최근 인공지능(AI)은 다양한 산업을 혁신시켰다. 제조업에서 역시 막대한 잠재력을 지니고 있다. 인공지능을 활용함으로써 제조업체는 프로세스를 최적화하고, 생산성을 높이며, 이전에는 생각조차 할 수 없었던 효율성을 달성할 수 있다. 하지만 아직까지 모든 곳에서 인공지능 기술이 활용되고 있는 것은 아니다.
지능형 수요 예측: 인공지능 알고리즘은 시장 수요를 정확하게 예측할 수 있다. 이를 위해 과거 데이터, 시장 트렌드 및 기타 관련 정보를 분석한다. 예를 들어 기업들은 이러한 예측 정보를 활용하여 창고 관리를 최적화할 수 있다. 또한 적절한 시기에 적절한 장소에서 제품을 공급하여 낭비와 창고 용량을 줄일 수 있다.
자동화된 품질 관리: 인공지능 기반 시각 시스템은 실시간으로 결함, 이상, 편차 등을 감지할 수 있다. 이를 통해 지속적으로 고품질의 제품을 생산할 수 있다. 기계 이미지 처리 기술은 오류를 줄이고 전체적인 제조 프로세스의 효율성을 높인다.
예방 유지 보수: 인공지능을 지원하는 예측 유지 보수는 기계 고장이 발생하기 전에 잠재적인 문제를 파악한다. 센서 데이터를 분석하여 인공지능 알고리즘은 기계 오작동을 나타내는 특정 패턴을 식별한다. 이를 통해 유지 관리 팀은 사전에 알림을 받아 중단을 방지할 수 있다. 이러한 사전 예방적 접근은 유지 관리 비용을 절감하고 기계 수명을 연장하는 데 도움이 된다.
개선된 공급망 관리: 인공지능은 공급망 관리를 최적화할 수 있다. 물류, 창고 관리, 조달 프로세스가 간소화된다. 예를 들어 공급망 관리 시스템에 인공지능 알고리즘을 통합함으로써 제조업체는 더 나은 가시성을 확보하고 데이터 기반 의사 결정을 내릴 수 있다. 이를 통해 시장 상황 변화에 신속하게 반응할 수 있다.
지능형 로봇: 로봇은 생산 라인을 혁신할 수 있다. 인공지능 기능을 갖춘 로봇은 복잡한 작업을 정확하고 빠르게 수행할 수 있다. 이러한 방식으로 인간 근로자의 노력을 이상적으로 보완한다. 협동 로봇은 인간 작업자와 함께 작업한다. 예를 들어 생산성을 높이고 작업 재해 위험을 줄인다.
데이터 기반 의사 결정: 인공지능은 엄청난 양의 데이터를 분석할 수 있다. 구조화된 데이터 및 비구조화된 데이터 소스에서 실행 가능한 인사이트를 필터링하여 인공지능 알고리즘은 생산 스케줄을 최적화하고, 병목 현상을 파악하며, 운영을 간소화한다. 의사 결정은 데이터를 기반으로 하며 빠르게 이루어진다.
지속적인 프로세스 개선: 인공지능은 성능 지표를 모니터링하고 최적화 영역을 식별하는 등 지속적인 프로세스 개선을 가능하게 한다. 제조업체는 고급 분석 및 머신 러닝을 통해 숨겨진 비효율성을 파악하고, 워크플로를 개선하며, 시간이 지남에 따라 운영을 미세 조정할 수 있다.
하지만 이러한 다양한 잠재력에도 불구하고 인공지능 기술은 아직 모든 생산 환경에서 사용되고 있지는 않다. 종종 도입 비용이나 구현에 필요한 전문성에 대한 불확실성이 존재한다.
헬로티 김진희 기자 |
