“제조업 AI 기술 활용도 낮다…첫걸음은 충분한 이해와 명확한 목표 설정” “AI 생태계 구축 위해선 단번에 해결보다 작은 것부터 자동화 접근 필요” 챗GPT 열풍으로 시작된 생성형 AI 시대가 눈앞에 성큼 다가왔다. 월드 이코노믹 포럼에서 발표한 설문 결과에 따르면, 2030년까지 산업 전반에서 생성형 AI 및 분석형 AI가 창출할 수 있는 잠재적 연간 가치 총액은 6.7T 달러다. 또 제조기업 대다수 경영진들은 앞으로 AI가 핵심적인 경쟁력을 만드는 도구가 될 거라고 전망하고 있다. 그러나 실제로 AI 관련해서 당초 생각했던 목표를 성공적으로 달성한 기업의 비율은 다른 산업에 비해서 여전히 낮은 상황이다. 이를 두고 전문가들은 AI가 좋아 보인다는 단순한 이유로 데이터나 AI에 대한 충분한 이해 없이 결정을 내리고 잘못된 방식으로 접근해 실패하는 경우가 많다고 지적한다. 그러면서 성공적인 도입을 위해서는 AI와 데이터에 대한 충분한 이해, 데이터 준비 상태, 그리고 명확한 목표 설정이 중요하다고강 조한다. 3월 27일부터 29일까지 열리는 산업자동화 전문전시회인 ‘2024 스마트공장·자동화산업전 ’(Smart Factory + Automation Worl
보스턴컨설팅그룹(BCG)의 박영호 파트너가 금융 분야에서 디지털 공급망 관리가 새로운 투자와 혁신의 영역으로 떠오르고 있다고 밝혔다. 아울러 기업들이 디지털 전환을 통해 공급망의 가시성을 높이고, 리스크를 더 효과적으로 관리할 수 있게 됨으로써 금융기관들의 관심이 커지고 있다고 덧붙였다. 21일 열린 SCM SUMMIT 2024에 연사로 참여한 박영호 파트너는 ‘공급망 관리 필요성 및 효과적인 디지털 솔루션 활용 방안’을 주제로 발표하며 이같이 말했다. 박 파트너에 따르면 최근 팬데믹, 전쟁 같은 글로벌 이슈가 기업 운영의 복잡성을 증대시켜, 디지털 기술을 활용한 효율적인 공급망 관리의 중요성이 커지고 있다. 박 파트너는 “현대 비즈니스 환경에서 공급망 관리는 기업의 생존과 성장에 있어 필수적인 요소로 자리 잡았다”며, 특히 데이터 기반의 의사결정이 공급망 관리의 핵심으로 자리 잡으면서, 관련 데이터를 효율적으로 관리하고 활용하는 것이 중요해졌다”고 언급했다. 이어 박 파트너는 “국내 기업들도 이러한 글로벌 트렌드에 발맞추어 공급망 관리의 디지털화에 주목하고 있다”며, “많은 국내 기업들이 현재 디지털 공급망 관리를 도입, 데이터 수집 및 분석을 강화하고 이
트위니 로봇사업본부 김재성 본부장이 물류 자동화 분야에 혁신을 가져올 자율주행 기술을 소개했다. 김재성 본부장은 지난 21일 열린 SCM SUMMIT 2024에서 트위니의 자율주행 로봇 솔루션을 소개했다. 김 본부장에 따르면 트위니의 자율주행 로봇 솔루션은 기존 물류 현장의 고정된 환경을 바꾸지 않고도 유연하게 적용될 수 있어 작업의 효율성을 극대화할 수 있다. 