AI와 전통 기업의 부활-제조업 성공
- AI의 가장 큰 혜택, 가장 큰 시장 제조업, 성공 사례 편 -
최재홍 가천대학교 스타트업 칼리지 교수
II. AI를 통한 제조업의 성공과 실패
일반적으로 AI는 분명 많은 기업에 혁신과 효율성을 가져다주지만, 모든 기업에게 성공을 보장하지는 않는다. 성공적으로 AI를 도입한 기업들은 대개 명확한 비즈니스 목표, 충분한 데이터, 그리고 AI 구현을 위한 적절한 인프라를 갖추고 있다.
반면, AI 도입에 실패하는 기업들은 주로 AI의 한계를 제대로 이해하지 못하거나, 기술에 과도하게 의존하는 경향이 있다. 때문에 무리한 투자를 하고, 성공에 집착하여 AI 도입에 법과 제도, 윤리적 문제에 둔감하다. 데이터 프라이버시, 알고리즘 편향, 의사결정의 투명성 등의 문제를 제대로 다루지 못하면 심각한 평판 손상과 법적인 제재를 받을 수 있다.
또한, AI 프로젝트의 성공은 기업 문화와 직원들의 수용도에 크게 좌우된다. AI를 효과적으로 활용하려면 조직 전체가 데이터 중심적 사고방식을 가져야 하며, 지속적인 학습과 적응이 필요하다. 많은 기업들이 AI 도입 초기에 과도한 기대를 하고 빠른 결과를 원하지만, 실제로 AI의 가치를 실현하는 데는 시간과 인내가 필요하다. 결국, AI는 강력한 도구지만 그 자체로 만능 해결책이 아니며, 성공적인 AI 도입을 위해서는 전략적 접근과 신중한 관리가 필수적이다.
제조업에서의 AI 도입도 마찬가지이다. 제조업에서는 AI 도입의 성공과 실패는 앞에서 언급한 것도 물론 다른 몇 가지 요인이 있다. 특징적인 요인 중에 우선, 제조업은 물리적 생산 라인과 기계 설비가 핵심이므로 AI 시스템을 이러한 하드웨어와 원활히 통합하는 것이 중요하다. 성공적인 기업들은 AI를 통해 예측 유지보수, 품질 관리, 생산 최적화 등을 실현하여 생산성을 크게 향상시킬 수 있는데 이들의 중심에는 그들의 생산 시설이나 서비스에서 나오는 데이터에 있다. 반면, 기존 설비와의 호환성 문제나 실시간 데이터 수집의 어려움을 과소평가하는 기업들은 실패하기 쉽다. 또한 제조업은 안전이 중요하다. 효율만을 추구해서 AI 시스템의 오류가 심각한 사고로 이어질 수 있다는 점을 간과해서는 안 된다. 성공적인 기업들은 AI의 의사결정을 검증하고 모니터링하는 체계를 갖추고 있다. 마지막으로, 제조업의 특성상 공정 노하우가 중요한데, 이를 AI 시스템에 효과적으로 반영하는 것이 성공의 열쇠가 될 수 있다.
1. AI를 적용하여 성공한 기업 사례 - 테슬라
미국의 전기자동차 기업으로, 혁신적인 전기차 모델과 자율주행 기술을 가진 테슬러는 AI를 이용하여 최고의 자동차 기업으로 탄생했다. 자동차 산업에 혁명을 일으키며 세계 최고 시가총액의 자동차 기업으로 성장했다. 그들의 성공 요인 중에 하나가 바로 AI이다. 제조 과정에 AI를 적극 도입하여 큰 성공을 거뒀다. 특히 AI를 활용한 자동화 생산 라인 '기가팩토리'를 구축해 생산 효율을 크게 높였다. 테슬러의 기가팩토리는 디지털 트윈을 이용하여 같은 공장에서 배터리셀에서 팩, 차제, 도장, 조립까지 이루어지는 것으로 AI 기반 로봇과 머신 비전 시스템을 통해 품질 관리를 자동화하고, 예측 유지보수로 설비 가동률을 극대화했다. 또한 AI를 활용한 수요 예측과 재고 관리로 공급망을 최적화했다. AI 도입의 결과, 테슬라는 생산성과 효율성을 크게 향상시켰다. 자동차 생산 속도의 증가, 품질관리를 통한 불량률 20% 이상 감소, 관리 시스템으로 공장 에너지 소비를 15% 절감하는 효과도 얻었다. 테슬러가 자동차 생산, 유지 관리, 유통 이외에 다양한 방식으로 AI를 적용하고 있어서 요약하면 다음과 같다.
