제조 산업이 현재 직면하고 있는 과제는 무엇입니까?현장에서 경험이 풍부한 엔지니어와 기술자의 부족은 한 가지 예일 뿐이지만, 안타깝게도 몇 가지 다른 문제가 있습니다.다행스럽게도 인공 지능 (AI) 을 활용하여 많은 제조 조직에서 이러한 문제를 해결하고 해결할 수 있었습니다.
제조 산업이 직면한 현재 당면 과제
그렇다면 오늘날 제조업이 직면한 과제는 무엇일까요?제조업체가 해결하기 위해 노력하고 있는 몇 가지 주요 문제는 다음과 같습니다.
- 노동력 부족 - 경험이 풍부한 엔지니어 및 기술자 부족, 특히 현장
- 제품 품질 개선 및 비용 절감에 대한 요구 증가
- 제품 수명 주기 단축
- 비즈니스 환경의 글로벌화에 따른 경쟁 심화
- 직원의 다양화 및 국제화
이 블로그에서는 각각에 대해 자세히 살펴보고 AI가 이러한 문제를 해결하는 데 어떻게 도움이 되는지 살펴보겠습니다.
현장에 숙련된 엔지니어 및 기술자 부족
제품 설계 및 개발에 필요한 기술을 배우고 전문가가 되기가 어렵다는 것은 비밀이 아닙니다.마찬가지로 검사, 제조 장비의 운영 및 유지 보수, 제품 조립을 안전하고 신속하며 높은 정확도로 수행하는 기술도 하루아침에 습득할 수 없습니다.이러한 기술을 갖춘 유능한 엔지니어와 기술자들은 대량 은퇴기에 접어들고 있으며, 이로 인해 노동력 부족이 심각해지고 있습니다.은퇴 연장 및 재취업 제도가 준비되고 있지만 이러한 기술과 기술을 다음 세대에 전수하는 것은 중요한 과제입니다.
제품 품질 개선 및 비용 절감에 대한 수요 증가
이처럼 제품 품질 향상과 비용 절감에 대한 요구가 높아지는 것은 제조업의 “영원한 과제”라고 할 수 있습니다.소그룹 활동 및 비용 절감 활동과 같은 대부분의 기존 활동은 이러한 문제를 해결하기 위해 수행됩니다.하지만 최근 몇 년간 비즈니스 환경이 급변하면서 이러한 문제를 해결하기는커녕 오히려 장애물이 늘어나고 있습니다.신제품이 출시되어 효율적으로 판매되던 시대는 지났습니다.제품 기획 단계에서 소비자의 구매 행동을 정확히 분석하고 이해하는 것이 필수적입니다.즉, 소비자 요구에 맞는 고품질의 저렴한 제품을 시장에 출시하려는 수요가 있습니다.
제품 수명 주기 단축
제품을 시장에 출시하는 수명주기가 짧아졌습니다. 즉, 빠른 투자 수익 (ROI) 을 얻으려면 부품을 대량 생산해야 합니다.이 때문에 전체 생산 공정의 최적화가 매우 중요합니다.
비즈니스 환경의 글로벌화에 따른 경쟁 심화
오늘날의 제조업에서는 해외 생산이 표준이 되었습니다.이제는 선진국에서만 제품을 판매할 수 없는 시대가 되었고, 제조업의 타깃 시장은 신흥국을 포함하여 그 어느 때보다 다양한 지역으로 확대되고 있습니다.이러한 상황에서는 각 지역의 시장 수요에 맞는 제품을 개발하고 보다 세밀한 마케팅 활동을 펼쳐야 합니다.
다음은 지역에 맞는 제품을 계획하는 것이 얼마나 중요한지를 보여주는 예시입니다.얼마 전까지만 해도 일본 경제가 “잃어버린 20년”으로 어려움을 겪고 있을 때, 두 주요 LCD TV 제조업체는 인도에서 시장 점유율을 놓고 경쟁하고 있었습니다.한 회사의 제품이 더 싸고 점유율이 가장 높았습니다.다른 회사는 인도 소비자들이 선호하는 TV 화면의 색상을 철저히 조사한 결과 일반 빨간색보다 밝은 빨간색을 선호하는 경향이 있음을 발견했습니다.다행히 이 회사의 제품은 소프트웨어를 조금만 수정해도 화면의 색 밸런스를 바꿀 수 있어서 수정을 하고 신제품을 시장에 내놓았을 때 “조금 비싸긴 하지만 색감은 좋다”는 평이 자자했습니다.1년 후 회사는 시장 점유율 1위를 차지하는 데 성공했습니다.
색감은 사람마다 미묘하게 다르며 민족과 지역에 따라서도 다릅니다.예를 들어 중국에서 “빨간색”이라는 단어는 주홍색에 가까운 색상을 의미하며 유럽과 일본에 사는 사람들은 선호하는 색온도가 다르기 때문에 널리 사용되는 조명 색상이 다릅니다.LCD TV 및 디지털 카메라와 같이 이미지 품질이 필요한 제품을 계획할 때는 이러한 요소를 고려해야 합니다.