업계에서는 특히 창고의 구조 변경 없이도 단순히 로봇을 배치함으로써 비용 절감과 효율성을 동시에 얻을 수 있다는 점에 주목하고 있다. 김 본부장은 “트위니의 로봇 솔루션의 핵심 키워드는 '유연함'”이라고 강조했다. 그는 “자율주행 로봇은 3D 라이더 기술을 통해 사람과 똑같이 주변 환경을 인식하고 자유롭게 이동할 수 있다”며, “사람과 똑같이 현장의 다양한 환경에 적응해 작업을 수행할 수 있기 때문에 기존의 자율주행 로봇처럼 바닥에 마커나 특별한 설비를 추가하지 않아도 된다”고 설명했다. 김 본부장에 따르면 트위니의 자율주행 로봇은 이미 여러 물류 센터에서 성공적으로 운영되고 있다. 로봇이 피킹, 포장, 이송과 같은 반복적인 작업을 수행함으로써 작업자의 피로도를 줄이고 효율을 크게 향상시킨다. 김 본
인더스트리4.0 시대 분야를 막론하고 AI 도입은 선택이 아닌 필수다. 특히 제조업 현장에서 AI 기술은 품질 관리, 생산 최적화, 예지 유지 보수에 획기적인 도움을 준다. AI는 획기적인 기술이지만, 성공적으로 도입하고 활용하기는 쉽지 않다. 데이터 수집 및 전처리, 모델 개발, 학습, 배포, 운영 등 어려움이 존재하기 때문이다. 라온피플의 ‘EZ PLANET’은 AI 개발에 도움을 주는 플랫폼이다. 머신러닝은 국가 운영 시스템, 기업, 개인 생활 등 다양한 분야에 활용되고 있으며 그 범위는 지속적으로 확대되고 있다. 로봇의 눈, 제품 품질, 속성별 분리, 객체 인식 자율주행 등 다양한 분야에서 활용되고 있다. 이렇듯 머신러닝의 중요성은 더욱 커지고 다양하게 적용이 되고 있지만, 아직도 개발이 어려운 것이 사실이다. 예를 들어 제품마다 양불판정 기준이 다 다르다. 즉, 제품이 바뀔 때마다 재학습이 필요하다는 것이다. 머신러닝 개발은 프로젝트 수집, 데이터 수집 및 레이블링, 모델 학습, 평가, 배포 및 적용 등의 단계에서 무한 반복이다. 전문 지식을 갖춘 엔지니어가 비효율적인 작업을 반복하게 된다. 제조업 현장에서 기존 머신러닝 기술은 데이터 수집 및 전처
최근 산업 내에서 급속도로 구축되고 있는 자동화 설비는 주로 압축공기를 이용한다. 이에 기체류를 다루는 설비 및 배관이 구축되는데, 이때 설비 및 배관에서 누출되는 압축공기·스팀·가스 등 기체를 감지하는 것이 중요하다. 음향 카메라는 이 과정에서 중추적인 역할을 한다. 음향 카메라를 활용해 기체의 누출 위치 및 상황 파악이 가능하다. 여기서는 소리를 시각적으로 구현해 설비의 결함까지 순각포착하는 한국플루크의 음향카메라를 소개한다. 현재 산업 안에는 기술 하나만으로 각종 문제를 해결하는 ‘원스톱’ 기술에 대한 요구가 증가하고 있다. 단 하나의 핵심 기술로 여러 영역을 다루는 개념인데, 고도화된 효율성이 곧 산업 경쟁력인 시대에서 존재감이 부각되고 있다. 음향 카메라는 소리를 시각적으로 구현해 현황을 파악하는 데 기여하는 기술이다. 제조 분야에서는 제조 공정 및 설비의 상태를 파악하는 데 주로 활용되고 있다. 최근 산업 내에서 급속도로 구축되고 있는 자동화 설비는 주로 압축공기를 이용한다. 이에 기체류를 다루는 설비 및 배관이 구축되는데, 이때 설비 및 배관에서 누출되는 압축공기·스팀·가스 등 기체를 감지하는 것이 중요하다. 그러나 통상적으로 소음 수준이 높은
