[첨단 헬로티]

인공지능은 수십억 개의 인터넷 연결 센서나 장치로부터 흘러 들어오는 방대한 데이터를 처리한다. 중요한 점은 중소기업도 이 같은 방대한 양의 데이터를 활용할 수 있게 되었다는 점이다. 특히, 최근 중소 제조 업체들 사이에선 스마트팩토리 구축에 유니버설로봇과 같은 협동로봇을 사용하는 사례가 늘고 있다. 협동로봇의 경우 주변기기 및 다양한 애플리케이션과 쉽게 통합될 수 있어 인공지능 기술이 쉽게 적용될 수 있기 때문에 활용도가 높다.

▲ 최근 제조업 전반에 스마트팩토리에 대한 관심이 높아지면서 로봇 자동화에 대한

 투자가 활발해 지고 있다. (사진출처: 유니버설로봇)

인공지능이 쉬워진다

준비가 되었든 아니든, 인공지능(AI)은 이미 우리 삶의 모든 측면에 스며들고 있다. 인공지능은 사람들이 다녀간 흔적을 수집하고 데이터화 한다. 이를 통해 개개인에게 맞춤 상품을 추천해줄 뿐만 아니라 운전 시 차선을 벗어나거나 사고 위험이 있을 때 운전자에게 경고를 하기도 하며, 로봇 진공 청소기가 집안 청소 시 최적의 경로를 설정하게끔 유도한다. 이처럼 인공지능은 다양한 영역에서 널리 활용되고 있다.

한 연구에 의하면 5천만 달러 이상의 매출을 올리고 있는 기업의 80%가 어떤 형태로든 인공지능을 활용하고 있는 것으로 나타났다. 이미 대기업들은 업무 효율성을 높이고, 고객에게 더 나은 경험을 제공하기 위해 인공지능 기술에 투자를 아끼지 않고 있으나, 중소기업 입장에선 인공지능이라는 개념이 아직 멀게만 느껴질 수 있다.

그러나 아직 실망하긴 이르다. 날마다 혁신적이고 새로운 기술이 개발되고 있으며, 보다 저렴하고 사용하기 쉬운 인공지능 관련 기술들도 속속들이 등장하고 있다. 중소기업들도 충분히 사용할 수 있을 정도로 인공지능에 대한 진입장벽이 점차 낮아지고 있는 것이다. 때문에 중소기업도 지속적인 성장을 도모하고 경쟁력을 유지하기 위해선 인공지능 기술 도입을 고려해야 한다.

활용 가능해지고 있는 머신러닝과 스마트 자동화 애플리케이션

인공지능은 방대한 데이터와 정교한 컴퓨터 알고리즘을 바탕으로 인간을 모방한다. 머신러닝(Machine learning)이나 스마트 자동화와 같은 기술들이 종종 인공지능과 동일 선상에서 비교되곤 하지만, 실제로는 인공지능을 응용한 것들이다.

인공지능은 수십억 개의 인터넷 연결 센서나 장치로부터 흘러 들어오는 방대한 데이터를 처리한다. 또한, 음성인식, 영상시스템 등의 기술을 통해 소리·영상도 데이터화 되고 있으며, 자연어 처리(NLP), 영상인식, 가상현실(VR) 분야의 극적인 발전은 인공지능과 관련 기술의 발전에도 큰 영향을 미치고 있다.

중요한 점은 중소기업도 이 같은 방대한 양의 데이터를 활용할 수 있게 되었다는 점이다. 특히, 최근 중소 제조 업체들 사이에선 스마트팩토리 구축에 유니버설로봇과 같은 협동로봇을 사용하는 사례가 늘고 있다.

협동로봇의 경우 주변기기 및 다양한 애플리케이션과 쉽게 통합될 수 있어 인공지능 기술이 쉽게 적용될 수 있기 때문에 활용도가 높다. 또한, 빅데이터· 사물인터넷(IoT)· 인더스트리 4.0· 클라우드 컴퓨팅 분야의 기술이 급격하게 발전하고 비용도 점점 저렴해지면서 인공지능과 로봇을 함께 사용하는 사례는 더 늘어날 것으로 보인다.

제조업체들도 활용할 수 있는 다양한 인공지능 솔루션

인공지능 애플리케이션은 기업들이 직면한 다양한 문제를 해결하는 데 도움된다. 지능형 소프트웨어는 과거의 패턴을 검색하고, 이상 부분을 식별하고 학습하며, 사용자가 데이터에 기반한 정확한 결정을 내릴 수 있도록 한다. 또한, 기업은 고객 또는 공급업체의 패턴을 분석하여 결과를 예측할 수 있다. 이를 통해 문제를 해결하거나 새로운 기회에 보다 빠르고 정확하며 비용 효율적으로 대응할 수 있게 됐다.

