지난 10여 년간 빅데이터는 산업계에서 중요한 화두로 자리 잡았다. 초기에는 단순히 많은 데이터를 수집하는 것에 집중했지만, 이제는 그 데이터를 어떻게 효율적으로 활용할 것인가에 대한 고민이 시작됐다. 이는 빅데이터와 AI, 딥러닝 등 첨단 기술의 융합을 통해 새로운 가능성을 열어가고 있다. 대한민국의 제조업체들도 이러한 변화를 적극적으로 수용하고 있으며, 스마트 제조업으로의 전환을 위해 많은 노력을 기울이고 있다.
빅데이터의 변화와 도전
빅데이터는 단순히 많은 양의 데이터를 의미하는 것이 아니다. 이제는 양보다는 질이 중요해졌다. 양질의 데이터를 통해 유의미한 정보를 추출하고, 이를 바탕으로 의사결정을 내리는 것이 중요하다. 많은 기업들이 아직도 어떤 데이터가 자신들에게 유용한지, 어떻게 활용해야 할지에 대한 명확한 이해를 갖지 못하고 있다.
데이터의 양은 제타바이트(ZB) 단위로 늘어나고 있으며, 이는 기가바이트(GB)와 테라바이트(TB)를 넘어서는 엄청난 양이다. 이러한 데이터를 효과적으로 관리하고 활용하는 것이 기업의 중요한 과제가 되었다. 데이터의 홍수 속에서 질의 세계로 빅데이터는 이제 양보다는 질의 세계로 이동하고 있다.
AI와 딥러닝 기술을 통해 필요한 정보만을 효율적으로 취합하고 활용하는 방법이 연구되고 있다. 이러한 기술들은 단순한 데이터가 아닌, 인지 가능한 정보로 변환하여 시각적으로 전달될 수 있는 형태로 가공된다. 예를 들어, 온도 데이터나 전기 사용량과 같은 디지털 신호를 실제로 유의미한 정보로 변환하는 작업이 필요하다.
이러한 정보를 바탕으로 지식(Knowledge)을 형성하고, 이를 통해 효율적인 의사 결정을 내리는 것이 중요하다. 이는 단순한 데이터 수집에서 벗어나, 정보의 가치를 판단하고 최적화하는 과정으로 이어진다. 많은 기업들이 이 부분에 많은 투자를 하고 있으며, 시장을 선도하기 위해 노력하고 있다.
스마트 제조업의 현황과 과제
스마트 제조업에서는 빅데이터와 AI의 활용이 필수적이다. 제조비용 상승과 엄격한 품질 관리, 경쟁의 심화 등 다양한 과제들이 기업들에 도전 과제로 다가오고 있다. 특히 인구 절벽 문제로 인해 인력 부족 현상이 심화되면서, 자동화와 무인화의 필요성이 더욱 강조되고 있다.
그러나 현장에서는 여전히 숙련된 엔지니어의 노하우가 중요한 역할을 하고 있다. 이들의 경험과 지식을 시스템적으로 녹여내어 신규 엔지니어들도 효율적으로 작업할 수 있도록 돕는 것이 필요하다. 이를 위해 AI와 다양한 기술들이 도입되고 있으며, 이는 스마트 팩토리의 구축과 밀접한 관련이 있다.
전산화·자동화·지능화의 단계
스마트 제조업의 발전은 전산화, 자동화, 지능화의 단계로 이루어진다. 전산화 단계에서는 데이터 수집과 관리가 중요한 역할을 한다. 공장에서 발생하는 다양한 데이터를 체계적으로 수집하고 관리하는 것이 이 단계의 핵심이다. 이를 통해 현재 공정의 상태를 정확히 파악하고, 효율적으로 운영할 수 있다.
자동화 단계에서는 수집된 데이터를 활용하여 공정의 효율성을 극대화하는 것이 중요하다. 예측 모델을 통해 생산 계획을 조절하고, 설비의 상태를 실시간으로 모니터링하며, 필요한 조치를 사전에 취할 수 있도록 한다. 이를 통해 생산성을 높이고 비용을 절감할 수 있다.
