제조업 인공지능(AI) 활용 가능성 10대 분야

고객 정보, 구매 습관, 재고 수준, 시장, 자재 구매 등에 관해 더 정확하고 심도 있는 예측을 하기 위해

ERP 소프트웨어가 수집하는 데이터를 토대로 인공지능이 학습되도록 프로그래밍할 수 있다.

ERP 소프트웨어만큼 제조업을 변화시킨 기술도 드물다. 자동화된 스케줄링부터 정밀한 재고 관리, 자동화된 구매,

실시간 작업 비용 산출 등 ERP는 생산 공정을 단순화하여 매번 양질의 제품을 제때 납품하면서 더 빠르고 효율적으로 작업할 수 있도록 지원한다. 

또한, 인공지능(AI)과 머신러닝(ML) 등 차세대 혁신 기술은 제조기업이 데이터를 수집, 처리, 분석하는 방식을 바꾸면서 우리 산업에 상당한 영향을 미치고 있다.

지난 10년 동안 ERP에서 가장 큰 발전 중 하나는 기계와 외부 소프트웨어 프로그램과 통신 하고 통합하는

기술로 제조운영 비용을 낮추고 효율을 높일 수 있는 능력이었다. 

예를 들어, BOM Compare 소프트웨어는 엔지니어링 비용을 절감하고 생산 프로세스 설계 예측을

신속하게 함으로써 훨씬 더 빨리 신제품을 생산에 투입할 수 있게 되었다.

ERP를 Nesting 소프트웨어와 통합하면 판금이나 프레스 작업에서 자동으로 가장 효율적인 방법을 결정하여 재료 및 인건비를 크게 낮추고 스크랩을 줄일 수 있다.

인공지능은 전례 없는 예측 데이터 추적과 분석으로 이러한 능력을 새로운 수준으로 끌어올린다. 

고객 정보, 구매 습관, 재고 수준, 시장, 자재 구매 등에 관해 더 정확하고 심도 있는 예측을 하기 위해

ERP 소프트웨어가 수집하는 데이터를 토대로 인공지능이 학습되도록 프로그래밍할 수 있다.

인공지능이 ERP 기능을 강화하는 10가지 방법을 설명하기 전에, 무엇이 판도를 바꾸는 기술로 만드는지 살펴보자.

인공지능 | 컴퓨터가 업무 셀프 학습

인공지능의 마법은 경험으로부터 학습할 수 있는 능력을 기계에 주어 새로운 입력을 받아들여 인간이 해왔던 작업을 수행할 수 있게 된 점이다.

컴퓨터가 인간의 언어를 이해하고 해석하고 조작할 수 있도록 딥러닝과 자연어 처리를 할 수 있어야 한다.

컴퓨터가 이러한 기술과 통합되면 방대한 데이터에서 패턴을 처리하고 인식함으로써 특정 작업을 수행하도록 훈련될 수 있다.

이것은 인공지능이 사람의 가이던스가 없어도 임무를 완수할 수 있다는 것을 의미하지 않는다.

인공지능은 올바른 질문을 해야 패턴을 인식하도록 시스템이 구성되어 있다. 올바르게 프로그래밍되어야 다음과 같은 일을 할 수 있다.

• 반복 학습 자동화

• 기존 제품에 인텔리전스 추가

• 심층 신경망을 통해 놀라울 정도의 정확도 달성

• 점진적인 학습 알고리즘을 통해 스스로 조정하여 데이터가 프로그래밍

ERP는 비즈니스의 모든 측면의 데이터를 추적함으로써 제조기업에 이점을 제공한다.

AI가 더 많은 데이터를 더 깊은 수준에서 분석함으로써 한 걸음 씩 진화해 간다. AI 알고리즘이 자가 학습 될 때, 데이터는 매우 귀중한 자산이 된다.

제조업 인공지능 활용 분야 10

AI와 ERP를 통합하는 목표는 ERP가 처음 개발되었을 때와 본질적으로 같다.

기업을 성장시키면서 운영 효율성을 개선하고 수익성을 높이기 위해 제조를 단순화한 것이다. 

차이점은 AI를 활용하여 제조기업들이 현재 및 과거의 데이터뿐만 아니라 예측 데이터를 추적하고 분석할 수 있는 점이다.

또한 관련 데이터, 파라미터 및 변수가 인간이 이해할 수 있는 범위를 초과할 때 AI는 자체 학습기능으로 제조사의 의사 결정 기능을 도울 수 있다.

재고관리(Inventory Management)

AI 통합 ERP 소프트웨어는 제조기업이 수요를 예측하여 움직임이 더딘 제품을 식별하는 등 주문 이행을 자동화함으로써 재고 관리를 최적화할 수 있도록 돕는다.

맥킨지의 연구에 따르면 AI를 활용해 재고를 최적화하는 기업은 재고 수준을 최대 50%까지 줄일 수 있는 것으로 나타났다.