인공지능을 활용하면 채용, 판매, 마케팅, 고객 서비스 등에 필요한 프로세스를 자동화하여 보다 효율적이고 정확한 결과값을 얻을 수 있다.

인공지능이 컴퓨터가 즐비한 사무실에서만 활용되는 것은 아니다. 실제 제품이 생산되는 제조 현장에선 수요 예측, 생산량 계획, 다운타임 방지, 폐기물 감소 그리고 산출량 증대를 위한 정보 분석에 인공지능이 활용되며, 생산 혹은 보관 단계에서 발생하는 수많은 데이터를 인간 대신 자동으로 수집한다.

고도로 정교한 맞춤형 인공지능 시스템을 제조 라인에 통합시킨다는 것이 중소기업에는 어려울지도 모른다. 이를 위해 ‘인공지능 라이트(AI Lite)’라는 개념이 도입되었다. 저렴한 비용으로 정보를 신속하게 분류하고 제공받을 수 있는 솔루션을 일컫는 말로 비교적 새로운 개념이다.

인공지능 라이트 개념은 중소기업이 프로그램 구축 등에 대해 직접적으로 자원을 투자하지 않고도 데이터를 제공받을 수 있도록 한다. 소프트웨어 공급 업체들도 중소기업들을 위해 확장이 가능하고 효율적인 클라우드 기반의 머신러닝 툴을 개발하고 있다. 이들이 개발하는 툴은 소셜 미디어, 전사적 자원 관리(ERP), 고객 관계 관리(CRM), 온라인 판매 데이터베이스, 공급망 데이터 등과 같은 곳에서 유의미한 데이터를 추출하여 중소기업이 바로 활용할 수 있는 데이터의 형태로 변환하여 제공한다. 

▲ 협동로봇과 증강현실 기술의 통합도 가능하다. 유니버설로봇의 협동로봇은 외부 기기들과

 쉽게 통합이 가능해 다양한 분야에서 활용될 수 있다. (사진출처: 유니버설로봇)

인공지능과 협동로봇을 통해 자동화를 쉽고 빠르게

인공지능은 다양한 분야에서 활용될 수 있다. 인공지능을 통한 마케팅 자동화와 판매 관리 툴은 자원이 한정된 업체일지라도 예산을 최대한 활용할 수 있도록 지원한다. 또한, 경제적, 정치적 동향부터 날씨 정보에 이르기까지 거의 모든 데이터의 상호 분석을 통해 부품 및 원자재 조달, 재고, 자원 소비, 장비 유지보수 그리고 제조 및 공급망 관리를 최적화할 수 있다.

인사 영역에서는 인공지능을 통해 새로운 직원을 고용하고 관리할 수도 있다. 재무 영역에서는 비용 보고서를 분석하여 오류나 잠재적인 부정 행위를 표시하고 비용 절감 및 적절한 정책 변경 시기를 잡는데 도움을 준다.

무엇보다도 제조 생산 현장에서 인공지능의 도입이 활발하다. 글로벌 시장조사기관 트렌드포스(TrendForce)는 2020년까지 세계 스마트 제조 시장의 연평균 12.5%의 성장세를 보이며, 3,200억 달러 규모까지 성장할 것으로 전망했다.

지능형 제조 시스템은 생산성과 수익성의 균형을 잡아준다. 이는 한 쪽이 증가하면 다른 한쪽이 감소하곤 했던 기존의 자동화 방식과 차별된다. 인간의 손길이 필요했던 섬세하고 정밀한 작업도 비전 시스템과 인공지능 기계 제어를 통해 자동화가 가능해지고 있다.

인공지능을 활용한 스마트 제조 자동화에 대한 기업들의 투자는 협동로봇이 등장하면서 더욱 활발해지고 있다. 로봇산업협회(RIA)에 따르면, 협동로봇은 현재 산업 자동화 영역에서 가장 빠르게 성장하고 있는 부문으로, 2025년까지 10배의 성장이 예상돼, 산업용 로봇 시장에서 34%를 점유할 것으로 전망된다. 2008년, 덴마크의 협동로봇 개발 업체인 유니버설로봇(Universal Robots)이 협동로봇 첫 상용화에 성공한 이후, 현재까지도 많은 기업들이 협동로봇 시장의 높은 성장률과 잠재성을 보고 시장에 뛰어들고 있다.

협동로봇이 제조 현장에서 입지를 넓혀가고 있는 가장 큰 이유는 사용하기 쉽다는 점 때문이다. 유니버설로봇의 공동 설립자 겸 CTO인 에스번 오스터가드는 협동로봇이 갖춰야 할 필수 요소로 ‘사용의 용이성,’ ‘어떤 공정에도 대처가 가능할 정도의 유연함’, ‘기존 산업용 로봇 대비 저렴한 가격’, ‘인간과 함께 나란히 일할 수 있을 정도로 안전함' 등을 꼽았다.

