제조분야 AI 활용 사례와 도입 첫걸음
한때 공장은 단순한 기계와 노동력에 의존하는 곳이었습니다.
그러나 오늘날, 인공지능(AI)은 제조 현장의 판도를 완전히 바꾸고 있습니다.
미세한 결함을 실시간으로 감지하는 비전 시스템,
고장을 예측해 생산 라인의 멈춤을 최소화하는 예지보전,
그리고 인간과 함께 일하는 협동로봇까지
AI는 생산성을 극대화하고, 품질을 높이며, 비용을 절감하는 혁신의 중심에 서 있습니다.
이제 AI는 대기업뿐 아니라 중소 제조업체에도 현실적인 도구가 되었습니다. 완벽한 준비나 거대한 투자가 아니더라도, 핵심 데이터를 모으고 작은 파일럿 프로젝트부터 시작한다면 누구나 AI 혁신의 첫걸음을 내딛을 수 있습니다.
이 콘텐츠에서는 실제 제조 현장에서 AI가 어떻게 활용되고 있는지, 그리고 AI 도입을 위한 효과적인 첫 단추는 무엇인지 구체적인 사례와 함께 살펴봅니다.
AI가 만들어내는 변화의 흐름 속에서, 우리 기업이 어떻게 경쟁력을 높일 수 있을지 지금부터 확인해보세요.
오늘의 목차입니다.
01. 제조산업의 AI 활용법
아래 6가지 기술은 현재 제조 현장에서 가장 많이 활용되는 대표적인 AI 활용 방식입니다.
1. 예측 유지보수(Predictive Maintenance)
설비가 갑자기 멈추면 생산 전체가 중단되어 큰 손실이 발생합니다. 예측 유지보수는 설비에 부착된 다양한 센서(온도, 진동, 소음 등)에서 실시간으로 데이터를 수집하고, AI가 이 데이터를 분석해 평소와 다른 이상 신호를 조기에 감지합니다. 예를 들어, 모터의 진동 패턴이 평소와 다르다면 AI가 미리 고장 가능성을 알려주고, 담당자는 설비가 완전히 고장 나기 전에 미리 점검·수리할 수 있습니다. 이렇게 하면 돌발 정지 없이 생산 라인을 안정적으로 운영할 수 있습니다.
2. 빅데이터 기반 프로세스 및 품질 최적화
같은 공정에서 만든 제품도 품질이 다를 때가 있습니다. AI는 생산 과정에서 발생하는 방대한 데이터를 수집·분석해, 품질에 영향을 주는 요인을 찾아냅니다. 예를 들어, 온도·습도·압력 등 환경 변수와 생산 조건, 검사 결과를 AI가 실시간으로 분석해, 최적의 공정 조건을 자동으로 조정합니다. 이 덕분에 제품 품질의 편차를 줄이고, 불량률을 낮출 수 있습니다.
3. 프로세스 가시화 및 자동화
공장 곳곳에서 어떤 일이 벌어지는지 한눈에 파악하기 어렵다면, AI가 센서와 시스템 데이터를 시각화해줍니다. 예를 들어, 생산 속도, 재고 현황, 설비 상태 등이 대시보드에 실시간으로 표시되어 관리자가 즉각적으로 문제를 발견하고 대응할 수 있습니다. 반복적이고 단순한 업무는 AI가 자동으로 처리해, 사람은 더 중요한 의사결정에 집중할 수 있습니다.
4. 커넥티드 팩토리(Connected Factory)
기존에는 생산설비, ERP(전사적 자원관리), MES(생산관리 시스템) 등이 각각 따로 운영되어 정보가 단절되는 경우가 많았습니다. AI를 중심으로 이 시스템들을 연결하면, 생산 계획부터 품질 관리, 설비 운영까지 모든 데이터가 유기적으로 흐릅니다. 예를 들어, 설비에서 이상 신호가 감지되면, 그 정보가 바로 생산계획에 반영되어 생산 차질을 최소화할 수 있습니다.
