글로벌 제조기업의 AI를 활용한 생산 효율 혁신 사례
생산 현장 한가운데, 예상치 못한 기계 고장이나 복잡한 매뉴얼 앞에 당황해보지 않은 제조업 담당자는 없을 것입니다.
끊임없이 진화하는 고객 요구와 시장의 경쟁 심화, 그리고 숙련 인력 부족,
현실의 고민은 매일 더 다양해지고 있습니다. 이럴 때마다, 내부 방대한 지식과 데이터를 단숨에 꿰뚫는 스마트한 조력자가 있다면 어떨까요?
실제로 글로벌 제조기업들은 이제 AI와 대형언어모델(LLM)을 기반으로 한 지능형 어시스턴트를 도입하며,
고장 진단은 물론 정비, 품질 개선, 실시간 이슈 대응에 이르기까지 전례 없는 혁신의 물결을 경험하고 있습니다.
이번 글에서는 글로벌 제조기업들이 AI 기술로 어떻게 생산 효율을 혁신하는 무기로 활용하는지,
그 구체적인 사례를 다뤄보겠습니다.
오늘의 목차입니다.
01. 제조 분야의 생산 효율성 혁신 트렌드
최근 제조 현장의 트렌드는 내부 매뉴얼, 품질 데이터, 고장 리포트 등 방대한 사내 데이터를 활용하여 지식 통합 챗봇을 도입하는 것입니다. 이 챗봇은 사용자의 자연어 질문에 맥락별로 정확한 답변을 제공해, 문제 해결 속도를 대폭 높여줍니다.
또한,
AI 예지정비 시스템은 센서와 이력 데이터를 분석해 고장 가능성을 미리 예측하고, 필요한 시점에 정비를 안내해줍니다. 이를 통해 불필요한 정비 비용과 예기치 못한 생산 중단을 효과적으로 줄일 수 있습니다.
AI가 접목된 이런 혁신적인 도구들은 현장의 작은 데이터까지 놓치지 않고 분석해 더 빠르고 정확한 의사결정을 지원하므로, 기업 전체의 경쟁력 강화에 크게 기여할 수 있습니다.
1) 제조업 생산성 혁신의 양대 축: AI 챗봇와 예지정비
① 문서·매뉴얼 기반 지식 통합 챗봇
생산 현장에는 매뉴얼, 고장 보고서, 생산·품질 데이터, 설비 이력 등 방대한 정보가 쌓입니다. 하지만 이 자료들은 시스템별로 흩어져 있어, 필요한 정보를 신속하게 찾기가 쉽지 않고, 새로운 직원이 숙련된 노하우를 습득하기까지 많은 시간과 비용이 들곤 합니다.
최근 도입되고 있는 AI 챗봇은 이러한 문제를 한 번에 해결합니다.
제조 산업 전문 용어와 내부 데이터 구조까지 학습한 AI 챗봇은 모든 사내 문서(내부 매뉴얼, 고장 보고서, 생산·품질 데이터, 설비 유지보수 이력 등)를 하나로 통합 관리합니다.
사용자가 질문하면 AI가 자연어 처리 기술을 이용해 관련성 높은 문서, 데이터, 해결 가이드를 실시간으로 찾아 제시합니다.
예시
“지난달 2호기 생산라인에서 반복된 고장 원인과 해결법이 뭔가요?”라는 질문을 받으면, 챗봇은
▶고장 이력 데이터에서 2호기 관련 이슈들을 조회하고
▶과거 유사 사례 및 실제 해결 과정이 요약된 보고서를 실시간으로 제공합니다.
도입 효과
▶현장 담당자는 즉각 필요한 정보를 얻어 대응 시간을 획기적으로 줄일 수 있고,
▶신규 직원은 반복되는 질문 없이 챗봇의 지원으로 초기 적응·교육 시간이 단축됩니다.
▶숙련 인력이 가진 노하우도 데이터화되어 기술 전수와 업무 표준화가 자연스럽게 이뤄집니다.
이렇게 문서·매뉴얼 기반 지식 챗봇을 도입하면, 정보 탐색의 비효율성 해소와 현장 대응력 강화를 동시에 달성할 수 있습니다.
② 예지정비(Predictive Maintenance)란?
AI 기반 예지정비 시스템은 생산설비 곳곳에 부착된 각종 센서(진동, 온도, 전류, 압력 등)와 과거 설비 정비 이력 데이터를 실시간으로 수집·분석합니다. AI 알고리즘은 이 방대한 데이터를 토대로 장비의 미세한 이상 징후까지도 조기에 포착하고, 고장이 임박했을 때 이를 사전에 예측해 담당자에게 신속히 알립니다.
