인공지능(AI)은 1956년에 'AI의 아버지'로 불리는 존 매카시(John McCarthy) 박사가 세운 이론으로, 최근 Open AI의 생성형 AI 플랫폼인 Chat GPT가 출시되면서 대중의 주목을 받고 있습니다. 전 세계 뉴스는 AI를 집중적으로 보도했으며, 모든 분야의 기업이 프로세스에 AI를 통합하는 방법을 모색하고 있습니다. 제조업체의 경우 생산 라인에서 AI가 할 수 있는 역할을 고려하고 있습니다.

 

이번 글에서는 제조업의 잠재적인 AI 사용 사례를 살펴보고, AI를 시작하기 위한 몇 가지 팁을 제공하고, 성공적인 AI 응용에서 데이터가 하는 역할에 대해 소개하고자 합니다.

 

 

인공지능(AI : Artificial Intelligence)이란?

 

인공지능이란 기계가 시각, 음성 또는 데이터 해석 등 인간의 지능을 모방하여 문제를 해결할 수 있도록 하는 모든 컴퓨터 소프트웨어 애플리케이션을 말합니다. 로봇 공학, 이미지 분석, 언어 처리, 머신 러닝, 인공 신경망 등 여러 가지 방법론을 포괄하는 용어이기도 합니다.

 

기본적으로 AI 시스템은 알고리즘을 사용하여 패턴을 식별하기 위해 데이터를 분석합니다. 보다 복잡한 시스템은 경험을 통해 학습하고, 문제를 해결하고, 사람의 개입 없이 의사 결정을 내릴 수 있습니다.

 

오늘날 AI 애플리케이션은 다양한 산업 분야에서 찾아볼 수 있습니다. 미국의 캠밸 스프 컴퍼니(Campbell Soup Company)는 AI를 사용하여 소비자 선호도 데이터를 분석하고 애자일 디자인 방법론을 통해 신제품 개발을 가속합니다. AI 기반의 폐기물 분석 회사 그레이패럿(Greyparrot)은 자재 회수 시설에서 폐기물을 식별하기 위한 컴퓨터 비전 시스템을 개발했습니다.

 

 

제조업은 AI를 어떻게 활용하고 있을까요?

 

제조업에서는 다섯 가지 주요 영역에서 AI의 가치가 입증되고 있습니다.

 

첫번째로 제조업에서 AI는 품질 관리를 개선하고 오류를 줄이는 데 사용될 수 있습니다. AI 알고리즘은 생산 과정에서 발생하는 데이터를 분석하고 패턴을 식별하여 잠재적인 문제를 미리 예측하고 해결할 수 있습니다. 이를 통해 제조업체는 제품 품질을 향상시키고 반품을 줄일 수 있습니다.

 

두번째로 생산 라인의 효율성을 향상시키는 데에도 사용될 수 있습니다. AI 기술을 사용하여 생산 계획을 최적화하고 제조 공정을 자동화함으로써 제조업체는 생산 시간과 비용을 절감하고 생산성을 높일 수 있습니다.

 

세번째로 수요 예측을 개선하는 데에도 사용될 수 있습니다. AI 모델은 과거 판매 데이터, 시장 동향, 경쟁사 정보 등을 분석하여 미래의 수요를 예측하고 이에 따라 생산 계획을 조정할 수 있습니다. 이를 통해 제조업체는 재고를 최적화하고 공급망을 효율적으로 관리할 수 있습니다.

 

네번째로 생산 설비의 유지보수 및 모니터링에도 사용될 수 있습니다. AI 알고리즘은 기계 데이터를 분석하여 잠재적인 문제를 미리 식별하고 유지보수가 필요한 시기를 예측할 수 있습니다. 이를 통해 제조업체는 생산 중단 시간을 최소화하고 장비의 수명을 연장할 수 있습니다.

 

마지막으로 새로운 제품 개발에도 사용될 수 있습니다. AI 기술을 사용하여 고객의 선호도를 분석하고 시장 동향을 예측함으로써 제조업체는 새로운 제품 아이디어를 발굴하고 제품 개발 프로세스를 가속화할 수 있습니다.

