2023년이 생성형 AI의 과도기였다고 한다면, 2024년은 각 산업계에서 생성형 AI의 실질적인 도입과 대대적인 상용화가 이루어진 한 해였다고 할 수 있습니다. 금융, 공공, 여행 등 분야를 가리지 않고 업무 효율성 증대와 고객 만족도 향상 등을 위해 생성형 AI를 활발히 도입 및 활용하는 기업들이 늘어나고 있기 때문입니다.

  반면에 제조업 분야는 높은 수준의 품질 유지에 대한 기준과, 생산 노하우에 대한 실험적인 도전이 타 업계에 비해 상대적으로 어려워, 인공지능 도입이 힘들다는 인식이 여전히 만연해 있습니다. 이로 인해 보수적인 시각을 가진 일부 제조업체들은 아직도 AI 도입을 놓고 관망만 하는 상황입니다.

  그러나 과거에 생성형 AI 기술이 단순히 이론적 연구나 일부 테스트 단계에 머물렀던 혁신적인 기술로 여겨졌던 것과는 다르게, 이제 AI는 제조업에서도 활발하게 도입되며, 공정 최적화, 품질 관리, 공급망 개선 등 다양한 분야에서 눈에 띄는 성과를 보이고 있습니다.

  많은 메이저 제조업체들이 생성형 AI를 적용해 생산 효율성을 높이고, 운영 비용을 절감하고 있는 상황입니다. 이러한 변화는 초기 도입기를 지나 이제 성숙기로 접어들고 있습니다. 이번 시간에는 제조업계의 AI 도입 현황과 성공 사례를 통해, 생성형 AI가 제조업에 얼마나 중요한 역할을 하고 있는지 살펴보겠습니다.

 

 

제조업계의 인공지능 도입 현황 및 활용 분야

  현재 글로벌 제조업계에서 AI 도입은 빠르게 확산되고 있습니다. 2023년 약 3.2억 달러(약 3조 9천억 원)이었던 제조업 AI 솔루션의 시장 규모는 매년 45.6%라는 놀라운 규모로 성장하여 2028년경에는 약 20억 달러(약 28조 원)에 다다를 것으로 예측됩니다.

  특히 생성형 AI는 예측 분석, 자율 로봇 공정, 맞춤형 생산, 스마트 팩토리 운영 등 다양한 영역에서 실제로 도입되어 운영 중입니다. 이러한 AI 도입을 통해 제조업체들은 더 나은 데이터 기반 의사결정이 가능해졌고, 이는 실질적인 생산성과 품질 향상으로 이어지고 있습니다.

*2028년까지 45.6%의 가파른 성장이 예상되는 제조업계 인공지능 시장, MarketsandMarkets

  글로벌 제조업계에서는 현재 생성형 AI를 활용해 설비의 다운타운 시간을 최소화하는 예지 보전(predictive maintenance)과 이상 탐지(Anomaly detection) 등 다양한 기술을 적용하여 단순히 생산 데이터를 분석하고 더 나은 의사결정을 지원하는 것을 넘어 스마트 팩토리, 맞춤형 생산, 자율 로봇 공정 등의 도입으로 실질적인 생산성 및 품질 향상을 도모하고 있습니다. 인공지능은 이제 제조업 회사들의 경쟁력을 좌우하는 결정적인 요소 중 하나로 떠오르고 있는 것입니다.

 

*제조업계 주요 인공지능 활용 분야, The Motley Fool

  뿐만 아니라 인공지능 기술의 발전은 기존에 제조업 기업들이 고민하던 낮은 생산성과 높은 불량률 등 다양한 문제 해결에 결정적인 역할을 하고 있습니다. 특히 다량의 데이터를 바탕으로 한 패턴화를 통해 비정상적인 패턴을 조기에 탐지해 내고 유연한 대응이 가능한 생성형 AI는 다양한 데이터 소스를 기반으로 예측 모델을 개발하여 생산 계획을 최적화하는 과정을 통해 재고 비용을 절감하고 생산량을 조절하는 등 혁신을 꾀하고 있습니다.

