자율제조(Autonomous Manufacturing)’를 실현하기 위한 핵심 기술 중 하나는 ‘제조 AI’다. 최근 제조 AI는 품질 예측, 설비 이상 감지, 공정 최적화 등 다양한 영역에서 고도화되고 있다. 그러나 도입에는 여전히 높은 장벽이 존재한다. AI 학습을 위한 데이터 수집과 정제의 어려움이 있으며, 현장 중심의 도메인 지식과 AI 모델 간 융합 노하우 부족도 허들이다. 이를 해결하기 위해선 운영기술(OT) 데이터와 정보기술(IT) 인프라를 통합하는 데이터 플랫폼 구축, 소규모부터 단계적으로 적용 가능한 AI 모델 개발, 현장 전문가와 AI 엔지니어 간 협업 체계 마련 등이 필요하다. [특집] 자율제조 핵심 기술 2편 – 제조 AI [제조 AI와 ROI] 제조업 AI 도입…ROI 난제 해결 방안으로 급부상 [K-자율제조] AI, 멈춰선 제조 현장을 깨우다…자율제조 시대 혁신 ‘ON’ [제조 AI와 보안 관제 AI] DX·AX 가속화로 다가오는 산업 지능화 시대…데이터 중심 가치 창출 기대↑ [AI 예지보전] “멈추기 전에 예측한다”…제조업 게임체인저 ‘AI 예지보전’ [제조 AI 사례] AI로 재편되는 제조업…생기원, 제조 AI 기술 상용화 앞장
[헬로즈업 세줄 요약] · 오토폼은 30년 기술력과 AI 기반 DX 솔루션으로 자동차 제조 혁신 ‘본격화’ · 숙련 부족 해소, 데이터 활용 극대화 위한 AI 플랫폼 및 친환경 제조 방법론 제시 · 금형 산업 DX 및 인재 양성에 집중 투자 방안 논의도 고령화, 3D 기피 현상, 교육 부족, 지역 격차 등으로 인력난 추세가 심화되고 있다. 이 가운데 숙련 기술의 빈자리가 드리운 그림자는 더욱 짙어지고 있다. 특히 제조업에서 이 양상이 더욱 가속화되는 양상이다. 제조업의 핵심 축이자, 정밀 기술의 집약체인 금형 산업은 이 같은 흐름의 직격탄을 맞는 영역 중 하나다. 새로운 젊은 인력의 유입은 극히 드물고, 숙련된 베테랑들은 속속 현장을 떠나며 기술 단절이라는 과제를 안고 있는 것이다. 이제 숙련 기술만으로는 버틸 수 없는 시대를 넘어, 숙련 기술 자체가 소멸될 위기에 놓인 것이다. 이러한 상황 속에서 디지털 전환(DX) 기술이 금형 산업에서도 새로운 희망으로 떠오르고 있다. 숙련 인력 부족과 기술 단절 위기에 직면한 금형 산업에서 생산 효율성을 높이고, 전통적인 제조 시스템을 새로운 체제로 혁신하기 때문이다. 이는 곧 미래 경쟁력을 확보하기 위한 핵심 동력으로
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