뿐만 아니라 협동로봇은 인공지능과 관련된 소프트웨어 및 장비들과도 긴밀하게 통합될 수 있다. 최근 지능형 제품을 디자인하고 시제품을 만드는 등의 제작 공정에는 머신 비전, 가상현실 그리고 인공지능 등의 기술이 사용되는데 모두 협동로봇과 통합해 운용할 수 있다. 이 같은 협동로봇의 특징들은 대기업뿐만 아니라 중소 제조업체에도 매우 적합한 솔루션이 될 수 있다.

인공지능과 협동로봇은 제조업의 자동화를 더 저렴하고, 유연하고, 프로그래밍하기 쉽게 한다. 혁신적인 ‘RaaS(Robotics-as-a-Service)’ 솔루션을 통해 중소 제조업체일지라도 모니터링 혹은 클라우드 기반의 데이터를 얻을 수 있으며, 이를 구현하는 로봇을 이용해 자체적으로 개발할 수 있는 것 이상의 경제적이고 유연한 자동화가 가능해진다. 이를 통해 기업은 궁극적으로 시장 수요에 따른 새로운 맞춤형 제조 프로세스를 실현할 수 있게 됐다.

유지보수 및 고객 서비스의 자동화

자동화 설비의 유지보수 또한 한결 쉬워진다. 인더스트리 4.0과 IoT 기술은 기본적으로 모든 장비와 센서들을 연결하는 것에서 시작된다. 여기에 인공지능이 접목되면 제조사는 제품의 고장이나 오작동을 예측하고 적절한 조치를 사전에 권고할 수 있다. 이러한 기술은 예상치 못한 다운타임이나 기계 오작동 등으로 인해 발생할 수 있는 손실을 최소화시킨다. 인공지능은 예상치 못한 다운타임으로부터 오는 손실을 60% 이상 줄일 수 있는 것으로 보고되고 있다.

인공지능은 중소기업이 미처 신경 쓰지 못하는 영역까지 도움을 줄 수 있는데, 그 중엔 고객 서비스의 자동화도 있다. 인공지능 챗봇 시스템은 고객 문의 업무의 자동화를 가능하게 하여 고객 만족도뿐만 아니라 서비스 유지비용 또한 절감시킨다. 이 같은 시스템은 자연어 처리와 알고리즘을 사용하여 과거 이력을 통해 해당 고객을 분석하고, 해당 부서로 문제를 이관하는 등의 업무를 자동으로 처리한다. 글로벌 IT 자문기관인 가트너(Gartner)는 2020년까지 고객 관리 업무 중 85%가 직원 간의 상호작용 없이도 해결 가능할 것으로 전망하고 있다.

인공지능이 일으키는 변화의 바람

인공지능 기반 제조 및 비즈니스 도구의 발전은 놀라운 속도로 진행되고 있다. 특히 고객 서비스, 영업 및 마케팅, 재무와 같은 분야에서도 광범위하게 사용될 수 있으며, 비용 또한 경제적이다. 또한, 스마트 자동화 기술은 다방면의 생산 현장에서도 구현되고 있다. 트렌드포스의 최근 연구에 따르면 제조업체들이 머신러닝과 같은 스마트 기술의 적용 영역을 점차 늘려가고 있는 것으로 나타났다.

기업 전반에 인공지능을 도입하는 것은 오랜 기간이 필요하기 마련이다. 그러나 중소기업에게는 조직의 모든 영역에 인공지능이 필요하지 않을 수 있다는 점을 염두에 둬야 한다. 제조업체의 경우 스마트 기술을 사용하여 가장 먼저 극복해야 하는 핵심 과제가 무엇인지를 파악하는 것이 중요하다. 제조업체는 우선 반복 가능한 작업을 더 효율적이고 저렴하게 할 수 있는 정도의 자동화 수준을 목표로 하는 것이 바람직하다.

그리고 중소기업일지라도 인공지능 도입 초기 단계에 조직 전체를 고려하여 계획을 수립해야 한다. 향후에도 인공지능 시스템을 유지하거나 조직 전반에 도입하기 위해서는 인공지능 도입 초기부터 단일 부서에만 적용될 수준이 아닌 더 넓은 범위에 적용될 수 있도록 계획해야 한다. 새로운 기술의 적용은 조직과 기업 전반에 변화를 일으킬 수 있기 때문에 조직 내 최고 고위급부터, 조직원 전체에 이르기까지의 참여와 지원이 밑바탕 되어야 한다.

이용상, 유니버설로봇 코리아 영업본부장