AI를 배워가는 과정들이 대기업 위주에서 이제는 중견 중소기업까지 확산되고 있다. 그만큼 AI에 대한 인식이 높아져 잘 이해 하고 있다는 방증이다. 제조나 산업 분야에서는 AI를 도입하고자 할 때 어떤 부분들을 고려하면 되는지 살펴보고, 그런 측면에서 마키나락스의 솔루션과 서비스를 소개하고자 한다. AI 기술은 놀라운 속도로 발전하고 있다. 2016년 전만 해도 AI가 글자나 이미지 등을 인식하는 정도의 수준까지 오는데 약 10년이 걸렸다면 2016년 이후엔 사람의 인식 능력을 따라 잡는데 2~3년 밖에 걸리지 않을 정도로 급속히 빨라지고 있다. 이게 가능할 수 있었던 이유는 AI를 활용할 수 있는 기반 기술들이 성장했기 때문이다. AI를 잘 하려면 여러 가지 데이터 특성들을 분류할 수 있게 모델 사이즈가 커져야 하는데, 최근 강력한 컴퓨팅 파워를 보유한 기업들이 등극하며 산업적으로 기술적으로 성장하면서 연간 10배 정도 모델 사이즈가 커지고 AI 성능도 크게 향상되고 있다. 제조 산업과 AI 바야흐로 AI 시대가 시작됐다. 그렇다면 제조와 산업에서 AI는 어떻게 활용되고 있을까? 제조 산업은 상대적으로 ICT나 IT 산업보다 AI 활용도가 높지 않다. 그러
산업 현장에서는 AI를 심기 위한 전방위적인 노력이 지속되고 있다. 여기에 엔지니어링 기술을 기반으로 완성도를 갖춘 ‘연속공정’도 고도화를 위해 AI를 접목하자는 목소리가 커지고 있다. 장윤석 인이지 기술영업이사는 공정에 AI를 적용하기 위한 필수 요소로 ‘데이터’를 강조했다. 그는 “현장 데이터의 품질이 생산성·효율성 등 공정의 수준을 판가름하는 척도가 될 것”이라고 말했다. 이 글에서는 인이지 솔루션이 어떤 차별점을 가지고 어떤 공정에서 활약하고 있는지 소개한다. 조명 받는 AI 기술 최근 산업 현장에서는 ‘인공지능(AI) 안착’이 핵심 키워드다. 현장에 효율적이고, 정확하며, 안전한 AI를 적용하겠다는 의지가 뜨거운데, 이에 AI 기반의 각종 솔루션 및 서비스가 우후죽순 출시되고 있다. 이 가운데 새롭게 조명 받는 AI 기술 중 하나가 ‘설명 가능한 AI(XAI)’다. XAI는 AI가 도출한 결과에 대해 근거 및 이유를 제시하는 기술이다. AI에 대한 무조건적인 신뢰를 방지하고, 정보의 불확실성에 대응하는 데 가치를 인정받고 있다. 이처럼 산업 안에서는 전 영역에 AI를 심기 위한 전방위적인 노력이 지속되고 있다. 여기에 엔지니어링 기술을 기반으로 완성
