제조업 AI 기술 도입을 위한 핵심 전략은?
제조업 AI 기술 도입을 위한 핵심 전략
AI 기술 도입은 제조업뿐만 아니라 모든 업계에서 중요한 과제가 되고 있습니다. 다양한 AI 플랫폼이 등장하고 있는 상황에서, 대표들은 AI 기술이 비즈니스 성과로 이어질지 고민하며 투자에 신중을 기하고 있습니다. 특히 챗GPT와 같은 언어 모델이나 이미지 생성 플랫폼 등은 관심을 끌고 있지만, 비용 대비 효과를 증명하는 데 어려움이 있습니다.
AI 도입의 필요성과 주요 사례
실패사례만 있는 것은 아닙니다. 비용 절감과 수익성 확대라는 두 가지 측면에서 유용한 솔루션을 만들어 내기도 했습니다. 예를 들어, 비전을 활용한 결함 탐지와 불량률 요인 분석, 설비의 예측 유지 보수, 제품 설계 및 생산 최적화, 실시간 모니터링을 통한 문제 해결, 협동 로봇 활용, 반복 작업의 자동화 등은 비용 절감의 사례로 볼 수 있습니다. 시장 개척, 고객 정보 분석 및 세분화, 제품 개발, 프로그래밍 등은 AI 기술이 수익성을 높이는 방식으로 활용되고 있고요.
AI 도입이 어려운 이유
AI 도입이 어려운 이유를 기술 관점에서 설명하면, 먼저 데이터 수집의 어려움이 있습니다. 제조 현장에서 유의미한 데이터를 확보하기 위한 시간과 노력이 요구되지만, 이를 충족하지 못하거나 현장에서는 데이터의 중요성을 인식하지 못하는 경우가 많습니다. 또한, 산업 현장의 복잡성을 이해하고 데이터를 실제 현장에 적용하기가 쉽지 않습니다. 현장의 물리적 특성과 다양한 변수가 결합된 데이터는 해석이 어렵고, 결과의 신뢰성을 평가하기도 까다롭습니다. 이러한 이유로 제조업에서는 소프트웨어 산업과 달리 데이터를 다루는 데 상당한 제약이 존재합니다.
AI 도입을 위한 해결 방안
AI 기술의 성공적인 도입을 위해서는 현장 전문가와의 협업이 필수적입니다. 올바른 데이터를 확보하고, 적합한 AI 기술을 적용하기 위해서는 현장 관계자와 긴밀히 소통하며 핵심 문제를 발굴해야 합니다. 이를 통해 문제 해결 과정의 복잡성을 줄이고, 빠른 결과를 도출할 수 있는 AI 알고리즘을 적용할 수 있을 것입니다. 또한, 데이터가 부족한 경우라도 문제에 맞는 소량의 데이터로도 효과적인 해결이 가능할 수 있습니다.
AI 도입 성공을 위한 핵심 전략
AI 기술 도입에서 가장 중요한 요소는 현장 전문가와의 소통 능력입니다. 따라서 제조업과 AI 기술을 모두 이해하는 매니저나 코디네이터가 필요하죠. 이미 제조 전문가는 넘쳐납니다. AI 기술 전문가는 아직 부족하지만 육성이 활발히 이루어지고 있는 상황입니다. 하지만 제조현장을 경험해 봤으면서도 AI 기술을 이해하고 있는 인력은 부족하죠. 이러한 중재자를 육성함으로써 현장 전문가와 AI 전문가 간의 소통을 원활하게 이끌어 갈 수 있을 것입니다.
AI 기술의 도입은 단순한 기술적 도입을 넘어, 기업의 문화를 변화시키고 새로운 비즈니스 가능성을 열어주는 중요한 역할을 할 수 있습니다. 정부는 성공 사례를 공유하고 홍보하여 기업들이 AI 도입의 효과를 체감할 수 있도록 지원해야 합니다. 이는 기업의 수익성 확대와 AI 산업의 성장뿐만 아니라 국가 경쟁력을 강화하는 길이 될 것입니다.
[원문]
[참고 자료]
https://www.comworld.co.kr/news/articleView.html?idxno=51399