5. 통합적 계획(Integrated Planning)
생산 계획은 잘 세웠는데, 막상 자재나 인력이 부족해 차질을 빚는 경우가 많았습니다. AI는 생산량, 재고, 인력, 설비 가동률 등 다양한 요소를 실시간으로 분석해, 생산·자재·인력 계획을 통합적으로 조정합니다. 예를 들어, 특정 부품 재고가 부족하면 생산 계획을 자동으로 조정하거나, 인력 배치를 최적화해 생산 효율을 높입니다.
6. 데이터 기반 자원 최적화(Resource Optimization)
공장 운영에는 자재, 에너지, 인력 등 다양한 자원이 투입됩니다. AI는 과거와 현재의 자원 사용 데이터를 분석해, 어디서 낭비가 발생하는지 찾아내고, 자원을 가장 효율적으로 배분할 수 있도록 지원합니다. 예를 들어, 에너지 사용 패턴을 분석해 불필요한 전력 소모를 줄이거나, 자재를 필요한 만큼만 주문해 원가를 절감할 수 있습니다.
이처럼 AI는 제조 현장의 다양한 문제를 데이터 기반으로 해결하며, 생산성 향상과 비용 절감, 품질 개선에 실질적인 도움을 주고 있습니다. 다음으로, 실제 제조기업들이 각 산업별로 AI를 어떻게 활용하고 있는지 구체적인 사례들을 살펴보겠습니다.
요약
[ 삼일PwC경영연구원 5월 자료 - 생성형 AI를 활용한 비즈니스의 현주소 참고 ]
02. 제조분야별 기업의 AI 활용 사례
1. 자동차 제조 분야: 현대자동차
● AI 도장 검사
예전에는 자동차에 페인트를 칠한 뒤, 작업자가 직접 눈으로 표면을 꼼꼼히 살펴보고, 이상이 있으면 언제, 어디서, 어떤 차종에 어떤 문제가 생겼는지 일일이 기록했습니다. 이 과정은 시간이 오래 걸리고, 사람이 놓치기 쉬운 미세한 결함까지 잡아내기 어렵다는 한계가 있었습니다.
이제 현대자동차는 AI가 탑재된 비전 검사 시스템을 도입했습니다. 이 시스템은 차량 표면을 카메라로 촬영해, 최대 5만 장에 달하는 이미지를 분석하고 0.15mm 크기의 아주 작은 결함까지 찾아냅니다.
AI는 검사 시간, 차종, 결함 위치와 종류 등 다양한 정보를 자동으로 기록해 빅데이터로 저장합니다. 이렇게 모인 데이터는 반복적으로 발생하는 문제나 특정 차종에서 자주 나타나는 오류를 빠르게 파악하고, 품질 개선에 즉시 활용됩니다.
또한, 로봇이 직접 도장 표면을 스캔하고 결함을 찾아내기 때문에, 작업자의 피로도와 실수도 줄어듭니다.
● AI 기반 휠 디자인 자동 생성
휠(자동차 바퀴) 디자인도 과거에는 디자이너가 손으로 직접 그렸지만, 이제는 AI가 다양한 디자인을 자동으로 제안해줍니다. 덕분에 더 빠르고 다양한 디자인을 개발할 수 있고, 디자이너는 창의적인 작업에 더 집중할 수 있습니다.
● 디지털 트윈 공장 – 가상공간에서 미리 시뮬레이션
현대차는 실제 공장과 똑같은 환경을 컴퓨터 속 가상공간에 재현하는 ‘디지털 트윈’ 기술을 도입했습니다. 이 가상공장에서 다양한 상황을 미리 시뮬레이션해보고, 문제가 생길 수 있는 부분을 사전에 예측해 실제 공장 운영에 반영합니다. 이를 통해 생산 효율성과 품질 안정성을 높이고 있습니다.
● AI 자율주행·챗봇, 스마트 팩토리와 로봇 활용
현대차는 AI 자율주행 기술과 챗봇을 활용해 차량 소프트웨어를 더 똑똑하게 만들고 있습니다. 또, 글로벌 혁신센터(HMGMA)와 같은 첨단 공장에서는 무인 운반로봇, 자율이동로봇, 4족 보행 로봇(Spot)까지 투입해 생산·검수 자동화, 작업자 안전 강화, 실시간 품질 점검을 실현하고 있습니다.