지능화 단계에서는 AI와 머신러닝을 활용하여 최적화된 공정을 구축하는 것이 목표이다. 다양한 데이터를 분석하여 문제의 원인을 파악하고, 이를 기반으로 공정을 개선한다. 이를 통해 생산성을 더욱 높이고, 품질을 향상시킬 수 있다.
사례 연구: 스마트 팩토리의 성공 사례
스마트 팩토리의 성공 사례로는 여러 가지가 있습니다. 첫 번째 사례는 전기 사용량을 효율적으로 관리하는 시스템이다. 사용량이 많은 부분과 적은 부분을 구분하여 통합 관리함으로써 비용을 절감할 수 있었다. 이 시스템은 사용량 패턴을 분석하여 효율적인 운영을 가능하게 했다.
두 번째 사례는 글로벌 바이오 기업의 미국 공장이다. 이 공장은 AI를 활용하여 장비의 이상 여부를 사전에 감지하고, 이를 통해 고장을 미리 예방할 수 있었다. 이를 통해 생산성 향상과 비용 절감이라는 두 마리 토끼를 잡을 수 있었다.
세 번째 사례는 국내 정수기 탄소 필터 제조업체다. 이 업체는 AI 기반의 예측 모델을 도입하여 공정의 효율성을 높였다. 데이터 분석을 통해 공정의 이상 여부를 사전에 파악하고, 필요한 조치를 취함으로써 생산성을 높일 수 있었다.
네 번째 사례는 반도체 관련 연구소다. 이 연구소는 측정 데이터를 전산화하여 효율적인 관리가 가능하도록 했다. 이를 통해 생산 공정의 정확성을 높이고, 데이터 관리의 효율성을 극대화할 수 있었다.
마지막 사례는 자동차 부품 제조 공장이다. 이 공장은 네트워크 공사와 PLC 기반의 태그 시스템을 도입하여 공정 데이터를 실시간으로 모니터링하고 관리할 수 있었다. 이를 통해 생산 공정의 효율성을 극대화하고, 품질관리를 강화할 수 있었다.
중소기업의 AI 도입과 적용 사례
중소기업의 AI 도입과 적용 사례도 주목할 만하다. 비스텔리젼스 박진수 수석에 따르면, 중소기업들도 AI를 도입함으로써 큰 효과를 보고 있다. 예를 들어, 한 중소 제조업체는 AI 기반의 결함 예측 시스템을 도입하여 제품의 불량률을 크게 줄일 수 있었다. 또 다른 사례로는 AI를 활용한 생산 스케줄 최적화 시스템을 도입하여 생산성을 향상시킨 경우가 있다.
결론
스마트 제조업의 미래는 밝다. 빅데이터와 AI, 딥러닝 등의 기술을 활용하여 생산성을 높이고, 비용을 절감하며, 품질을 향상시킬 수 있는 다양한 방법들이 연구되고 있다. 이러한 기술들은 단순한 데이터 수집에서 벗어나, 데이터를 유의미한 정보로 변환하고, 이를 기반으로 최적화된 의사 결정을 내리는 데 중요한 역할을 한다.
또한 스마트 제조업의 발전은 단순히 기술의 발전을 의미하는 것이 아니다. 이는 기업의 경쟁력을 높이고, 시장을 선도할 수 있는 중요한 요소가 된다. 따라서 기업들은 빅데이터와 AI의 중요성을 인식하고, 이를 효과적으로 활용할 수 있는 방법을 모색해야 한다.
＊본 특집은 서울테크노파크가 기획한 '제조기업 AI 도입 및 DX 전략 세미나'의 내용을 발췌해 기획됐다. 이번 세미나는 과학기술정보통신부와 정보통신산업진흥원(NIPA)의 '산업전문인력 AI역량강화 지원사업'의 일환으로 마련됐다. 해당 사업은 산업과 AI의 융합을 통해 디지털 혁신을 달성하고자 하는 기업을 대상으로, DX 융합 제조 인력을 육성하기 위한 과정이다.
헬로티 임근난 기자 |
