오늘날 제조업의 패러다임은 급격히 변화하고 있으며, 그 중심에는 자율제조(Autonomous Manufacturing) AI가 자리잡고 있다. 자율제조 AI는 데이터를 활용하여 생산 공정을 자동화하고 최적화함으로써 효율성을 극대화하는 기술이다. 이는 단순히 노동력을 대체하는 것을 넘어, 데이터 기반의 의사결정을 가능하게 하여 생산성 향상, 비용 절감, 품질 개선 등의 다양한 효과를 창출하고 있다. 여기서는 자율제조 AI의 개념과 현재 적용 동향, 주요 사례와 도입 효과에 대해 살펴봄으로써, 산업계에 미치는 영향을 분석하고자 한다.

 

 

자율제조 AI의 개념

 

자율제조 AI는 인공지능(AI) 기술을 활용하여 제조 공정을 자동화하고 최적화하는 시스템을 의미한다. 이는 머신러닝, 딥러닝, 데이터 분석 등의 기술을 바탕으로 하며, 생산 과정에서 발생하는 다양한 데이터를 수집하고 분석하여 최적의 운영 방안을 제시한다. 자율제조 AI는 기존의 자동화 시스템과 달리, 실시간 데이터를 바탕으로 지속적인 학습과 최적화를 통해 점점 더 효율적이고 정확한 운영을 가능하게 한다.

 

자율제조 AI의 핵심은 데이터를 기반으로 한 의사결정이다. 이는 제조 공정에서 발생하는 데이터를 실시간으로 수집하고, 이를 분석하여 최적의 생산 조건을 도출한다.

 

예를 들어, 공정의 온도, 압력, 속도 등을 실시간으로 모니터링하고, 이를 바탕으로 자동으로 조정하여 최적의 생산 조건을 유지한다. 이러한 시스템은 인력의 개입을 최소화하고, 생산 공정의 안정성과 일관성을 높이는 데 기여한다.

 

AI 적용 동향

 

최근 AI 기술은 다양한 산업 분야에 빠르게 도입되고 있다. 특히 제조업에서는 자율제조 AI의 도입이 활발하게 이루어지고 있다.

 

세계경제포럼(WEF)이 선정한 ‘등대공장’(Lighthouse Factory)에서는 AI 기술을 활용하여 데이터 수집, 분석, 최적화 등의 과정을 통해 생산성을 크게 향상시키고 있다.

 

등대공장은 A I 기술의 라이프 사이클과 함께 발전하고 있으며, 초기 데이터 수집 및 모니터링 단계에서 학습, 최적화 단계로 발전하고 있다. 이는 제조업의 효율성을 극대화하고, 비용 절감과 품질 개선을 가능하게 한다.

 

우리나라에서도 자율제조 AI 도입이 활발하게 이루어지고 있으며, 제조업과 정보통신업에서 특히 많은 적용 사례가 보고되고 있다. 외부 협업을 통한 개발이 주를 이루고 있으며, 이러한 협업을 통해 기술적 완성도를 높이고 있다.

 

특히 개인 맞춤형 제품 생산, 전기 요금 효율화 등 다양한 분야에서 AI 기술이 적용되고 있으며, 앞으로도 이러한 적용 범위는 더욱 확대될 것으로 보인다. 예를 들어, 스마트공장은 생산 공정 전반에 걸쳐 AI를 적용하여 실시간 모니터링과 자동 제어를 통해 생산성을 극대화하고, 불량률을 최소화하고 있다.

 

주요 사례와 도입 효과

 

자율제조 AI의 도입 효과는 다양한 사례를 통해 확인할 수 있다. 대표적인 사례로는 국내의 등대공장 중 하나인 현대중공업의 사례가 있다. 현대중공업은 자율제조 AI를 도입하여 생산 공정의 데이터를 통합 관리하고, 예측 및 최적화를 통해 생산성을 크게 향상시켰다. 이를 통해 에너지 소비를 줄이고, 생산 비용을 절감하는 등의 효과를 얻었다. 예를 들어, AI를 통해 선박의 용접 공정을 자동화하여 불량률을 크게 낮추고, 생산 시간을 단축시키는 데 성공했다.

 

SK 이노베이션의 석유화학 고도화 공정에서도 AI를 적용하여 공정 변수를 자동으로 제어함으로써 품질을 향상시키고 비용을 절감하는 성과를 거두었다.