출처 : 현대자동차
출처 : 현대자동차2. 휴대폰/전자제품 제조 분야: 삼성전자
● DS 어시스턴트 – 사내 전용 AI 챗봇
삼성전자 반도체 사업부(DS 부문)는 ‘DS 어시스턴트’라는 사내 전용 AI 챗봇을 도입했습니다.
[ DS 어시스턴트의 기능들 ]
▶ 직원이 출장비, 경비 처리 등 행정업무를 챗봇에 물으면, 필요한 정보를 빠르게 안내해줍니다.
▶ 반도체 생산, 설계, 제조 등 복잡한 업무 지식도 챗봇에게 물어 쉽게 찾을 수 있습니다.
▶ 회의록 자동 요약, 데이터 요약, 외국어 번역, 코드 생성·검토, 시장 분석 등 다양한 업무를 자동화합니다.
▶ 사내에서만 사용하는 시스템이라 보안이 뛰어나고, 중요한 정보가 외부로 유출될 위험이 적습니다.
이처럼 AI 챗봇이 반복적이고 시간이 오래 걸리는 업무를 대신해주기 때문에, 직원들은 더 중요한 일에 집중할 수 있습니다.
DS 어시스턴트의 기반 기술인 삼성에서 자체 개발한 LLM 기술, 가우스3. 화학 분야: LG화학
● AI로 원자재 가격 예측
LG화학은 원유, 환율 등 176가지 변수 데이터를 AI에 입력해 나프타(석유계 원료) 가격을 최대 8주 후까지 예측합니다. 이 덕분에 언제 원료를 사야 가장 저렴한지 미리 알 수 있어, 불필요한 비용을 줄일 수 있습니다.
● 불량 이물 감지로 품질 개선
생산라인에 카메라와 이미지 인식 AI를 설치해, 제품에 이물질이 섞이는 문제를 99.75% 정확도로 실시간 감지합니다. 사람이 일일이 검사하지 않아도 되고, 불필요하게 생산라인을 멈추지 않아도 돼 품질과 생산성이 모두 좋아집니다.
● AI 솔루션 CDS 플랫폼
코딩이나 데이터 분석 전문지식이 없는 직원도 CDS 플랫폼을 통해 AI 분석을 쉽게 할 수 있습니다. 실제로 이 플랫폼을 활용해 생산성 향상, 품질 개선, 계약 검토 시간 단축 등 다양한 성과를 내고 있습니다.
출처 : 토크아이티 유튜브 채널
출처 : 토크아이티 유튜브 채널4. 제약 분야: 대웅제약
● AI로 신약 후보 물질 찾기
대웅제약은 AI와 빅데이터를 활용해 신약 후보 물질을 빠르고 효율적으로 찾고 있습니다.
▶ 8억 개의 화학물질 정보를 모아둔 ‘다비드(DAVID)’ 데이터베이스와, 웹 기반 AI 신약개발 시스템 ‘데이지(DAISY)’를 활용해 수많은 후보 중에서 효과가 있을 만한 약물을 AI가 빠르게 골라냅니다.
▶ 예전에는 신약 후보를 찾는 데 1~2년이 걸렸지만, AI 시스템을 활용하면 몇 달 만에 가능해졌습니다.
▶ 실제로 비만, 당뇨, 항암제 등 다양한 신약 후보를 빠르게 발굴하고, 특허까지 가능한 선도물질을 확보하는 등 신약개발의 속도와 효율이 크게 향상됐습니다.
출처 : 대웅제약5. 식음료 분야: 풀무원
● AI 기반 고객 경험 분석 시스템(AIRS)
풀무원은 온라인·오프라인에서 소비자가 남긴 380만 건 이상의 리뷰를 AI가 자동으로 수집·분석합니다.
▶ AI가 리뷰를 긍정/부정 감정, 맛·신선도·포장 등 38개 항목별로 세분화해 분석합니다.
▶ 예전에는 3주나 걸리던 분석이 AI 도입 후 24시간 만에 끝나고, 담당자는 원하는 제품·기간·속성별로 데이터를 쉽게 확인할 수 있습니다.
▶ 신제품 개발이나 제품 개선, 트렌드 예측에 바로 활용할 수 있어 업무 효율과 소비자 만족도가 크게 높아졌습니다.