직원의 다양화 및 국제화
제조업은 전 세계적입니다.즉, 이러한 글로벌 제조 회사에서 일하는 직원들은 지리적으로 전 세계에 분산되어 있으며 다양한 국가에 거주하며 배경이 매우 다릅니다.가치관, 사고, 언어의 차이에도 불구하고 생산 활동을 해야 합니다.따라서 제조업체는 직원과 팀이 잘 협력할 수 있도록 이러한 언어 및 문화적 장벽을 극복해야 합니다.
AI를 통한 제조 문제 해결
이러한 문제 중 일부는 어려워 보이지만 인공 지능 기술은 위에 나열된 문제를 완화하는 데 도움이 되는 것으로 입증되었거나 향후에도 도움이 될 것입니다.제조 산업에서 AI를 어떻게 활용할 수 있는지 살펴보겠습니다.
노동력 부족 및 AI
제조 조직은 AI를 통해 재능 있는 엔지니어와 기술자의 지식과 기술을 이전하여 노동력 부족 문제를 해결하고 있습니다.예를 들어 검사 학습 과정에서 숙련된 검사관에게 다양한 검사 화면을 보여주고 제품이 좋은지 나쁜지를 판단하도록 요청합니다.그런 다음 결과를 엣지 컴퓨팅으로 구축한 엣지 AI에 업로드하여 실제 제품 검사를 수행합니다.이는 나이가 많은 숙련된 엔지니어와 기술자의 부담을 덜어주고 이제 AI를 통해 중요한 판단을 저장할 수 있으므로 제조 회사에 이점을 제공합니다.
품질 개선, 비용 절감, AI
간단해 보이지만 품질을 높이려면 불량품을 생산하지 않는 것이 필수적입니다.이를 방지하기 위해서는 점검 작업뿐만 아니라 장비 유지 보수를 강화하는 것이 중요합니다.인공 지능을 활용한 자체 점검 기능을 제조 장비에 장착하면 고장을 자동으로 발견하고 예측할 수 있습니다.이 기술은 지난 몇 년 동안 빠르게 발전해 왔습니다.따라서 적은 인력으로 장비 유지보수를 수행할 수 있어 인건비가 절감됩니다.또한 엣지 컴퓨팅을 사용하여 실시간 성능을 달성할 수 있습니다.
시장 주기 단축 및 AI
시장 수명 주기의 단축에 대응하기 위해서는 생산 리드 타임을 줄이는 것이 필요합니다.생산 효율성은 부품의 리드 타임에 크게 좌우되므로 해당 부품의 납기를 관리하는 것이 필수적입니다.이를 조합 최적화 문제로 간주하는 경우가 많은데, 이를 다양한 제약 조건 하에서 여러 옵션 중에서 값을 최적화하는 변수의 조합을 찾는 과정이라고 합니다.AI가 없으면 이를 판단하기가 매우 어려울 수 있습니다. 이것이 바로 많은 제조 조직에서 인공 지능을 활용하여 도움을 주고 있는 이유입니다.
비즈니스 환경 및 AI의 세계화
앞서 언급한 LCD 제조업체의 예에서는 빅데이터 분석이 사용되었는지 여부가 불분명합니다.하지만 비슷한 경우에는 해당 데이터에 액세스할 수 있다는 점이 큰 차이를 만들 수 있습니다.현재 개발 도상국을 비롯한 다양한 국가에서 미세 조정된 마케팅을 지원하기 위해 빅 데이터 분석을 실행하는 많은 제조 조직에서 AI를 활용하고 있습니다. 이는 빅 데이터 분석과 AI가 더 스마트한 마케팅 활동을 가능하게 한다는 것을 증명합니다.
직원 및 AI의 다양화/국제화
AI를 사용하면 음성 인식 기술과 자동 번역 도구가 제조업체에서 동료 간의 필수 커뮤니케이션을 지원하는 데 크게 도움이 되며, 이는 팀이 효율적으로 협업할 수 있도록 하는 데 매우 유용합니다.이는 많은 제조 직원이 지리적으로 전 세계에 분산되어 있기 때문에 특히 중요합니다.
다른 분야의 AI
AI는 제조 산업 전반에서만 활용되는 것이 아닙니다.다른 응용 분야로는 약물 발견, 재료 정보학, 합금 설계 및 재료 발견을 위한 생물정보학에 AI를 활용하는 것이 있습니다.최적화된 타이어 형상 설계를 위해 AI를 활용한 사례도 있다.
AI가 제조업에 스며들고 있습니다
위에서 우리는 제조 산업에서 AI 애플리케이션의 몇 가지 예를 소개했습니다.AI는 범용성이 매우 높은 기술이며, 잘 적용하면 훌륭한 결과를 낼 수 있습니다.위의 내용이 적용될 수 있는 다른 상황이 있을 수 있습니다.
제조업체의 경우 제품 계획부터 개발, 제조 및 판매에 이르는 많은 프로세스가 있습니다.복잡한 방식이긴 하지만 각 프로세스가 서로 연결되어 있기 때문에 최근 비즈니스 환경의 급격한 변화에 신속하게 대응하기는 쉽지 않습니다.인공 지능은 특히 엣지 컴퓨팅을 통해 실행할 때 제조 산업 내 문제를 완화하는 데 도움이 되는 도구 중 하나입니다.
