- AI 는 제조업을 혁신하여 2030 년까지 약 13 조 달러의 경제적 가치를 창출할 것으로 예상됩니다.
- 품질 관리와 같은 구체적인 목표부터 시작하여 OCR 과 같은 AI 도구를 활용하면 효율적으로 도입할 수 있습니다.
- AI 의 지속적인 학습과 이상 탐지 기능은 제조 솔루션을 더욱 강화합니다.
제조업은 인공지능(AI)의 통합에 의해 주도되는 디지털 전환의 문턱에 서 있습니다. 최근 맥킨지 보고서에 따르면 AI는 2030년까지 총 경제 활동에서 놀라운 13조 달러를 생성할 잠재력이 있으며, 이 중 상당한 1조 달러가 산업 부문 단독으로 혜택을 받을 것으로 예상됩니다.
한편, Zebra의 2022년 자동차 생태계 비전 연구에 따르면 자동차 제조업체의 거의 90%가 2027년까지 디지털 전환 여정에 착수할 계획인 것으로 나타났습니다. 이러한 발전 속에서 산업은 또한 임박한 노동력 부족 문제에도 직면해 있으며, 2030년까지 약 210만 개의 제조업 일자리가 채워지지 않을 것으로 예측됩니다.
AI는 이러한 과제들을 해결하고 제조 공정의 디지털화를 추진하는 데 중요한 동맹군입니다.
AI 통합을 위한 실용적인 단계
제조 공정에 AI를 통합하는 것은 만능 해결책이 아닙니다. 의사결정자들은 AI의 방대한 잠재력을 활용하기 위해 신중하게 접근하며, 작지만 의도적인 단계를 밟을 것을 권장받습니다.
품질 관리와 같은 집중적이고 구체적인 목표가 AI 배포의 초기 대상이 되어야 합니다. 훌륭한 시작점은 특수화된 AI 응용 프로그램인 광학 문자 인식(OCR)을 구현하는 것입니다.
딥러닝 기반 OCR 시스템은 코딩 지식이나 글꼴 훈련 없이도 제조 부품의 텍스트를 '보고' '읽을' 수 있습니다. 이 기술은 차량 식별 번호(VIN), 제조 로트 코드, 날짜 코드 및 일련 번호를 포함한 핵심 데이터의 정확성을 향상시킵니다.
오류를 줄이고 제조 라인에서 항목을 추적함으로써 OCR은 올바른 부품이 적절한 조립 영역에 도달하도록 보장합니다. 배포 과정은 매우 간단하며, 관심 있는 텍스트를 구분하는 간단한 작업을 포함합니다. AI 시스템은 몇 분 만에 특정 과제에 대응하기 위해 효과적으로 구현될 수 있습니다.
자동차 부품의 결함 식별이나 결함이 있는 라벨 감지와 같은 더 복잡한 문제의 경우, AI 도구 선택은 문제의 성격에 따라 이루어져야 합니다. 결함이 알려져 있고 그 위치가 지정된 경우 머신 비전이 이상적인 도구가 됩니다.
그러나 결함이 알려져 있지 않거나 그 위치가 불확실한 경우, 머신 비전과 딥러닝을 결합하는 것이 선호되는 접근 방식이 되어 AI가 이전에 보지 못했던 이상 현상을 발견하고 이해할 수 있게 합니다.
AI의 인지 능력 구축
제조업 과제를 해결하는 데 있어 AI의 효과성은 '학습'하고 적응할 수 있는 능력에 달려 있습니다. 이 과정은 어린이에게 색상을 가르치는 것과 유사한 신경망 생성을 포함합니다. 딥러닝을 활용한 머신 비전의 경우, AI가 자동차 부품의 결함을 인식하려면 관련 이미지에 노출되어 이러한 결함을 반복적으로 만나고 이해해야 합니다.
이러한 반복적 학습 과정은 일반적으로 그래픽 처리 장치(GPUs)에서 상당한 컴퓨팅 파워와 조직적이고 책임감 있게 주석이 달린 이미지 저장소를 필요로 합니다.
신경망 생성은 AI에 제공되는 이미지 데이터의 질과 양에 크게 의존합니다. 이미지를 체계적으로 수집하고 관리하지 않으면 AI 시스템이 혼란스러워질 수 있습니다.
불균형한 수의 빨간색과 주황색 물체를 본 어린이가 이를 같은 색상으로 잘못 인식할 수 있는 것처럼, AI는 견고하고 균형 잡힌 데이터셋 없이 오류 있는 해석을 개발할 수 있습니다. 따라서 제조업체는 AI 모델의 효용성을 보장하기 위해 데이터셋을 지속적으로 생성, 훈련 및 검증하는 것을 우선시해야 합니다.
학습 곡선 수용하기
AI도 인간처럼 학습 곡선을 겪습니다. 초기에는 결함의 일부만 식별할 수 있지만, 각 반복을 통해 성능이 향상됩니다. 결국 AI는 차량 부품이 설치되기 전에 인간의 눈에는 보이지 않는 결함까지 감지할 수 있습니다. AI를 통한 지속적인 학습은 숙련된 운영자가 간과할 수 있는 제조 공정의 변동을 드러내어 개선의 새로운 길을 제시할 수 있습니다.
제조업용 AI에서 흥미로운 발전 중 하나는 '이상 감지(anomaly detection)'의 등장입니다. 전통적인 방법은 AI가 양품과 불량품 모두를 학습해야 하지만, 이상 감지는 양품 이미지만으로 학습합니다.
이러한 발전은 AI가 결함이 없는 부품의 이미지를 분석하여 양품과 불량품의 차이만 식별할 수 있게 합니다. 이 돌파구는 AI 배포를 가속화할 것으로 예상되며, 향후 몇 년 동안 제조업에서 표준 관행이 될 것입니다.
인간 두뇌는 처리 능력에서 비교할 바가 없지만, 특히 반복적인 제조 환경에서 산만함, 피로, 그리고 지루함에 취약합니다. 반면 AI는 피로 없이 끊임없이 그리고 일관되게 작동합니다.
제조업체들이 AI 응용 프로그램, 신경망, 그리고 지속적인 학습을 수용할 때가 되었습니다. 인간은 이 기술의 막대한 잠재력을 활용하는 선두 주자로서 이끄는 역할을 합니다.
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Brian Koome
브라이언 쿰은 2017 년 이후 블록체인 및 암호화폐 업계에서 활동해 온 7 년 이상의 경험을 보유하고 있습니다. BlockToday.com 을 포함한 주요 출판사에 기고했으며, BitDegree.org 에서 이더리움 101 과정을 개발한 후 Cryptopolitan 의 전속 작가로 합류했습니다. 브라이언은 에버그린 가이드 (EG), 심층 분석, 인터뷰, 가격 분석을 다루며 DeFi, 블록체인 혁신, 그리고 신흥 암호화폐 프로젝트에 집중하여 독자들에게 큰 호응을 얻고 있습니다.