1) 생산 라인 최적화 (Production Line Optimization)
테슬라는 AI를 활용해 생산 라인의 모든 단계를 실시간으로 모니터링하고 분석, 이를 통해 생산 공정의 병목 현상을 식별하고, 효율성을 극대화한다. 예를 들어, 테슬라의 '가기팩토리(Gigafactory)'에서는 AI 기반 시스템이 각 공정의 데이터를 수집하여 최적의 생산 속도와 자원 배분을 결정하게 된다. 이를 통해 생산 시간을 단축하고, 불필요한 낭비를 줄이는데 AI의 기여가 있다. 테슬라는 Model 3 생산 초기에 생산 라인의 문제로 어려움을 겪었지만, AI를 통해 공정을 재설계하고 로봇의 작업 흐름을 최적화하여 생산량을 크게 늘린 사례가 대표적이다.
2) 예측 유지보수 (Predictive Maintenance)
AI 알고리즘을 사용해 생산 설비의 상태를 실시간으로 모니터링하고, 고장 가능성을 예측하는 것은 공장과 공정 프로세서의 디지털 트윈, 내재된 AI가 큰 역할을 한다. 이를 통해 설비가 고장 나기 전에 유지보수를 수행하여 생산 공장의 무가동 시간을 최소화하는 Before Service이다. 테슬라의 공장에서는 로봇과 기계의 센서 데이터를 AI 모델에 입력하여, 특정 부품의 마모 정도나 고장 가능성을 예측하는데, 이를 통해 계획된 유지보수를 수행하고, 예기치 않은 고장으로 인한 생산 지연을 방지하고 있다.
3) 품질 관리 (Quality Control)
테슬라는 컴퓨터 비전(Computer Vision) 기술과 AI를 결합해 제품의 품질을 자동으로 검사한다. 이 시스템은 제조 과정에서 발생할 수 있는 미세한 결함까지 식별할 수 있으며, 이를 통해 불량률을 크게 줄이고 있는데, 자동차의 도장 결함, 용접 품질, 조립 정확도 등을 AI 기반 시스템으로 검사한다. 이는 기존의 인간 검사원보다 훨씬 정확하고 빠르게 결함을 발견할 수 있는 것은 당연하고 이러한 AI 기술은 제조 생산 외에도 흔하게 사용되는 방법이다.
4) 수요 예측 (Demand Forecasting)
전 세계 시장의 수요를 예측하고, 이를 바탕으로 생산 계획을 수립한다. 이를 통해 재고 과잉 또는 부족 문제를 방지하고, 선제적으로 적정한 재고를 확보하여 생산량을 조절할 수 있다. 과거 테슬러는 판매 데이터, 시장 동향, 계절적 요인 등을 분석해 특정 모델의 수요를 예측하고 이를 통해 각 지역별로 적절한 수량의 차량을 생산 및 공급하는데 AI를 적용하였다.
5) 에너지 관리 (Energy Management)
테슬러 이외에도 제조업에서의 에너지 관리는 대단히 중요한 투입요소 최적화를 위해 필요하다. 공장의 에너지 사용을 최적화하고, 지속가능한 에너지 관리 시스템을 구축해야 안정적인 생산 시스템을 구축할 수 있다. 이를 통해 에너지 비용을 절감하는 것은 물론이고, 환경에 대한 부담을 줄일 수 있기에 중요한 AI 적용사례이다. 테슬라의 Gigafactory는 태양광 패널과 배터리 저장 시스템을 활용해 에너지를 자체 생산하고, AI를 통해 에너지 사용 패턴을 분석해 최적의 에너지 분배를 실현하고 있다.
6) 로보틱스 (Robotics)
AI 기반 로봇을 생산 라인에 도입해 복잡한 조립 작업을 수행하고 있다. 자동차 기업들은 대부분 채택하고 있지만 이 로봇들에게 더욱 강화된 머신러닝을 통해 작업 효율성을 지속적으로 개선하며, 인간 작업자와 협업하여 생산성을 극대화하고 있고, 테슬라의 생산 라인에는 수천 대의 로봇이 배치되어 있으며, 이들은 차체 용접, 도장, 부품 조립 등 다양한 작업을 수행한다. 또한 AI는 이러한 로봇들이 작업 중 발생할 수 있는 오류를 실시간으로 감지하고 수정하여 무중단뿐 아니라 인간과의 협업에서 사고 방지에도 크게 기여하고 있다.