재고 관리는 대부분 반응형 프로세스로 과거의 사용량과 계절적 추세를 예상 고객 주문량 추정치와 결합하여 재고 수준을 측정하고 자재를 주문한다.

인공지능 기반 재고 계획은 다음과 같이 사전 예방적인 업무를 수행하게 한다.

• 인벤토리 KPI의 가시성 향상

• 계절 및 추세 데이터를 토대로 제품과 유통 채널 개선 및 지역 예측

• SKU 자동 분류로 수요 충족에 필요한 사항 파악

• 예상되는 수급 변화에 따른 예측 주문으로 SKU를 빠르게 보완

품질관리(Quality Control)

AI 기반 품질검사 시스템은 제조 공정의 결함 및 이상 징후를 실시간으로 파악할 수 있어 제품 리콜 위험을 줄이고 전반적인 품질을 향상시킬 수 있다.

예컨대, 이미지 인식 알고리즘은 조립 라인의 제품 이미지를 분석하여 사람의 눈에는 보이지 않는 결함을 식별할 수 있다.

또한, 인공지능은 품질을 검사하는 방식을 바꾸고 있다. 

머신 비전은 많은 품질 응용 프로그램의 필수적인 부분이다. 딥 러닝 능력으로, 인공지능 기반 품질 관리 소프트웨어는 어떤 측면이

필수적인지 스스로 학습하고 품질 제품을 정의하는데 필요한 특징을 결정하는 규칙을 만들 수 있다.

가격 최적화(Pricing Optimization)

인공지능 기반 ERP 소프트웨어는 시장 동향, 경쟁사 가격 및 고객 행동을 분석함으로써 가격을 최적화할 수 있다.

이 데이터를 통해 제품의 가격을 최적화하기 위해 더 잘 알고 결정을 내릴 수 있으며, 결과적으로 수익과 고객 만족이 향상된다.

인공지능의 딥 데이터 다이브를 통하여 과거의 판매 데이터에 기초하여 어떻게 고객들이 가격 변화에 반응할지를 모델링할 수 있게 한다. 

또한 고객 행동을 가격 전략에 요인화하고, 또 다른 가격이 판매에 어떻게 영향을 미칠지 예측하며, 판매에 피해를 주지 않고 가격을 높이기

위해 경험과 데이터를 결합할 수 있게 한다. 인공지능 예측은 100% 정확하지는 않지만, 효과적인 가격 전략에 대한 통찰력을 알려준다.

수요예측(Demand Forecasting)

AI는 과거 데이터, 시장 동향 및 고객 행동을 기반으로 제품에 대한 수요를 예측하는 데 사용될 수 있으며,

생산 일정을 최적화하고 리드 타임(lead time)을 줄이며 재고 소진을 피할 수 있도록 돕는다. AI를 사용하면 계절성, 가격, 프로모션 및

제품 라이프사이클을 고려하여 모든 SKU의 소비자 수요를 예측할 수 있다.

인공지능은 서로 다른 시간대에 걸친 수요예측에 관여할 수 있는 독특한 능력을 제공한다.

현재 공급망 상황에 기반한 예측을 하기 위해 AI와 실시간 데이터를 결합하는 예측 방법인 단기 수요 관측도 포함된다.

인공지능 지원 예측을 소비자 직거래 및 전자 상거래에도 활용할 수 있다. 전사적인 관점으로

자재 공급, 판매, 재무 및 마케팅을 결합하여 수요를 예측하는데 AI를 활용할 수 있다.

공급망 관리(Supply Chain Management)

코로나 기간동안 경험했듯이 공급망의 붕괴는 심각한 문제를 발생시킬 수 있다. 인공지능 기반 ERP 소프트웨어는

서플라이어의 리드 타임을 예측하고 병목 현상을 파악하며 물류 경로를 최적화하여 리드 타임을 줄이고 비용을 절감하며

고객 만족도를 높임으로써 공급망 관리를 최적화하는 데 도움을 준다.

인공지능 알고리즘은 데이터를 분석하여 제품의 종류와 수량을 포함한 수요를 예측하여 공급망의 특정 연결고리(협력업체)에 대한 부담을 줄인다.

또한 인공지능을 활용하여 아래와 같은 중요한 공급망 요소에 대한 업그레이드를 할 수 있다.

• 창고수급관리 개선

• 운송 차량의 안전과 수명 향상

• 적재 프로세스의 효율성 향상

• 공급망 관리자가 비용을 절감하고 수익을 증대할 수 있도록 지원

예측 유지보수 스케쥴링(Predictive Maintenance Scheduling)

적절한 유지보수는 생산 설비 다운타임을 최소화하고, 수리 비용을 줄이며, 기계와 장비의 수명을 연장하는 데 필수적이다.

인공지능 장비 고장을 예측하고 고장 발생하기 전에 예방적 유지보수를 스케줄링하여 이러한 목표를 달성하도록 돕는다.

인공지능은 센서, 카메라, 로그 및 기타 소스로부터 데이터를 수집하고 처리한다.

