[글 한국인더스트리4.0협회 박한구 명예회장] 전통적으로 제조 기업들은 생산 공정을 최적화하고, 안정적인 제품을 생산하기 위해 주로 인간의 능력에 의존해 왔다. 공정의 상태를 분석하고 최종적인 의사결정을 내리며 운영을 관리해온 것이다. 그러나 이러한 방식은 설비 고장, 공정 이상, 불량품 생산 등 여러 문제로 인해 기업의 원가 부담이 늘어나고, 사람의 실수로 인해 손해를 입는 경우가 많았다.

오늘날, AI 기술의 도입은 이러한 문제를 해결할 수 있는 새로운 가능성을 제시하고 있다. AI는 사람이 미처 발견하지 못하는 문제를 사전에 감지하고, 공정 이상을 일으키는 근본 원인을 분석해 해결할 수 있는 능력을 갖추고 있다. 특히 연속 생산 공정에서 설비의 문제로 인해 발생하는 공정 이상이나 불량품 생산을 사전에 예측하고, 이를 통해 탄소 배출을 줄일 뿐 아니라 친환경적이면서 경제적인 제품을 생산하는 것이 중요한 과제로 떠오르고 있다.

이러한 배경에서 최근 제조 기업들은 ChatGPT와 같은 AI 기술을 활용해 기존에 해결하지 못한 문제들을 해결하고, 강화된 탄소 규제에 대응하기 위해 노력하고 있다. AI를 생산 공정에 융합함으로써 기존의 경험적 판단에 의존하던 공정 엔지니어링에서 벗어나, 수많은 센싱 데이터를 활용한 과학적 데이터 기반의 디지털 전환이 이뤄지고 있다.

하지만 대기업에서도 여전히 AI 기술에 대한 이해 부족과 전문 인력의 부재로 인해 새로운 AI 솔루션 도입에 어려움을 겪고 있다. 일부 엔지니어들은 자신들의 경험과 직관을 지나치게 신뢰해 AI 기술을 배척하거나, 미숙한 AI 기술로 문제를 해결하려는 시도를 하면서 실패를 경험하고 있다. 또한 일부 경영자들은 새로운 AI 솔루션 도입에 소극적이며, 기존 인력 경험에만 의존해 문제를 해결하려는 보수적인 접근을 고수하고 있다.

만약 경영자가 AI 기술의 필요성과 성과를 인식하고, 이를 도입하도록 지시한다면 그 결과는 어떨까. 많은 한국 제조 기업의 엔지니어들은 여전히 경험적 기술과 얄팍한 AI 지식을 바탕으로 AI 솔루션의 효용성을 의심할 뿐 아니라 자사의 공정에 적합하지 않다는 논리를 내세우면서 도입을 거부하려는 경향을 강하게 보이고 있다.

이러한 상황에서 제조 기업들이 AI 융합을 성공적으로 이끌기 위해서는 기술에 대한 개방적인 자세와 더불어 기존의 경험과 새로운 기술을 조화롭게 활용하려는 노력이 필요하다. AI와 인간의 협력을 통해 공정의 최적화를 이루고, 친환경적이면서 경제적인 제품을 생산하는 것이 경쟁 우위를 확보하는 열쇠가 될 것이다.

경험적 기술의 한계와 AI 기반 제조 혁신의 필요성

과거에는 경험적 기술을 중시하는 조직들이 설비 또는 공정의 이상 상태를 사람의 직관과 경험에 의존해 분석하고 판단하는 경우가 많았다. 그러나 이러한 접근 방식은 여러 문제를 일으킬 수 있어 결국 기업에 큰 손해를 끼치게 된다. 여기에서는 이러한 접근 방식이 야기하는 네 가지 주요 원인과 실제 사례를 통해 그 문제점을 짚어봤다.

첫째, 근본 원인이 숨은 점을 들 수 있다. 제조 공정의 복잡성으로 인해 다양한 데이터가 생성되지만, 이러한 데이터 속에는 근본 원인을 파악하기 어렵게 만드는 ‘노이즈’가 많이 포함돼 있다. 사람이 이를 분석할 때 데이터 시각화와 셀프 서비스 분석 도구의 도움을 받더라도 정확한 근본 원인을 찾기란 어려울 수밖에 없다. 데이터는 방대한 양으로 분산돼 있어 상호 연관된 설정 지점에서 분석을 수행하기에는 한계가 있다.