최근 배송량 증가로 제조 물류 최적화에 대한 니즈가 높아지면서 스마트 팩토리 도입이 많아지고 있다. 단편적으로 바라봤을 때 스마트 팩토리를 하드웨어에 의한 자동화를 생각하는 경우가 많다. 사람을 대체하는 AGV, 기계 설비에 의한 자동화가 시각적으로 직관적인 스마트 팩토리 도입처럼 보이기 때문이다. 하지만 현장의 스마트 팩토리를 효율적으로 가동하기 위해서는 정보·지능화 시스템이 연계되어 있어야 한다. ‘자동화’는 어떤 현장 및 업무에 적용하느냐에 따라 다양한 의미로 정의된다. 현장에는 생산 설비, 검사 설비, 물류 설비 자동화 등 다양한 영역이 존재한다. 그렇기 때문에 자동화를 하기 이전에 어떤 것들을 타깃팅할지 명확하게 정의하는 것이 무엇보다 중요하다. 물류 자동화의 경우 자동화 기획부터 설비/장비 도입과 통합제어 구축, 운영 프로세스를 고려해야 한다. 제조 현장은 제품과 업에 따라 환경이 다양하다. 각자 다른 환경에 어떻게 적용해 스마트 팩토리화를 시키는 것이 무엇보다 중요하다. 미라콤아이앤씨는 각 기업 업무 프로세스를 중심으로 컨설팅을 통해 컨셉안을 도출하고, 컨셉안 기반의 상세 설계, 이를 바탕으로 자동화 설비 구축 및 운영까지 진행하고 있다 . 솔루
글로벌 환경 규제가 강화되고 있다. 환경을 지키지 않으면 글로벌 시장에서 퇴출시키겠다는 일종의 무역장벽이 세워지고 있는 것이다. 누빅스는 이런 국제 환경 규제 정책에 대응하는 SaaS인 ‘VCP-X’를 통해 수출 생태계를 구축하는 중이다. 강명구 누빅스 부사장은 “규제 대응 및 환경 인증 역량 확보 등 과정을 VCP-X 구독만으로 해결할 수 있다”고 강조했다. 이 글에서는 글로벌 규제 대응을 위한 VCP-X를 소개한다. 글로벌 규제 대응 글로벌 환경 규제는 탄소국경조정제(CBAM)·탄소 발자국(Carbon Footprint)·디지털 제품 여권(DPP) 등을 발표한 유럽연합을 필두로 전 세계적으로 확산되고 있다. 이에 따라 산업도 해당 트렌드에 대한 대응 전략을 마련하고 있지만 일각에서는 아직 준비가 미흡하다는 분석을 내놓고 있다. 특히 전문가들은 수출 의존도가 높은 우리나라 산업 특성을 언급하며, 일종의 무역장벽이 세워지고 있다고 우려의 목소리를 높인다. 여기에는 환경을 지키지 않으면 글로벌 시장에서 퇴출시키겠다는 공격적인 정책, 세금을 부과하겠다는 비교적 낮은 강도의 정책 등 법제화된 친환경 정책이 시장을 뒤덮는 추세다. 누빅스는 이런 국제 환경 규제 정책
RPA는 프로세스 자동화 기술로, 문서 처리 업무에서 주로 활용된다. 자동화 요구가 급속도로 증가하는 4차 산업 체제에서의 RPA는 제조 현장 영역에서 활동 범위를 확장해 활용되는 추세다. 여기에 디지털 트윈은 시각화·3D, 연결·제어, 다차원 모델링·시뮬레이션, 데이터·보안·분석 지능화 등 현재 산업 내에서 게임체인저로서의 활약을 기대받는 차세대 혁신 기술이다. 디지털 트윈을 활용하면, 각종 기술요소를 조합·융합해 새로운 가치를 발휘하는 또 하나의 기술이 탄생한다. 디지털 트윈은 이런 유연성과 융합성을 바탕으로 잠재력을 인정받아 여러 산업에서 활약 중이며, 잠재적 가치를 지속 재생산 중이다. 