엔지니어가 이후 데이터를 분석하여 예측하고 유지보수 작업을 스케쥴링한다. 

기계와 장비를 보호 외에도 인공지능은 다음과 같은 업무를 지원할 수 있다.

• 인적 오류 및 사고 최소화로 안전성 향상

• 품질결함 감소

• 효율 및 생산성 향상

• 데이터 중심 의사 결정을 통해 혁신, 지속 가능성 및 환경 준수 지원

노무관리(Labor Management)

인건비는 제조업 예산에서 큰 비중을 차지하는 항목이다. 인공지능 기반 ERP 소프트웨어는 직원 생산성을 예측하고

교육의 필요성을 파악하며 스케줄링을 최적화함으로써 인건비를 줄이고 생산성을 높이는 데 도움을 줄 수 있다.

인공지능은 또한 현장 직원들이 생산라인의 기계와 작업으로부터 위험 등 또 다른 비용발생 요인인 산업안전 관련 문제를 완화할 수 있다.

인공지능 기반 자동화로 생산 현장의 위험을 줄이고 노동 생산성을 제고할 수 있다.

실시간 분석(Real-time Analytics)

인공지능 기반 ERP 소프트웨어는 생산률, 재고 수준, 품질 지표 등 주요 실적 지표에 대한 실시간 분석 기능을

제공해 데이터 중심 의사결정을 내리고 개선해야 할 부분을 파악할 수 있도록 지원한다.

기존의 데이터 분석 방식이 IoT 데이터를 잘 정리하고 세분화하는 반면, 인공지능은 패턴과 기준 이탈을 실시간으로 파악해 더 빠르고 정밀하게 처리한다.

알고리즘은 서로 다른 출처의 데이터를 처리하고 일관성 있게 제시해 분석 대상 데이터를 알아보기 쉽게 구조화한다.

데이터가 확보되는 즉시 준비, 분석, 평가 등을 통해 실시간 분석 속도를 높인다.

노동력 부족(Labor Shortages)

인공지능 기반 로봇 자동화, 적층 제조 및 머신 비전 기술로 노동력 부족 문제 해결을 도울 수 있다.

인공지능 응용 프로그램으로 로봇의 팔은 다양한 유형의 생산라인 위의 물체를 방향, 속도, 놓여있는 상태에서 자유롭고 안전하게 다룰 수 있도록 학습할 수 있다.

조립라인 작업은 반복적이고, 노동 집약적이며, 오류가 발생하기 쉬운 공정이다. 

고도로 숙련된 디자이너와 엔지니어는 솔루션을 개발할 때 오랜 경험이 있더라도 예측이나 추측이 가미되어 접근할 수 있다. 

인공지능 3D 프린팅은 복잡하고, 고도로 최적화된 디자인 개발에 힘을 실어주어 보다 정확한 생산을 보증해 준다.

인공지능 기반 자율 머신비전은 카메라와 특정 조명 조건을 사용하여 품목을 카운팅하고 추적하고, 결함을 식별하고, 제품을 분류할 수 있다.

자율제조(Autonomous Manufacturing)

인공지능 활용 자동화로 제조 공정은 점점 사람 개입은 줄어들고 효율성을 높일 수 있다.

또한, 인공지능 로봇은 머신러닝 알고리즘을 활용하여 반복적인 작업과 의사결정을 자동화한다.

로봇 공정 자동화는 데이터 입력, 주문 처리와 같은 반복적인 작업뿐만 아니라, 생산 라인의 이상 징후 발견과 같은 더 복잡한 작업도 처리할 수 있다.

인공지능 구동 로봇은 사람과 협동하며 나란히 일할 수 있다. 자율주행 이동 로봇은 창고의 부제품을 운반할 수 있고,

협업 로봇(코봇)은 생산라인에서 사람과 나란히 제품을 조립한다.

인공지능 로봇은 기계의 정밀성과 효율성에 인간의 기술과 지능이 결합된 것으로 생산제품의 품질을 한 단계 끌어올린다.

빅 데이터(Big Data)

다른 업종과 마찬가지로 제조업도 빅 데이터를 활용하기 시작했다. ERP는 제조업에서 많은

양의 정보를 수집, 분석, 추적할 수 있게 되어 데이터 기반 의사 결정이 가능해졌다. 

빅 데이터로 판매, 가격, 재료 가용성 및 기타 주요 메트릭스 지표에 대한 예측이 가능하게 되었다. 

ERP에 의해 제공되는 막대한 양의 데이터를 인공지능 활용으로 분석할 수 있기 때문이다.

인공지능 알고리즘의 복잡성은 만만치 않다. 그러나, 현재와 과거뿐만 아니라 미래를 내다보는 인공지능의 능력은 믿기 어려울 정도로 흥미진진하다.

참조 | https://www.manufacturingtomorrow.com/article/2023/10/10-areas-manufacturers-might-see-an-impact-from-ai/21604