일례로 한 전자 부품 제조업체는 생산 라인에서 주기적으로 발생하는 불량품 문제를 해결하려고 시도했다. 공정 엔지니어들은 △온도 △습도 △기계 설정 등 다양한 변수를 분석했지만 불량품 발생의 정확한 원인을 찾지 못했다. 결국 노이즈에 묻혀 있는 미세한 공정 변동이 원인으로 밝혀졌지만 이 문제를 해결하는 데 수개월이 걸렸고, 그동안 기업은 막대한 손실을 입었다.

둘째, 제조 공정은 순간적으로 역동적이다. 원자재의 가변성, 습도와 온도의 변동, 기상 조건 등으로 인해 동적일 수밖에 없다. 이러한 요인들은 시간이 지나면서 변화하기 때문에 수집된 데이터를 바탕으로 가치 있는 실행 가능한 결론에 도달하기까지 많은 어려움을 겪는다. 일반적인 머신 러닝 알고리즘조차도 이 복잡한 현실을 충분히 반영하지 못해 한계에 부딪히곤 한다.

사례를 보면, 자동차 부품을 생산하는 한 회사는 계절에 따라 제품의 품질이 변동하는 문제를 겪었다. 여름철에는 불량률이 높아지는데 원인을 파악하기 위해 온도와 습도 데이터를 분석했지만 정확한 결론을 내리지 못했다. 결국 원자재의 저장 조건과 작업 환경의 복합적인 영향이 주요 원인으로 밝혀졌지만, 이 문제를 파악하고 해결하는 데 오랜 시간이 걸렸다.

셋째, 생산팀에 가해지는 압박이다. 사람 주도의 프로세스 최적화 방식은 전문가들이 오랜 시간 분석하고 토론하며 해결책을 찾아야 하는데, 이는 시간이 많이 걸린다. 이 과정에서 불필요한 업무에 많은 시간과 에너지를 낭비하게 되며, 종종 회사의 수익에 실질적인 기여를 하지 못하는 경우가 발생한다. 주요 사례로, 식음료 제조업체에서 생산 라인 효율성을 개선하기 위해 생산팀이 몇 주 동안 데이터를 분석하고 회의를 반복했지만, 명확한 해결책을 찾지 못했다. 이로 인해 생산 라인의 효율성 저하로 인한 손실이 계속해서 누적됐고, 결국 경쟁사에 뒤처지는 결과를 초래했다.

넷째, 사람 주도의 최적화 솔루션은 확산되지 않는 점도 한계점이다. 사람이 주도해 특정 공정을 최적화하는 솔루션을 찾아내더라도 그 솔루션은 각 생산 라인마다 조건과 상황이 다르기 때문에 다른 라인에 그대로 적용하기 어렵다. 결국 매번 처음부터 분석을 시작해야 하는데 이는 비효율적이다. 주요 사례로, 섬유 공장에서 한 생산 라인의 공정을 개선해 품질을 높이는 데 성공했지만, 다른 생산 라인에서는 동일한 솔루션이 전혀 효과를 발휘하지 못했다. 원인은 각 생산 라인의 기계 설정과 원자재 특성이 달랐기 때문이었다.

결국 공장 전체의 효율성을 개선하는 데 실패했고, 이는 비용 상승으로 이어졌다. 사람의 직관과 경험에 의존하는 분석의 한계를 극복하기 위해서는 사람의 직관에 의존하는 기존의 방식에서 벗어나 AI 기반의 혁신적인 제조 공정 관리 시스템을 도입할 필요가 있다. AI는 복잡하고 역동적인 공정 상태를 실시간으로 분석하고 예측할 수 있으며, 이를 통해 최적화된 솔루션을 신속하게 제공할 수 있다. 이로써 기업은 생산 효율을 높이고, 품질을 개선하는 한편 비용을 절감할 수 있을 것이다.

AI와 인간의 협업 : 전문성 향상을 위한 4가지 방법

새로운 기술을 수용하는 조직에서는 AI 기반 예측 모니터링 솔루션을 통해 프로세스 상태를 실시간으로 정확히 분석하고 판단함으로써 사람의 전문성을 더욱 강화할 수 있다. 특히 연속적인 생산 공정에서 복잡하고 다이나믹 한 상태를 관리하는 데 있어 AI는 사람의 한계를 보완할 수 있어 생산 효율성을 극대화할 수 있다. AI는 사람이 처리하기 어려운 방대한 데이터를 분석하고, 문제 해결을 위한 권장 조치를 제공해 궁극적으로 프로세스 전문가와 생산팀의 역량을 높여준다. 이러한 AI 솔루션이 어떻게 사람의 전문성을 증가시키는지 4가지 방법을 구체적인 사례와 함께 살펴 봤다.