예를 들어,
모터 진동 센서의 수치가 평소와 다르게 나타나면, AI 시스템은 실시간으로 해당 데이터를 기존에 축적된 유사 사례와 비교하여 “고장 가능성”을 분석합니다. 만약 진동 수치가 기준치를 초과할 경우, 시스템은 관리자가 즉시 파악할 수 있도록 이상 징후와 예상 원인, 손상 가능성이 높은 부품 위치, 정비 우선순위, 그리고 권장되는 조치 방법까지 한눈에 확인할 수 있도록 안내해줍니다.
02. 글로벌 제조기업의 AI 기반 생산 효율 혁신 사례
1. BMW 그룹 AI 어시스턴트 '팩토리 지니어스(Factory Genius)' 사례 분석
1) 도입 배경 및 목적
BMW 그룹은 차량 생산설비의 유지보수 효율을 극대화하고, 고장 진단 시간을 단축하기 위해 인공지능(AI) 기반의 유지보수 지원 시스템인 ‘팩토리 지니어스(Factory Genius)’를 도입하였습니다.
해당 솔루션은 독일 딩골핑(Plant Dingolfing) 공장에서의 성공적인 파일럿 프로젝트를 시작으로, 미국 스파르탄버그(Plant Spartanburg), 남아프리카 로슬린(Plant Rosslyn) 등 글로벌 공장으로 확산되고 있으며, 전사적 디지털 전환의 핵심 요소로 자리잡고 있습니다.
출처 : BMW
2) 시스템 구성 및 기술적 특징
① 대형언어모델(LLM) 기반
☑ 챗GPT, 제미나이 등과 유사한 LLM이 통합되어 있습니다.
☑ 자연어 이해를 통해 사용자의 질문에 문맥을 반영한 정답을 제공합니다.
☑ 기존 검색 시스템 대비 정확도와 응답 속도 모두 뛰어납니다.
② 방대한 사내 데이터 학습 기반
☑ 내부 설비 매뉴얼, 품질 데이터, 고장 보고서, 교대근무 기록 등 다양한 사내 문서에 대한 통합 검색이 가능해졌습니다.
☑지속적인 데이터 업데이트를 통해 정보 신뢰도 유지하고 있습니다.
☑ 검색 결과에 따라 관련 지침 요약, 원본 링크 제공, 채팅형 질의응답이 가능합니다.
③ 번역 기능 탑재
☑ 헝가리 신규 공장 등 다국적 현장 근로자 대상 언어 장벽을 해소하였습니다.
☑ 내부 매뉴얼 번역을 자동으로 제공함으로써 학습 및 업무 속도를 향상시켰습니다.
2. PepsiCo의 AI를 활용한 예지보전과 원격 모니터링
출처 : Augury
출처 : Augury① AI 도입 배경
PepsiCo는 펩시, 레이즈, 게토레이, 트로피카나 등 글로벌 브랜드를 보유한 세계 최대 식음료 기업 중 하나입니다. 전 세계 200개국 이상에 제조공장을 운영하면서 생산 설비의 고장과 예기치 못한 중단으로 인한 비용 부담이 컸습니다. 이에 PepsiCo는 설비의 수명을 늘리고, 돌발 장애를 줄이기 위해 AI 기반 예지보전(Predictive Maintenance) 기술과 원격 모니터링 솔루션을 적용하기 시작했습니다.
② AI 도입 효과
PepsiCo는 공장 내 컨베이어 벨트, 베어링, 포장 기계 등 핵심 설비에 센서를 부착해 300만 시간 이상의 가동 데이터를 AI로 실시간 수집·분석했습니다.
AI는 이 방대한 데이터를 학습해 설비별 고장 징후와 마모 패턴을 사전 탐지하고, 정비가 필요한 시점을 자동으로 예측합니다.
예측된 정보에 따라 설비 점검 시기를 최적화해 불필요한 정기 점검을 줄이고, 고장 위험이 실제로 높은 부분에 한정해서 인력과 자원을 집중했습니다.
특히 컨베이어 벨트와 베어링 등 마모가 잦은 부품에서 이상 징후를 조기에 파악해, 예기치 못한 설비 정지(다운타임)를 70% 감소시켰고, 전체 점검에 드는 비용도 이전 대비 25% 절감하는 성과를 거두었습니다.
추가로, AI 기반 원격 모니터링을 통해 현장 관리자가 설비 상태를 언제 어디서나 실시간으로 점검할 수 있어, 이상 발생 시 신속하게 대응할 수 있습니다.
이러한 변화는 제조현장의 효율성을 높이고, 생산 라인의 가동률 및 제품 품질 향상에도 크게 기여하고 있습니다.
3. 아사히 맥주, 생성형 AI로 기술 자료 검색의 효율 증가 및 R&D 가속화
① AI 도입 배경
아사히 맥주는 1889년 창업 이후 130년 이상 맥주, 주류, 음료, 식품, 의약품 시장에서 사업을 전개해온 일본의 대표적인 종합 식품·주류 기업입니다.