7) 공급망 최적화 (Supply Chain Optimization)
테슬라는 AI를 활용해 공급망을 관리하고, 재고를 최적화한다. 앞에서 언급한 수요 예측과 연결하여 원자재 조달부터 제품 출하까지의 전체 프로세스를 효율적으로 관리한다. AI를 통해 공급업체의 생산 능력, 물류비용, 배송 시간 등을 분석해 최적의 공급망 전략을 수립하는데 빛을 발한 것이 바로 COVID-19와 같은 글로벌 위기 상황에서도 원활한 생산을 유지할 수 있던 이유가 바로 이러한 공급망 최적화 시스템 덕분이었다.
8) 자율주행 기술과의 시너지
테슬라의 자율주행기술은 컴퓨터 비전, 딥러닝을 기반으로, 차량에 장착된 카메라, 레이더, 초음파 센서 등의 데이터를 실시간으로 분석해 주변 환경을 인식하고, 도로 상황, 보행자, 차량 등을 정확히 파악하는데 AI가 핵심요소이다. 또한 강화 학습(Reinforcement Learning)을 통해 수백만 마일의 주행 데이터를 학습하며, 주행 알고리즘을 지속적으로 개선하는데 이를 통해 완전 자율주행을 목표로 기술을 발전시키고 있는데 이는 생산 라인의 품질 검사 및 로봇 제어 시스템에도 동일하게 적용되고 있다.
9) 직원 안전 강화 (Worker Safety Enhancement)
공장 내 작업자의 안전을 모니터링하고 위험 요소를 사전에 예측한다. 당연히 이를 통해 작업 환경을 개선하고 사고를 예방하고 있는데, AI 기반 시스템은 작업자의 동작을 실시간으로 분석해 위험한 상황을 감지하고, 즉시 경고를 발령한다. 즉 작업자의 실시간 모니터링, 위험 상황예측, 데이터를 기반으로 안전 개선, 교육 등으로 이를 통해 작업자의 안전을 보호한다. 이러한 직원의 안전에 과거 사고 데이터를 바탕으로 AI가 특정 작업 공정의 위험도를 평가하고, 이를 토대로 작업 절차를 재설계한다.
10) 데이터 기반 의사결정 (Data-Driven Decision Making)
AI는 모든 테슬라는 모든 생산 및 운영에서 발생되는 데이터를 시스템에 통합해 실시간 분석을 수행한다. 기본적으로 데이터 기반의 의사결정 시스템을 테슬러의 기가팩토리에 정교하게 적용한 것이다. 당연히 이를 통해 경영진은 데이터 기반의 빠른 의사결정을 내릴 수 있게 된다. 공장 내 모든 기계, 로봇, 작업자의 데이터를 수집해 AI 모델에 입력하면 이를 통해 생산 효율성, 품질, 비용 등 다양한 측면에서 최적의 의사결정을 내리게 되는 것이다.
2. 마치면서
제조업에서의 AI는 AI의 응용사례나 시장의 확장에 첫 번째로 중요한 사례이다. 그중에서 테슬라의 사례는 AI 제조업의 적용에 바이블이 된다. 왜냐하면 자동차의 기계적인 생산에서 발생되는 데이터를 통한 AI 적용과 자율주행과 자체 및 주변의 네트워크를 통해 발생되는 데이터가 AI 서비스의 기반이 되기 때문이다. AI를 단순히 기술 도입의 차원을 넘어, 전사적인 혁신의 도구로 활용하고 있는 사례가 되어 이를 통해 생산성 향상, 비용 절감, 품질 개선, 지속 가능성 강화 등 다양한 이점을 얻고 있으며, 제조업의 미래를 선도하고 있기에 타 제조기업에서도 적용 가능한 사례들이 많은 데서 배울 점이 있다. 때문에 테슬라의 사례는 AI가 단순히 기술적 도구가 아니라, 비즈니스 전략의 핵심 요소로 자리 잡고 있음을 보여주고 있다. 다만, 이러한 테슬러의 AI 기술 적용이 보편적인 AI 기술로 진화하고 있다는 것이다. 때문에 모든 제조업에 적용 가능하며 자신들의 영역에 맞게 적용 운용하는 것만이 과제로 남는다.