이 글에서는 유비씨의 디지털 트윈 전문성과 이 회사가 제공하는 제품 솔루션의 특장점에 대해 소개한다. ‘국대’ 혁신기업 유비씨, 제조 혁신의 가능성을 보다 유비씨는 금융위원회·과학기술정보통신부·중소벤처기업부가 선정하는 ‘혁신기업 국가대표 1000’에 선정된 디지털 트윈 플랫폼 업체다. RPA(Robotic Process Automation)와 CPS(Cyber Physical System)를 접목해, 정적인 데이터 순환에서 동적인 데이터 순환 기반 실시간 피드백을 제공
우리나라 뿌리 산업인 제조 영역에서 인력 문제는 가장 큰 이슈이다. 대기업에 비해 중소 제조 기업은 경쟁력 있는 급여와 직장 환경 제공이 어렵기 때문에 인력 유치와 보유에 어려움이 있다. 또한 잦은 이직과 퇴직, 교육·훈련이 부족하다 보니 업무지식 관리 및 전달이 잘 이루어지 못하고 이는 생산성 감소·프로젝트 지연·노동비용 증가·기업 성장 및 경쟁력 저하·안전사고 등 문제로 야기될 수 있다. 이러한 과제의 해결책으로써 핵심으로 활용되는 기술이 XR(확장현실)이다. 버넥트는 산업용 XR 솔루션을 통해 산업 현장 내 에로사항을 해결하고 있다. 이 글에서는 버넥트 XR 솔루션이 주는 이점과 다양한 기능에 대해서 소개한다. XR 솔루션이 필요한 이유 확장현실(eXtended Reality, XR)은 등장 직후 게임 영역에서 주로 활약할 것으로 기대 받은 기술이다. XR 기술은 가상현실(Virtual Reality, VR) 및 증강현실(Augmented Reality, AR)과 더불어 3차원 가상세계 ‘메타버스(Metaverse)’와 융합되면서 신드롬이 시작됐다. 이후 산업 현장 내에서의 활용성 또한 주목받으면서 잠재력을 인정받았다. 글로벌 XR 시장은 지난해 기준
마키나락스는 ‘2023 세계 100대 AI 기업’에서 제조 분야에 전 세계 유일하게 선정되며 오픈AI, 허깅페이스 등 유수의 AI 기업들과 어깨를 나란히 한 국내 AI 기업이다. MLOps 구축에 주력하는 마키나락스는 2023년 11월 기준 110여명의 임직원 중 75%가 연구 및 개발 인력으로 구성돼 있다. 마키나락스의 신민석 이사는 ‘TAF 2023’에서 “제조업에서는 다양한 도메인이 존재하기에 AI를 적용하기가 어렵다. 개발된 모델을 현장에 적용하기 위해서는 여러 허들을 넘어야 하는데, 이는 범용화한 AI가 필요하다는 반증이다. 제조업 기업은 필요 환경에 따라 스스로 모델을 설계하고 운영해야 하는 시대가 왔다”고 말했다. 그러면서 제조업 디지털 전환과 함께 데이터 품질과 모델 성능이 개선되고 있다고 밝혔다. 신민석 이사는 “기업들의 관심은 이제 AI 모델을 어떻게 운영하고 관리할 것인가에 모이고 있다. 이에 MLOps가 주목받고 있다”고 덧붙였다. 신민석 이사는 또, 머신러닝 시스템에서 중요한 과정 중 하나로 모델 개발을 강조했다. 그는 “머신러닝의 성공적인 운영을 위해서는 똑똑한 모델이 중요하다. 다만, 코드 개발은 머신러닝 라이프사이클에서 일부다.