 

 

제조업계 인공지능 도입 성공 사례와 메리트

  이미 인공지능 기술이 제조업에 적용되어 다양한 긍정적인 효과를 제공하고 있는 사례는 많습니다. 예를 들어, 포드(Ford)는 AI를 통해 예측 유지보수 시스템을 도입하여 기계 고장 이전에 필요한 수리를 예측함으로써 가동 중단 시간을 크게 줄였습니다. ABB는 생성형 AI를 활용한 자율 운영 시스템으로 생산 공정을 개선하여 생산성을 20% 이상 향상시키기도 했습니다.

*ABB

  BMW와 지멘스(Siemens)와 같은 선도적인 기업들 역시 AI를 사용하여 실시간 생산 공정을 모니터링하고, AI 기반의 품질 검사 시스템을 도입해 단순히 불량률을 줄이는 것을 넘어 완전한 공장 자동화를 실현해가고 있습니다. 특히 지멘스의 경우는 AI의 강점을 녹인 여러 솔루션을 보유하고 제조업계 전반의 인공지능 도입에 큰 공헌을 하고 있습니다. 

 

*자율 공장 아키텍쳐, Siemens

  지멘스의 국내 지사 한국지멘스는 디지털 인더스트리(DI) 비즈니스 부문을 조직해 국내 FA 산업 고도화를 위한 역량을 총동원하고 있으며, 자율제조(Autonomous Manufacturing)라는 제조 산업의 큰 트렌드를 실현하기 위한 생성형 AI 기반 자동화 솔루션을 지속 개발·출시해 자율제조 구현을 지원하고 있다는 점이 인상적입니다.

  다음으로 BMW 그룹의 휴머노이드 로봇 도입을 통한 공장 자동화 사례 역시 눈에 띕니다. BMW 그룹은 얼마 전 로봇 회사 피겨(Figure)와 손잡고 인공지능(AI) 휴머노이드 로봇 ‘피겨 02(Figure 02)’를 미국 사우스캐롤라이나 주 BMW 스파르탄버그 공장(Plant Spartanburg)에 시험 투입했습니다. 

 

*BMW 생산에 투입된 휴머노이드 로봇, BMW Group

  몇 주간 진행된 실험에서 피겨 02는 BMW 생산을 위해 판금 부품을 특정 고정물에 성공적으로 삽입한 다음 섀시의 일부로 조립 작업을 훌륭히 수행해 냈다고 합니다. BMW 그룹에 있어서 이번 실험은 로봇-시스템 상호작용에 대한 가능성을 확인한 의미 있는 과정이었습니다. 이처럼 휴머노이드 로봇이 공정에 투입되게 되면 머지않아 완전한 공장 자동화(Factory Automation)의 실현이 가능해질 것입니다.

  이처럼 제조업 공정에 적극 활용하면 생산 중단 시간을 줄이고, 제품의 품질을 높이며, 운영 효율성을 극대화할 수 있습니다. 앞서 소개했던 제조업 선도 기업들의 인공지능 도입 성공 사례들은 제조업계 전체에 AI 도입의 필요성을 시사하며, 성숙기에 접어든 현황을 잘 보여주는 하나의 지표라고 할 수 있습니다. 이러한 성과는 AI가 제조업의 복잡한 문제를 해결하는 데 얼마나 중요한 역할을 하는지 보여줍니다. 또한 AI의 도입이 비용 절감과 운영 효율성뿐만 아니라, 생산 중단을 줄이고 제품의 불량률을 감소시키는 등 다방면에서 이점을 제공합니다.

