제조업계의 인공지능(AI) 도입 열기가 뜨겁지만, 현장에서 체감할 수 있는 투자수익률(ROI)을 실현한 사례는 드문 실정이다. 기술 도입은 했지만 생산성과 수익 증대 효과가 불분명하다는 지적이 잇따르는 가운데, 엠버로드는 이러한 현실적 한계를 정조준한다. 화려한 기술보다는 현장 데이터를 기반으로 한 실질적 문제 해결에 초점을 맞춰, 빠른 PoC와 단계적 확산 전략, 사용자 중심 인터페이스까지 종합적으로 제시하며 “ROI 중심의 AI 도입”이라는 해법을 내놓고 있다.

 

 

최근 제조업계는 생산성 향상, 품질 개선, 비용 절감 등 혁신을 목표로 인공지능(AI) 도입에 적극적으로 나서고 있다. 그러나 상당수의 프로젝트가 기대했던 투자수익률(ROI)을 달성하지 못해 현장에서 외면받는 사례가 빈번하게 발생하고 있으며, 이에 따라 AI 도입의 실질적인 효용성에 대한 의문이 제기되고 있다.

 

이러한 상황에서 화려한 기술 도입보다는 실제 비용 절감과 수익 증대에 초점을 맞춘 AI 프로젝트 접근 방식이 제조업 AI 도입의 난제를 해결할 핵심 대안으로 부상하고 있다.

 

제조 AI 도입 성공을 위한 과제

 

전문가들은 현장 데이터 기반의 AI 솔루션 개발 과정에서 외주 AI 용역 기업과의 협업 시 발생하는 ‘현장 지식 부족’ 문제를 지적한다. AI 모델이 실제 생산 현장의 복잡한 문제를 제대로 반영하지 못하고, 데이터상의 피상적인 상관관계에만 의존하는 오류를 범하는 경우가 있다는 것이다.

 

특히 연속 주조 공정의 크랙 예측 AI 모델 개발 사례는, AI 모델링 전반에 걸쳐 현장 전문가의 깊이 있는 도메인 지식이 반영되어야 함을 시사한다. 데이터 준비, 파생 변수 생성, 이상치 처리 등의 과정에서 철저한 이해가 선행돼야 AI가 현장의 실제 문제를 효과적으로 해결할 수 있다는 제언이다.

 

또한 급변하는 생산 현장의 특성상, 데이터 패턴과 상관관계는 끊임없이 변화한다. 이러한 변화에 제대로 대응하지 못한 채 초기 학습된 AI 모델이 개선되지 않으면, 현장 작업자의 신뢰를 잃고 시스템이 외면받을 수 있다. 따라서 AI 모델은 해석 가능하고 신뢰할 수 있으며, 지속적으로 개선 가능한 형태로 개발되어야 한다. 전문가들은 이를 통해 AI의 효용성을 유지할 수 있다고 강조한다.

 

이러한 문제를 극복하기 위한 효과적인 전략으로, 현장 데이터를 ‘제어 가능한 변수’와 ‘제어 불가능한 변수’로 분리하여 학습하는 방식이 주목받고 있다. 제어 가능한 변수는 유량, 온도, 압력, 온습도, 진동 등이며, 제어 불가능한 변수는 계절, 원소재, 자연재해, 대기압 등을 포함한다.

 

이렇게 세분화된 학습을 통해 작업자의 숙련된 경험적 노하우를 정량화할 수 있다. 특히 제어 가능한 변수의 학습을 통해 실시간 최적 제어 가이드를 제공하는 듀얼 모델 구조(Dual Model Structure)는 AI의 실질적인 현장 적용 가능성을 높이는 현실적인 대안으로 주목받고 있다.

 

또한 변화하는 작업 환경에 유연하게 대응하기 위해 사용자가 직접 모델 재학습 주기와 조건을 설정할 수 있는 운영 관리 시스템 구축의 중요성도 강조된다.

 

기술적 분석과 더불어 제조업 AI 도입의 성공률을 높이기 위한 또 다른 핵심 요소는 ‘데이터 기반의 빠른 투자수익률(ROI) 검증’이다. 이는 실제 고객 데이터를 활용하여 AI 모델 예측 결과와 최적 제어 가이드 적용 시 기대되는 효과를 단기간 내 구체적인 수치로 제시함으로써, 사용자가 투자 결정에 대한 객관적인 근거를 확보할 수 있도록 한다.

 

또한 전면적인 시스템 도입에 앞서 단일 라인에 대한 엔드투엔드(End-to-End) 파일럿 시스템을 먼저 구축하여 실질적인 이익을 선제적으로 확인하는 단계별 접근 방식도 가능하다. 이를 통해 AI 도입의 위험 부담을 줄이고 성공 가능성을 높일 수 있을 것으로 전망된다.

 

ROI 중심 실질적 AI 해법 제시…데이터 기반 수익 창출 강조하는 엠버로드

 

이러한 흐름 속에서 산업 AI 솔루션 업체 엠버로드는 제조업 AI 도입의 고질적인 문제였던 낮은 ROI와 현장 적용의 어려움을 해결하기 위한 실질적인 해법을 제시하고 있다. 엠버로드는 AI 기술 자체의 화려함보다는 실제 생산 현장의 문제 해결과 직결되는 비용 절감 및 수익 증대에 초점을 맞춘 AI 솔루션 개발에 주력한다. 특히 포스코 제강소에서 축적한 AI 스마트 팩토리(AI Smart Factory) 구축 경험을 기반으로, 현장 데이터 기반의 사용자 맞춤형 AI 솔루션을 제공한다.

 

이를 토대로 단기간 내에 AI 솔루션 도입 효과를 검증하는 빠른 개념증명(PoC) 방법론을 채택하고 있다. 이를 통해 사용자가 실제 ROI를 확인하고, AI 도입 여부를 신속하게 결정할 수 있도록 돕는다. PoC 이후에는 사용자 생산 환경과 목표에 맞춰, 단계적으로 AI 시스템을 전 공장으로 확장하는 맞춤형 전략을 제시한다.

 

 

또한 AI 모델 개발뿐만 아니라, 다양한 현장 데이터를 효율적으로 통합·관리할 수 있는 데이터 통합 시스템 구축을 제안하며, 머신러닝 운영(Machine Learning Operations, MLOps) 환경도 함께 제공한다. 이는 개발된 AI 모델을 실제 운영 환경에 안정적으로 배포하고, 지속적인 관리를 지원하는 기술 방법론이다.

 

이와 함께 현장 작업자가 직관적으로 AI 분석 결과와 제어 지침을 이해하고 활용할 수 있도록, 사용자 인터페이스(UI) 인프라도 제공한다. 특히 AI 예측 결과에 대한 근거를 명확하게 제시하고, 현장 작업자가 이를 실제 작업에 적용할 수 있도록 실질적인 가이드라인 제공에 중점을 둔다.

 

엠버로드 관계자는 “제조업의 AI 도입 성공은 막연한 기술 적용이 아닌, 현장 데이터에 대한 깊이 있는 이해와 실질적인 수익 창출이라는 명확한 목표 설정에서 시작된다”며 “향후 제조업은 데이터 기반의 빠른 ROI 검증, 단계별 도입 전략, 현장 맞춤형 AI 솔루션 구축 등을 통해 AI 혁신의 결실을 성공적으로 맺을 수 있을 것으로 보고 있다”고 말했다.

 

오토메이션월드 최재규 기자 |