은 없다고 보시면 됩니다.
✅ AI가 실시간 데이터를 분석하여 현장 작업자들이 즉시 활용할 수 있도록 제공할 수 있을까요?
네, 다비스 챗봇은 기업의 기존 시스템(ERP, MES, SCADA 등)과 연동하여 실시간 데이터를 분석하고 이를 자연어 기반으로 제공합니다. 현장 작업자는 복잡한 데이터 쿼리 없이도 챗봇과의 대화만으로 원하는 정보를 즉시 확인할 수 있습니다.
또한, 단순 텍스트 응답뿐만 아니라 스프레드시트, 막대 그래프, 파레토 차트 등 다양한 시각화 형식으로 데이터를 제공하여 작업자들이 직관적으로 생산 현황, 재고 수준, 품질 데이터 등을 쉽게 분석하고 활용할 수 있도록 지원합니다. 이를 통해 의사결정 속도를 높이고 업무 효율성을 극대화할 수 있습니다.
✅ 과금 방식이 궁금합니다.
: 다비스는 라이트한 옵션으로 경제적인 비용부터 도입이 가능합니다. 과금방식은 사용자의 사용량에 따라 과금하는 방식으로 기업의 사용부담을 줄여줍니다. 자세한 내용은 미팅을 통해 설명드리겠습니다.
✅ 국내 제조기업에서 다비스를 도입한 사례가 있다면 어떤 도입효과를 누리고 있는지 궁금합니다.
아래 내용에서 다비스를 도입한 제조기업의 사례가 계속됩니다.
2) 국내 제조기업의 다비스 도입 사례
A. W공업: 자동차 부품 제조사의 납품 지연 문제 해결
문제점: MES, ERP, 생산계획 시스템 등 데이터가 분산되어 있어 실시간 의사결정이 불가능했습니다.
도입 솔루션: txt2SQL 기술을 활용해 7개의 내부 시스템 데이터를 연결하고 실시간 분석 체계를 구축하였습니다.
성과:
납품 지연 문제 해결로 수억 원 손실 방지
신입 직원 온보딩 시간 90% 단축 (30일 → 3일)
연간 교육 비용 90% 절감 (6억 → 5천만 원)
데이터 조회 및 분석 시간 80% 단축
B. 첨단소재 제조기업 C사: 연구개발-생산 프로세스 통합
문제점: 연구개발과 생산 데이터가 분리되어 품질 이슈 분석에 2주 이상 소요되었습니다.
도입 솔루션: 연구개발 데이터베이스와 생산 MES, 품질관리 시스템을 통합하는 인터페이스를 구축하였습니다.
성과:
신소재 개발-생산화 주기 35% 단축
품질 변수 자동 분석을 통한 불량 원인 식별 정확도 40% 향상
설비 이상 징후 조기 감지로 비계획 가동 중단 62% 감소
AI 기반 제조 데이터 분석 솔루션 도입은 이제 선택이 아닌 필수입니다. 변화의 기회를 놓치지 마세요. 다비스 챗봇을 통해 데이터 기반의 스마트 제조 환경을 구축하고, 기업 경쟁력을 극대화하세요!
오늘은 제조 AI의 도입이 더딘 이유와 제조업 특화 데이터 인텔리전스 AI, 다비스에 대해 소개해 드렸습니다.
다비스의 PoC 과정이 궁금하신 분들은 아래 이미지를 확인해주세요.
긴 글 읽어주셔서 대단히 감사합니다.
디피니트의 다비스 도입 사례는 아래 링크를 클릭해주세요.