아사히 맥주는 연구개발(R&D) 조직 내부에 수십 년간 축적된 막대한 기술 자료, 논문, 테스트 리포트, 제조 방법 문서 등이 흩어져 있어, 임직원들이 각각의 자료를 직접 검색·정리하는 데 많은 시간과 노력이 소요되고 있었습니다.
특히 PDF, PPT, 워드 등의 다양한 파일 포맷이 혼재되어 있어 원하는 정보를 빠르게 찾기 어려웠고, 이는 제품 개발 및 공정 혁신의 속도와 효율성 저하로 이어졌습니다.
이러한 한계를 극복하여 제품 혁신의 속도를 높이고 조직 전체의 정보 활용도를 극대화하기 위해 아사히 맥주는 2023년 생성형 AI 및 DX(디지털 트랜스포메이션) 기술을 본격적으로 R&D 프로세스에 도입하게 되었습니다.
② AI 도입 효과
아사히 맥주는 생성형 AI 사내 검색 시스템을 구축했습니다.
이 시스템은 방대한 사내 기술 문서, 연구 보고서, 회의록, 실험 데이터 등 다양한 형식(PDF, PowerPoint, Word 등)의 파일 내용을 인공지능이 자동으로 분석하여, 사용자가 원하는 키워드와 질문을 입력하면 파일 제목뿐만 아니라 본문 내용까지 심층적으로 검색할 수 있습니다.
▶ 다양한 데이터 형식 자동 분석 및 검색
기존 키워드 검색뿐 아니라, 파일 내 본문까지 AI가 자연어로 읽고, 맥락 기반으로 관련성이 높은 문서와 정보를 찾아줍니다.
▶ 자동 요약 기능 탑재
검색 결과에는 인공지능이 약 100자 분량으로 핵심 요약을 자동 생성·제시하여, 사용자가 문서 전체를 일일이 읽지 않아도 빠르게 내용을 파악할 수 있습니다.
▶ 맡은 분야별 맞춤 정보 확보
맥주 양조, 새로운 원료 개발, 용기 및 포장 기술, 설비 혁신 등 각 분야의 연구원들이 필요할 때 즉시 정보에 접근해 응용·확장할 수 있게 되었습니다.
▶ R&D 프로세스 효율 및 속도 대폭 향상
자료 수집과 검토, 참고문헌 탐색 등에 소요되는 시간을 대폭 절감하여 제품 개발과 공정 개선 등 실질적인 연구개발 속도를 크게 높였습니다. 또한, 사내 지식 공유와 협업 활성화, 중복 연구 방지에도 긍정적인 영향을 끼쳤습니다.
아사히 맥주는 이러한 AI 기반 검색 시스템 도입을 통해 복잡하고 방대한 사내 정보를 체계적으로 활용할 수 있게 되면서, R&D의 신속성, 정확성, 혁신 역량을 동시에 강화하고 있습니다. 이를 기반으로 앞으로도 제품과 기술 개발의 경쟁력 확보, 그리고 디지털 전환의 선도 사례를 만드는 데 역량을 집중하고 있습니다.
지금까지 살펴본 것처럼, 글로벌 제조기업들은 AI와 대형언어모델(LLM), 생성형 AI 기반의 챗봇, 그리고 예지정비 시스템을 활용해 생산 현장 문제 해결 속도를 크게 높이고, 설비의 고장 예방, 품질 개선, R&D 프로세스 혁신까지 폭넓은 변화를 이끌고 있습니다.
이제 내부에 축적된 방대한 데이터를 실시간으로 연결하고, 현장의 다양한 이슈에 신속하게 대응하는 '스마트 동반자'가 제조 경쟁력의 핵심으로 자리잡고 있습니다.
이런 흐름에 맞춰, 저희 디피니트 또한,
제조 현장 속 데이터를 실시간으로 분석해주는
AI 어시스턴트 ‘다비스(DARVIS)’를 선보이고 있습니다.
다비스는 실제 제조기업의 정보 구조와 업무 흐름, 그리고 현장 관리의 복잡성에 맞춘
‘현장 밀착형’ AI 어시스턴트입니다.
• ERP·MES 등 제조 시스템과의 깊은 연동,
• 한국어 특화한 LLM 적용,
• 제조산업 특화 용어를 학습시켜 sLLM 구현,
• 설비, 공정, 불량 등 전문 데이터 구조 이해,
• 대량 문서, 매뉴얼, 법적 인증 문서 통합,
• 맞춤형 구축으로 현장 실무에 밀착한 답변을 제공합니다.
또한, 온프레미스 환경에서 보안까지 강화된 다비스는 반복적이고 비효율적인 정보 탐색을 대폭 줄여주고, 축적된 데이터와 지식을 실시간으로 연결해 실질적인 의사결정과 업무 혁신을 지원합니다.
디피니트의 다비스가 궁금하신 분들은 아래 링크를 통해 직접 확인하실 수 있습니다.
긴 글 읽어주셔서 대단히 감사합니다.