엣지 컴퓨팅은 방대한 데이터를 중앙 집중 서버가 아닌 분산된 소형 서버를 통해 실시간으로 처리하는 기술이다. 말 그대로 ‘엣지(Edge)’라는 가장자리의 의미처럼, 중앙 서버가 모든 데이터를 처리하는 클라우드 컴퓨팅과 달리 네트워크 가장자리에서 데이터를 처리한다는 의미다. 엣지 컴퓨팅을 활용하면 데이터를 중앙까지 올려서 처리하지 않아도 되기 때문에 빠른 데이터 처리, 응답 속도, 대역폭 최적화, 보안 등의 이점을 얻을 수 있다. 이런 장점으로 엣지 컴퓨팅은 산업 및 기술 분야에서 디지털 전환(DX)의 중요한 역할을 담당하고 있다. 엣지 컴퓨팅 초기 시절에는 초기 구축비용이 높아 도입하기 어려웠지만, 최근 몇 년 동안 기술의 발전과 시장의 성장으로 엣지 컴퓨팅 도입 진입 장벽이 낮아지고 있다. 하드웨어 가격이 저렴해지고, 효율적인 엣지 디바이스가 개발되어 비용이 감소되고 있기 때문이다. 어드밴텍은 산업용 컴퓨터, 임베디드 시스템, 엣지 인텔리전스 솔루션, IoT 관련 제품 및 서비스를 제공하는 기업이다. 어드밴텍의 제품과 서비스는 엣지 컴퓨팅 환경에서 다양한 응용 프로그램을 지원하고, 구현을 돕는다. 어드밴텍의 김경연 책임은 TAF 2023에서 “엣지 컴퓨팅
초거대 AI 등장과 맞물려 산업 기술은 날로 발전을 거듭하고 있다. 초거대 AI는 그동안 산업 내 각 분야에 있던 문제 및 한계 요소를 해결하는 중추 역할을 수행하고 있다. 품질 및 생산성이 강조되는 제조 산업도 초거대 AI 돌풍에 힘입어 AI 도입을 고려하고 있다. 박진우 알티엠 부대표는 ‘TAF 2023’에서 “AI 모델 및 솔루션의 제조 산업 내 성과는 아직 미비한 수준”이라며 AI에 대한 이해를 나타내는 ‘AI 평가 지표’가 낮은 것을 지적했다. 박진우 부대표는 제조 산업 AI 도입 수준에 대해 “제조 기업 중 60%가 파일럿(실증) 단계에 머물고 있다”며 “파일럿 단계를 거쳐 실제 제품 양산 과정에 AI를 적용한 기업은 28% 규모”라고 분석했다. 이는 곧 제조 산업 내 실제 AI 활용 사례가 많지 않다는 것을 의미한다. 그럼에도 그는 실제 AI 활용 사례가 최근 3년 사이 우상향하고 있는 양상에 주목했다. 2021년 10%대, 지난해 15% 내외에 대비해 제조 산업 내 AI 활약 사례가 증가하고 있다는 것이다. 알티엠은 제조 생산성 극대화를 위한 AI 활용 방법론에 집중해 기술 개발 중이다. 알티엠이 제시하는 AI를 통한 제조 생산성 극대화 전략은
ChatGPT의 등장으로 인공지능 기술이 다시금 주목받고 있다. 인공지능 기술의 발전은 우리의 삶을 더욱 편리하고 풍요롭게 만든다. 특히 인공지능은 조직의 생산성 향상, 비용 절감, 새로운 비즈니스 기회 등의 이점을 제공하지만, 동시에 해결해야 할 도전도 제시한다. AI 혁명의 시대, 리더는 어떻게 조직을 이끌어야 할까? TAF 2023에서 대통령직속 디지털플랫폼정부위원회 차인혁 위원이 AI 혁명의 시대 조직을 이끌 리더의 방향에 대해 발표했다. 생성형 AI는 최근에 갑자기 등장한 기술은 아니다. 단초는 1980년대 시작됐으며 이후 2014년 VAE 기술을 시작으로 GAN 기술, 딥러닝 기술의 등으로 급격하게 가속화됐다. 이런 기술이 축적되면서 지금의 생성형 AI가 등장하게 됐다. AI 기술의 특이점은 전례 없이 빠른 시간 안에 급속하게 발전하고 있다는 점이다. 엄청난 자본과 역량이 투입되면서 일어난 결과다. 다만 아직 기술 초기 단계 수준이기 때문에 아웃풋이 나오고 있지는 않지만, 기술 개발 속도를 보면 곧 성과를 얻을 수 있을 것으로 보인다. AI 기술은 기업과 기관에 어떤 영향을 미칠까? AI 기술은 거의 모든 비즈니스와 업무에 영향을 미친다. AI 기
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