 

SK 이노베이션은 AI를 통해 석유화학 제품의 생산 공정을 최적화하여 에너지 소비를 줄이고, 제품의 품질을 균일하게 유지하는 데 성공했다. 이로써 생산 비용을 크게 절감하고, 환경 친화적인 공정을 구현하는 데 기여했다.

 

지멘스와 같은 글로벌 기업들도 자율제조 AI를 도입하여 생산 폐기물을 줄이고 에너지 소비를 절감하는 등의 효과를 보고하고 있다. 지멘스는 AI를 통해 생산 공정의 데이터를 실시간으로 분석하고, 이를 바탕으로 최적의 생산 조건을 도출하여 생산성을 극대화하고 있다. 이를 통해 생산 비용을 절감하고, 환경 친화적인 공정을 구현하는 데 성공했다.

 

한국에서도 다양한 기업들이 자율제조 AI를 도입하여 성공적인 결과를 얻고 있다. 현대중공업, SK 이노베이션, 포스코 등 주요 기업들은 AI를 통해 생산 공정을 최적화하고, 생산성을 극대화하고 있다. 예를 들어, 포스코는 AI를 통해 제철 공정의 데이터를 분석하고, 이를 바탕으로 공정을 최적화하여 에너지 소비를 줄이고, 생산 비용을 절감하는 데 성공했다.

 

도입 효과

 

자율제조 AI의 도입 효과는 매우 다양하다. 첫째, 생산성 향상이다. 자율제조 AI는 생산 공정을 자동화하고 최적화하여 생산성을 극대화할 수 있다. 이를 통해 생산 시간을 단축시키고, 불량률을 줄이는 등의 효과를 얻을 수 있다. 예를 들어, 현대중공업은 AI를 통해 용접 공정을 자동화하여 생산 시간을 크게 단축시키고, 불량률을 낮추는 데 성공했다.

 

둘째, 비용 절감이다. 자율제조 AI는 생산 공정의 데이터를 실시간으로 분석하고, 이를 바탕으로 최적의 생산 조건을 도출하여 비용을 절감할 수 있다. 이를 통해 생산 비용을 줄이고, 에너지 소비를 줄이는 등의 효과를 얻을 수 있다. 예를 들어, SK 이노베이션은 AI를 통해 석유화학 공정의 에너지 소비를 줄이고, 생산 비용을 절감하는 데 성공했다.

 

셋째, 품질 개선이다. 자율제조 AI는 생산 공정의 데이터를 실시간으로 분석하고, 이를 바탕으로 품질을 균일하게 유지할 수 있다. 이를 통해 제품의 품질을 높이고, 불량률을 줄이는 등의 효과를 얻을 수 있다. 예를 들어, 지멘스는 AI를 통해 생산 공정의 데이터를 분석하여 제품의 품질을 균일하게 유지하는 데 성공했다.

 

넷째, 환경 친화적인 공정 구현이다. 자율제조 AI는 에너지 소비를 줄이고, 생산 폐기물을 줄이는 등의 효과를 통해 환경 친화적인 공정을 구현할 수 있다. 이를 통해 환경 보호에 기여하고, 지속 가능한 발전을 도모할 수 있다. 예를 들어, 포스코는 AI를 통해 제철 공정의 에너지 소비를 줄이고, 생산 폐기물을 줄이는 데 성공했다.

 

결론

 

자율제조 AI는 제조업의 혁신을 이끄는 핵심 기술로 자리매김하고 있다. 데이터 기반의 의사결정을 통해 생산 공정을 자동화하고 최적화함으로써 생산성 향상, 비용 절감, 품질 개선 등의 다양한 효과를 창출하고 있다.

 

자율제조 AI의 도입은 제조업뿐만 아니라 다양한 산업 분야에서 큰 변화를 일으키고 있으며, 앞으로도 그 적용 범위와 효과는 더욱 확대될 것으로 기대된다. 산업계는 이러한 자율제조 AI 기술을 적극 도입하여 경쟁력을 강화하고, 지속 가능한 발전을 이루어야 할 것이다.

 

＊이 글은 ‘2024 자율제조 월드 콩그레스’에서 최재식 인이지 대표가 발표한 내용을 재구성하여 정리한 것입니다.

 

오토메이션월드 임근난 기자 |