첫째, 직관적인 사용자 인터페이스를 통한 실용성 증대를 들 수 있다. AI 기반 공정 예측 모니터링 솔루션은 프로세스 전문가와 생산팀이 쉽게 사용할 수 있도록 설계해야 한다. 복잡한 제조 공정에서도 근본 원인을 파악할 수 있는 직관적인 사용자 인터페이스가 필요하다. 예를 들어, 한 글로벌 화학 제조업체는 생산 손실을 줄이기 위해 AI 솔루션을 도입했다. 이 솔루션은 시각적으로 이해하기 쉬운 대시보드를 통해 문제 지점을 직관적으로 보여줌으로써 생산팀이 신속하게 대응할 수 있도록 지원했다. 결과적으로 이 업체는 불량품 발생률을 15% 이상 줄이는 성과를 거뒀다.

둘째, 실시간 적응-예측 기능으로 프로세스의 지속적인 최적화를 실현해야 한다. 프로세스 기반 AI 솔루션은 24시간 지속 모니터링을 통해 프로세스의 미세한 변화를 탐지해 즉시 적응하고, 항상 관련성 있는 통찰력과 권장 사항을 사람에게 제공한다. 예를 들어, 반도체 제조 공정에서는 온도, 압력, 습도 등의 작은 변화가 큰 영향을 미칠 수 있다. 한 반도체 제조 회사는 AI 기반 모니터링 시스템을 통해 실시간으로 공정 변동을 탐지하고, 예측 가능한 문제를 미리 해결할 수 있었다. 이로 인해 수율이 10% 향상됐고, 폐기물 감소 효과도 나타났다.

셋째, 확장성 있는 솔루션 적용으로 여러 공정과 공장에도 도입 가능하다. 기존의 정적인 알고리즘 접근 방식으로는 확장이 불가하지만 올바른 적응 전략을 사용하면 프로세스 기반 AI 솔루션은 생산 라인은 물론 여러 공장까지 큰 중단 없이 확장해 적용할 수 있다. 예를 들어, 다국적 식음료 제조 회사는 AI 솔루션을 도입해 초기에 한 생산 라인에 적용했다. 성공적인 결과를 바탕으로 이 솔루션을 여러 공장으로 확장했다. 이 과정에서 중단이 거의 발생하지 않았으며, 회사 전체의 에너지 효율성은 20% 향상됐다.

넷째, 데이터 분석 작업에서 사람을 해방하고 최적화에 집중할 수 있도록 지원하는 것도 큰 장점이다. AI는 사람이 끝없는 데이터 분석 작업에서 벗어나 더 중요한 최적화 작업에 집중할 수 있도록 도와준다. 제조 현장에서 AI는 사람을 대체하는 것이 아니라 복잡한 분석과 예측 작업을 AI가 담당하고, 사람은 더 창의적이고 전략적인 업무에 집중할 수 있게 해준다.

실제로, 한 자동차 부품 제조업체는 AI 솔루션 도입 후 엔지니어들이 반복적인 데이터 처리 작업에서 벗어나 새로운 공정 개선 방안을 모색할 수 있었다. 그 결과 품질 개선과 함께 생산성이 12% 상승했다. 일반적으로 대중 문화에서 AI는 기계가 사람을 대신하는 것처럼 다뤄지면서 많은 사람들이 이와 같은 이미지를 자주 연상하고 있다. 하지만 제조기업에서 AI는 이러한 이미지와 전혀 다르다. 공정 전체 예측 모니터링 솔루션의 가장 큰 이점은 프로세스 전문가와 생산팀이 보다 효과적이고 효율적으로 작업할 수 있도록 지원하는 것이다. 공정 전체 예측 모니터링 솔루션은 직원들이 지루하고 끝없는 데이터 처리와 이론화 작업에서 벗어나, 명확하고 시의 적절한 통찰력과 권장 사항을 제공해 조치를 취할 수 있도록 지원한다.

이를 통해 사람들은 공장 전체를 모니터링하고 분석·판단하는 기능은 AI에 맡기고, 사람은 생산라인 최적화에 집중할 수 있다. 공정 전체 예측 모니터링 솔루션이 품질, 생산량, 에너지 효율과 수율 개선부터 이산화탄소 배출과 폐기물 감소에 이르기까지 전반적인 개선을 가져올 수 있도록 인공지능이 사람의 능력을 증강시켜주는 역할을 하는 셈이다.

최종윤 기자 다른기사 보기