이처럼 각 산업별로 AI가 실제 현장에서 어떻게 쓰이고 있는지, 그리고 어떤 효과가 있는지 구체적으로 살펴보면 AI가 단순한 기술이 아니라, 제조업의 품질·생산성·혁신을 이끄는 핵심 도구임을 알 수 있습니다
지금까지 다양한 산업 속 제조기업들이 어떻게 AI 기술을 활용하는지 살펴보았습니다.
그렇다면 어떤 AI 기술을 처음으로 도입하면 부담없이 기업의 업무 효율과 생산성을 높일 수 있을까요?
마지막으로 제조기업의 AI 도입 첫걸음에 대해 함께 알아보겠습니다.
03. 제조기업의 AI 도입 첫걸음
제조업 AI 도입, 왜 ‘실시간 데이터 분석 챗봇’이 최적의 첫걸음인가?
제조기업이 AI 도입을 고민할 때, 가장 현실적이고 즉각적인 효과를 기대할 수 있는 솔루션은
바로 실시간 데이터 분석 챗봇입니다.
그 이유는 명확합니다.
1) 현장 데이터, 실무자는 제대로 활용하지 못하고 있습니다.
제조 현장은 매 순간 방대한 데이터가 쏟아집니다.
하지만 실제로 필요한 정보를 실시간으로 찾아내고, 그 데이터를 바탕으로 신속하게 의사결정하는 일은 쉽지 않습니다.
ERP, MES, 설비·품질 시스템 등 다양한 시스템이 분산되어 있고,
데이터가 사일로처럼 흩어져 있기 때문입니다.
2) 챗봇 하나로, 데이터 활용의 패러다임이 바뀝니다.
실시간 데이터 분석 챗봇은 기존 시스템을 바꾸지 않고, 그 위에 ‘질문이 통하는’ AI 지능을 더하는 방식입니다.
예를 들어, 디피니트의 제조기업 특화 챗봇 ‘다비스(DARVIS)’는 폐쇄망 환경에서도 ERP/MES 등 내부 시스템과 완벽히 연동됩니다.
실무자는 자연어로 챗봇에 질문만 하면, 생산·재고·자재 이동 등 핵심 데이터를 실시간으로 시각화해 바로
확인할 수 있습니다.
관리자는 데이터 기반 의사결정을 훨씬 빠르게 내릴 수 있고,
현장 담당자는 복잡한 데이터 조회나 리포트 작성에 소모하던 시간을 절약할 수 있습니다.
3) 이미 업계는 움직이고 있습니다.
디피니트는 다비스 솔루션을 HS효성첨단소재 등 다양한 제조기업에 도입하고 있습니다.
현재 디피니트는 HS효성첨단소재에 다비스를 구축하고 있는데요.
HS효성첨단소재는 다음과 같이 다비스 솔루션을 통해 비즈니스를 관리하려고 합니다.
▶ 내부 시스템(ERP, MES, 설비·품질 시스템, 문서 데이터 등)과 챗봇을 연결
▶ 자연어 질문만으로 실시간 데이터 질의/조회
▶ 생산·품질 데이터 통합 분석 및 이상 징후 자동 탐지
위에서 소개한 내용들은 폐쇄망에서도 안전하게 운영 가능한 온프레미스 AI 시스템 구축이 각광을 받는 이유이기도 합니다.
디피니트의 실시간 데이터 분석 AI, 다비스
이런 변화는 단순한 자동화가 아니라,‘누구나 쉽게 데이터에 접근하고, 데이터 기반으로 빠르게 판단하는
’ 스마트한 제조 환경을 실현하는 핵심입니다.
복잡한 시스템, 그대로 두고 혁신만 더하세요.
기존 IT 시스템을 바꿀 필요 없이, 챗봇이라는 AI 인터페이스만 더하면 현장의 데이터 활용도와
업무 생산성이 극적으로 향상됩니다.
AI 도입의 첫걸음은 거창할 필요가 없습니다.
질문 하나로 현장 데이터가 바로 보이고, 누구나 쉽게 데이터 기반 의사결정을 할 수 있는 환경,
이것이 실시간 데이터 분석 챗봇이 제조 AI 혁신의 최적 출발점인 이유입니다.
AI의 첫걸음, 실시간 데이터 분석 챗봇으로 시작하세요. 감사합니다.