 

제조업에서 AI를 활용하는 데에는 데이터 수집, 전처리, 모델 학습, 배포 등 다양한 기술과 전문 지식이 필요합니다. 제조업체는 AI 프로젝트를 시작하기 전에 데이터 전략을 수립하고 데이터 수집 및 처리 인프라를 구축해야 합니다. 또한, AI 모델의 성능을 지속적으로 모니터링하고 개선하는 것이 중요합니다.

 

 

제조업의 AI 시작하기

 

제조업에서 AI를 활용하는 것은 생산성과 효율성을 향상시키고, 품질을 개선하며, 새로운 제품을 개발하는 데 큰 도움이 됩니다. 이를 위해서는 다음과 같은 단계를 거쳐야 합니다.

 

1.데이터 수집: 제조업에서 AI를 활용하기 위해서는 대규모의 데이터가 필요합니다. 생산 과정에서 발생하는 데이터를 수집하고 저장하는 시스템을 구축해야 합니다. 이 데이터에는 생산 실적, 품질 관리 데이터, 머신 지표, 생산 데이터, 업스트림 및 다운스트림 데이터 등이 포함됩니다.

 

2.데이터 전처리: 수집한 데이터는 전처리 과정을 거쳐야 합니다. 이 과정에서는 데이터의 형식을 통일하고, 불필요한 데이터를 제거하며, 데이터의 결측치를 처리하고, 이상치를 탐지하는 등의 작업을 수행합니다.

 

3.모델 학습: 전처리한 데이터를 이용하여 AI 모델을 학습시킵니다. 이 과정에서는 머신 러닝, 딥 러닝 등의 기술을 이용하여 모델을 구축하고, 학습 데이터를 이용하여 모델을 학습시킵니다.

 

4.모델 평가: 학습한 모델을 평가하여 성능을 확인합니다. 평가 지표로는 정확도, 정밀도, 재현율 등이 있습니다.

 

5.모델 배포: 평가를 마친 모델을 생산 현장에 배포합니다. 이 과정에서는 모델을 실제 생산 데이터에 적용하여 결과를 도출하고, 이를 모니터링하고 분석합니다.

 

6.모델 개선: 모델을 배포한 후에도 지속적으로 모델을 개선해야 합니다. 이를 위해서는 새로운 데이터를 수집하고, 모델을 재학습시키며, 모델의 성능을 모니터링하고 분석해야 합니다.

제조업에서 AI를 활용하는 데에는 많은 비용과 시간이 소요됩니다. 제조업체는 AI 프로젝트를 시작하기 전에 충분한 예산과 인력을 확보하고, 장기적인 계획을 수립해야 합니다.

 

 

변화에 대한 준비

 

제조업에서 AI 프로젝트를 준비하려면 새로운 시스템을 구현하고, 데이터 세트를 개발하며, AI 모델을 학습시키고, 진행 상황을 모니터링하고 분석하기 위한 충분한 리소스도 할당해야 합니다. 특히, GPU 자원은 AI 모델 학습에 매우 중요한 역할을 합니다. 따라서, 제조업에서는 GPU 자원을 효율적으로 활용하기 위한 최적화 작업이 필요합니다. 클루닉스의 아렌티어 딥러닝은 GPU자원을 분할하여 이용할 수 있을 뿐만 아니라 사용량을 파악하고 유휴자원을 회수하여 효과성과 효율성을 동시에 만족할 수 있는 솔루션입니다.

 

AI를 둘러싼 논의에서는 단기적으로 근로자를 대체할 것이란 우려가 빠지지 않지만, 적어도 그 반대는 사실입니다. 포브스(Forbes)는 AI를 통해 근로자가 더 의미 있고 가치 있는 활동에 집중할 수 있을 것으로 전망하고 있으며, MIT와 Statista는 인간과 로봇의 협업(인간 또는 로봇만으로 구성된 팀보다 최대 85% 더 생산적일 수 있음)이 제조업의 미래가 될 것이라고 말합니다.

 

AI를 위한 인력 준비는 지속적인 과정이 될 것이며, 기술이 발전함에 따라 기업은 직원들이 발전하는 데 필요한 기술을 계속 갖추도록 학습 및 개발에 투자해야 할 것입니다.

 

 

[참고자료]

https://www.g-enews.com/