자율제조 AI 패러다임 변화… 생산 최적화에서 운영 최적화로 고도화 될 것
  • 이건오 기자
  • 승인 2024.06.11 13:19
  • 댓글 0
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인이지 최재식 대표, “작업자가 안전하고 믿을 수 있을만한 AI 솔루션 제공해야”

[인더스트리뉴스 이건오 기자] 6월 11일 서울 코엑스에서 개최된 2023 AMWC(자율생산 월그 콩그레스)에서 기조강연 첫 순서로 나선 인이지(iNEEJi) 최재식 대표가 ‘DX: 위기와 기회, 선택 아닌 필수’에 대해 발표했다.

인이지 최재식 대표 [사진=인더스트리뉴스]

최 대표는 먼저 생성형 AI의 지속적인 성장에 초점을 맞춰 강연의 포문을 열었다. 그는 “챗GPT는 시작에 불과하다”고 언급하며, “가트너의 2024 10대 전략기술 트렌드 중에서 산업 클라우드 플랫폼, 플랫폼 엔지니어링, AI 신뢰 리스크 보안관리(AI TRiSM) 등 세 가지 주제에 주목하고 있다”고 전했다.

지난 3년 동안 생성형 AI 솔루션에 대한 벤처캐피탈 투자가 17억달러를 넘어서는 등 AI 기술은 산업계 전반에서 관심을 모으고 있는 분야다. 특히, △생성형 AI △사전 훈련된 생성 변환기(GPT) △대규모 언어 모델(LLM) △검색 증강 생성(RAG) 등의 신기술이 AI 산업을 선도하고 있다.

최 대표는 “제조분야 국내 AI 관련 기술은 글로벌 수준 대비 저조한 수준에 있다”며, “철강, 석유화학 등 1·2차 산업의 AI 활용은 상대적으로 더딘 편이고 유통, 바이오 등 고객과 밀접한 3차 산업 중심으로 빠르게 전환되고 있다”고 말했다.

이어 “산업 업종별 AI 활용 현황을 살펴보면, 기업 규모가 클수록 AI가 적용된 상용 제품·서비스의 구입이나 대여보다 외부와의 협업을 통해 개발한 기술을 도입하는 경향이 있다”며, “글로벌 ICT 시장을 주도하는 기업들이 자체 개발한 AI를 탑재한 다양한 제품을 시장에 출시하고 있고, AI를 활용한 에너지와 환경의 통합적인 관리가 에너지 절감에 효과적이기에 가장 중요한 키워드로 떠오르고 있다”고 설명했다.

인이지 최재식 대표가 “그간 산업현장에서는 AI를 통한 생산 최적화에 초첨을 맞춰왔다면 운영 최적화로 AI 표준화와 고도화가 이뤄질 것”이라고 말했다. [사진=인더스트리뉴스]

산업 변화 S자 곡선을 소개한 최 대표는 4차 산업혁명에서 증기기관이 그러했던 것처럼 AI를 통한 자율제조는 수많은 다른 기술적 진보를 가능하게 하는 결정적 돌파구가 될 것이라고 전망했다.

AI를 통한 자율제조 패러다임의 변화에 대해 언급한 최 대표는 “데이터 과학은 분석 난이도와 데이터 가치에 따라 정보(Information)를 넘어 최적화(Optimization)되는 과정으로 고도화된다”며, “그간 산업현장에서는 AI를 통한 생산 최적화에 초첨을 맞춰왔다면 운영 최적화로 AI 표준화와 고도화가 이뤄질 것”이라고 예상했다.

이어 최 대표는 한 가지 질문을 던졌다. “대규모 언어 모델(LLM)의 AI 기술이 적용된 자율주행차를 가족과 탈 수 있겠나?”라고 물은 최 대표는 “제품을 만들어서 쓰라는 것은 쉬운 이야기지만 가족을 생각하면 좋은 것을 넘어 안전하고 신뢰할 수 있어야 할 것”이라고 말했다.

이어 “산업 현장에서도 AI 기술을 통한 솔루션을 쓰라는 것은 쉽지만 오랜 시간 현장에서 장비를 사용하고 있는 작업자에게는 안전하고 믿을 수 있을만한 신뢰가 있어야 한다”고 강조했다.

최 대표는 인이지가 하는 일이 이러한 AI 기술 개발과 신뢰성 기반의 현장 적용이라고 전했다. 인이지의 AI 기술 적용을 통한 제조 공정 최적화 사례를 소개한 최 대표는 앞서 등대공장에서의 AI 기술 적용 효과에 대해 언급했다.

최 대표는 “글로벌 145개 등대공장에서 68건 47%의 AI 관련 기술이 적용 운영되고 있다”며, “자동제어, 광학검사, 기계학습 공정분석 등 다양한 분야에 도입되고 있고, 이를 통해 전체 장비 및 조립 효율성을 높이고 에너지 소비는 절감하는 효과를 내고 있다”고 설명했다.

이어 인이지 고객 사례를 소개한 최 대표는 “철강 가열로(CGL), 시멘트 소성 공정 예열실, 정유 공정 RHDS(잔사유수첨탈황공정)에서 성공적인 AI 솔루션을 제공했다”며, “품질 경쟁력 향상과 더불어 에너지 비용 절감과 품질 안정화, 공정 최적화의 개선이 이뤄졌다”고 덧붙였다.


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