미리보기
디지털 시대에 AI는 스마트 공장에서 생산성, 효율성, 품질 관리 등을 혁신하는 핵심 기술로 자리잡았다. AI는 예측 유지관리, 품질 최적화, 안전 강화 등 다양한 분야에서 활용되며, 제조업의 경쟁력을 높인다. 『스마트 공장 인공지능 활용 전략』은 이러한 AI 활용법과 전략을 소개하며, 제조업 혁신을 위한 실용적인 통찰을 제공한다.
AI 기술은 제조업의 여러 측면에서 혁신을 이끌며, 각 기술의 도입으로 생산성, 품질, 효율성 측면에서 제조업의 경쟁력이 크게 향상되고 있다. 품질 관리, 예측 유지보수, 생산 공정 최적화, 자동화, 디지털 트윈, 공급망 관리 등 다양한 분야에서 AI의 활용은 제조업의 미래를 형성하는 중요한 요소로 작용하며, 이러한 기술들은 제조업의 혁신과 발전을 이끄는 핵심 동력 역할을 하고 있다.
－02_“제조 분야에서 인공지능의 활용과 전망” 중에서
AI 지원 예측적 유지관리 전략을 통해 조직은 다음을 수행할 수 있다.
예측적 접근 방식을 채택하여 공장 가동 시간을 극대화한다. 센서 데이터가 잠재적 고장을 사전에 알려 주므로 더 효과적인 의사 결정을 내리고 신속하게 수리할 수 있다. 기계 고장이 운영에 미치는 영향을 최소화하기 위해 미리 계획하고, 생산 중단이 길어지는 사태를 막도록 사전에 유지관리 일정을 잡고, 기계를 점검하는 동안 작업을 다른 장비로 전환할 수 있다.
장비 고장 시점을 예측하여 운영 효율성을 향상한다. 효율적인 장비 가동은 생산 및 수익률의 핵심 동력이므로 기업은 설비 종합 효율(OEE, Overall Equipment Effectiveness)을 극대화하고, 주요 성과 지표(KPI)를 달성하며, 투자 수익률(ROI, return on investment)을 최적화할 수 있다.
과거 데이터를 사용하여 중요한 구성 요소의 마모를 예측함으로써 제품 품질 일관성을 달성한다. 이상 현상이 예측되면 유지관리를 신청하고 장비를 이상적인 매개변수 범위 내로 유지하여 결함률을 0에 가깝게 줄일 수 있다.
－06_“예측 유지관리와 인공지능” 중에서
사람이 직접 관련된 작업은 피로나 집중력 저하 등 다양한 원인으로 인적 오류가 발생하기 마련이다. 예를 들어 품질 검사를 사람이 할 경우 결함이 있는데도 발견하지 못해 통과하는 등의 문제점이 발생할 수 있다. 사람에게는 실수나 오류가 따르기 마련이고 사람은 휴식 없이 계속 일할 수도 없다. AI를 활용하여 사람의 약점을 보완하고 또, 항상 일정한 정밀도로 품질 관리를 실시할 수 있다. 정형화가 가능한 업무나 작업이라면 사람이 하는 것보다 정확하고 빠르게 진행할 수 있다.
－07_“품질 관리 및 결함 방지와 인공지능” 중에서
4차 산업혁명 시대를 맞아 스마트 제조 기술과 인공지능 기술의 융합은 제조업 혁신을 통한 글로벌 경쟁력 확보 차원에서 더욱더 중요해졌다. 특히 IoT 기술의 발전으로 다양한 생산 설비 및 현장, 생산 과정, 제품, 사용자들이 인터넷에 연결되고 있다. 이로부터 확보될 수 있는 데이터를 학습함으로써 제품의 설계에서부터 생산, 사후 관리까지 다양한 분야에 인공지능 기술이 적용될 것으로 예측된다. 이에 따라, 제조 설비 이상 감지, 불량 제품 자동 검사, 안전 관리, 시장 수요 예측 등의 생산 최적화가 가능해지고, 기계 학습 알고리즘을 통해 다양한 불량 사례를 학습할 수 있게 됨에 따라 공정 불량이 급감하고, 더 정확한 분석과 시장 예측을 할 수 있게 된다. 그뿐만 아니라, 제조 전 영역에 걸친 인공지능 기술 접목은 미래 유연 생산 체제 환경에 대한 요구 사항들을 만족시킴으로써 개인이 원하는 제품을 언제든지 주문하고 생산, 판매까지 할 수 있는 수요자 중심의 새로운 제조 시대를 앞당길 수 있을 것으로 기대한다.
－10_“스마트 공장의 미래 동향과 인공지능” 중에서
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