 

 

제조업계의 인공지능 도입의 장벽(Pain Points) 및 해결 방안

  물론, AI 도입에는 도전 과제 역시 여전히 존재합니다. AI 시스템의 도입과 통합 과정에서 발생하는 복잡성, 데이터 품질 문제, 그리고 초기 투자 비용 등이 주된 고민거리입니다. 하지만, 이러한 장벽(Pain Points)들은 이미 AI를 도입한 기업들이 경험을 통해 해결 방안을 찾아가고 있습니다. 데이터 관리와 클렌징 과정에서 발생하는 문제들은 클라우드 기반 솔루션을 통해 해결되고 있으며, 초기 도입 비용에 대한 부담은 장기적인 운영 효율성과 ROI를 통해 상쇄되고 있습니다.

  구체적으로 기업들은 다음과 같은 전략을 채택함으로써 생성형 AI 도입에 있어서 발생하는 문제들을 해결하고 있습니다. 우선 클라우드 기반의 솔루션을 통해 데이터 품질을 높이기 위한 체계적인 데이터 관리 시스템을 구축하는 것입니다. 이는 신뢰할 수 있는 데이터 수집과 분석을 통해 AI의 성능을 극대화할 수 있게 합니다. 

  다음으로 단계별 AI 도입을 진행하여 초기 투자 비용을 분산시키고, 운영에 필요한 기술적 역량을 점진적으로 확보하는 접근법을 통해 초기 투자 비용에 대한 회수를 원활하게 할 수 있습니다. 뿐만 아니라 AI 솔루션의 지속적인 모니터링과 업데이트를 통해 변화하는 시장 환경에 적응할 수 있는 유연성을 유지함으로써 변화에 발 빠르게 대응하는 체계를 지속적으로 유지하는 것이 중요합니다.

  결론적으로, 제조업에서 생성형 AI의 도입은 더 이상 실험이 아닌 필수 요소로 자리 잡고 있습니다. AI가 이미 검증된 도구로 자리 잡은 현재, AI 도입은 더 이상 미래가 아닌 현실입니다. 이를 도입하지 않는다면 경쟁력에서 뒤처질 위험이 큽니다. 기업들이 AI를 통해 생산성과 품질을 향상시키고, 경쟁력을 확보하는 데 성공하는 사례가 늘어남에 따라, 전체 산업의 디지털 전환이 가속화될 것으로 예상됩니다.

  앞으로도 제조업계는 AI 기술을 통해 지속적으로 혁신하고, 시장의 변화에 적응하며 성장할 것입니다. 따라서 기업들은 AI 도입에 대한 긍정적인 시각을 가지고, 이를 통해 새로운 기회를 창출하는 데 주력해야 할 시점입니다.

 

 

SK㈜ C&C가 지원하는 생성형 AI를 통한 제조 산업 혁신

  SK㈜ C&C는 여러 SK 관제사 및 다양한 업종과 제조 환경에서 쌓은 수많은 경험을 기반으로 데이터 주도의 디지털 혁신을 지원합니다. 생성형 AI 기반의 공정 지능화로 신속한 의사결정은 물론 품질 분석 및 보정 자동화로 불량률을 최소화하는 등 제조 산업의 경쟁력 확보를 위해 다양한 솔루션을 제공하고 있습니다.

  급속도로 발전하는 기술 환경 속에서 제조 산업의 혁신을 이끌기 위해서는 생성형 AI, 단 하나의 기술만으로는 한계가 있습니다. 제조 데이터 분석 기반으로 스마트 팩토리를 구축 및 고도화하기 위해서는 다양한 시스템을 통합된 환경에서 체계적으로 구현할 수 있어야 합니다. SK㈜ C&C의 iFacts는 생성형 AI를 활용한 생산관리 실행 솔루션부터 설비제어 솔루션, 그리고 ESG 팩토리 솔루션까지 고객사의 경쟁력을 강화하고 지속 가능한 성장을 실현할 수 있도록 돕고 있습니다. 생성형 AI를 활용한 제조 산업 스마트 팩토리 구축을 고민하고 있다면 SK㈜ C&C와 함께해 보세요. 최고의 전문가들이 성공적인 제조 산업 혁신을 도와드리겠습니다.

 

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컨설팅부터 비즈니스 모델 발굴까지

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