[IT전문 미디어 블로그=딜라이트닷넷] 전 세계 제조업이 변화의 시기를 겪고 있다. 이제 디지털 전환이라는 시대적 과제는 선택이 아닌 필수가 됐고, 그 중심에는 인공지능(AI)이 있다.

AI는 제조 프로세스 전반에서 효율성과 정확성을 높이며 ‘게임 체인저’로 떠올랐다. 제조업의 디지털 혁신을 이끄는 AI의 영향력은 이제 초기 단계를 벗어나 산업 전반에 걸쳐 실질적인 변화를 일으키고 있다는 평가다.

특히 ▲예측 유지보수 ▲품질 관리 ▲공급망 최적화 등 제조업의 핵심 분야에 AI가 도입되면서 생산성 향상, 비용 절감과 같은 성과가 가시화되고 있다. AI 기술을 선제적으로 도입한 글로벌 제조 기업들은 이 같은 성과를 실제로 경험하고 있고, 이는 곧 산업 전반에서 AI 활용이 더욱 빠르게 확산될 수 있음을 예고한다.

글로벌 컨설팅 업체 딜로이트 리서치에 따르면 제조업은 매년 약 1812페타바이트(PB·1024TB)의 데이터를 생성하며, 이는 통신, 금융 등 다른 산업을 크게 능가하는 수준으로 조사됐다. 제조업은 이처럼 방대한 데이터를 분석하기 위해 AI를 채택하고 있으며, 관련 보고서에 따르면 제조 기업의 93%가 AI가 혁신을 위한 중요한 기술이 될 것이라고 믿고 있다고 답했다.

관련 시장 규모도 커진다. 시장조사 기관 프리시던스 리서치에 따르면 제조업 분야의 글로벌 AI 시장 규모는 2023년부터 2032년까지 연평균 성장률(CAGR) 33.5%로 성장해 2032년에는 683억6000만달러(약 93조원) 규모에 달할 것으로 전망된다.

◆AI 예측 유지보수, 제조업 다운타임 줄인다

AI와 고급 분석 기법을 활용할 경우 기업은 기계와 장비의 고장을 사전에 예측하고 예방할 수 있다. 이를 통해 예기치 않은 생산 중단이나 경제적 손실을 초래할 수 있는 다운타임을 최소화하고, 유지보수 작업이 필요할 때를 미리 파악해 정기적인 점검이 아니라 실제로 필요할 때만 유지보수를 수행함으로써 비용을 절감할 수 있다.

예측 유지보수의 핵심 기술 중 하나로 ‘디지털 트윈’이 주목받는다. 디지털 트윈은 실제 장비의 가상 복제본으로, 실시간 데이터를 수집해 가상 환경에서 장비의 동작을 시뮬레이션 한다. 이 가상 모델은 장비의 실시간 상태와 성능을 반영해 실제 장비가 어떤 조건에서 어떻게 반응할지 예측할 수 있다.

이 가운데 AI는 디지털 트윈에서 생성된 방대한 양의 데이터를 분석한다. 장비의 동작 패턴을 이해하고 이를 통해 이상 징후를 조기에 발견할 수 있다. 장비의 온도, 진동, 소음 등의 데이터를 모니터링해 비정상적인 패턴을 식별하고, 이로 인해 발생할 수 있는 잠재적 고장을 사전에 예측하는 식이다.

미국 완성차 제조사인 포드는 자동차 제조 공정에 디지털 트윈 기술을 적극 활용하고 있다. 각 차량 모델마다 디지털 트윈을 생성해 설계부터 제조, 운영에 이르기까지 각 단계에서 최적화된 생산을 가능하게 한다.

특히 독일 쾰른 전기차 센터에서는 디지털 트윈이 생산 라인을 실시간으로 모니터링해 작업자들이 높은 품질을 유지할 수 있도록 돕는다. 통제 센터에서 조립 과정 전체를 실시간으로 모니터링하며, 각 작업대에서 필요한 부품과 나사까지 정확하게 추적한다. 이러한 정보는 대형 터치스크린에 표시되며, 작업자들은 소형 화면을 통해 작업 상태를 실시간으로 입력하고 피드백을 제공한다.

◆AI가 이끄는 효율적인 공급망 관리

제조 산업의 공급망 관리에도 AI 기술이 활용되고 있다. AI는 예측 분석을 통해 재고 관리, 수요 예측, 물류 최적화를 돕는다. 머신러닝(ML) 알고리즘이 과거 데이터를 분석해 앞으로 어떤 제품이 얼마나 필요할지 예측한다. 이를 통해 기업은 적절한 시기에 필요한 만큼의 재고를 확보할 수 있다.

세계적인 유통 업체 월마트는 공급망 관리에 AI를 적극 활용해 생산성 및 고객 만족도를 높이고 있다. 월마트는 머신러닝 알고리즘을 사용해 고객 수요를 미리 예측하고, 판매 데이터를 분석해 재고를 효율적으로 관리한다. 이를 통해 재고 부족을 줄이고, 불필요한 과잉 재고로 인한 낭비를 방지한다.

특히 월마트는 AI 기반 경로 최적화 기술을 통해 물류 관리의 효율성을 극대화하고 있다. 월마트는 이 시스템을 활용해 배송 경로를 최적화하고, 주행 거리를 줄이며, 배차 스케줄 등을 효과적으로 조정한다. 시간, 교통량, 배송 소요 시간 등 다양한 데이터를 실시간으로 분석해 연료 비용을 절감하고, 동시에 환경에 미치는 영향을 최소화한다. 이 같은 AI 기술 덕분에 월마트는 3000만 마일의 불필요한 주행을 줄였고, 9400만 파운드의 이산화탄소 배출을 방지할 수 있었다.

AI 기술은 제조업의 디지털 전환을 가속화하며, 생산 과정 및 공급망 관리를 혁신하는 근본적인 변화를 가져올 전망이다. 기업들은 AI를 통해 생산성과 효율성을 높일 뿐만 아니라 데이터 기반의 의사결정으로 경쟁력을 강화하고 지속 가능한 성장 동력을 확보해야 한다. 이러한 변화를 실현하기 위해서는 기술 도입과 함께 전략적 접근이 필요하며, 이를 통해 미래의 제조업 환경에서도 선도적인 위치를 유지할 수 있을 것으로 기대된다.