AI 도입 적용하기 쉬운 제조 분야

• AI 에이전트 제조 운영 효율성, 안전성, 신뢰성 및 비용 효율성 향상에 활용. 

• 제조 기업 AI 사용 익숙해짐에 따라 사용 사례 속출.

제조 운영에 있어서 엣지 컴퓨팅, IoT 등 4차산업혁명 기술의 발전으로 디지털 혁신이 가속화되고 있는 가운데. 실시간 의사 결정과 효율성을 높이기 위해 AI 에이전트가 대규모로 도입 확대될 것이다.

아래에 다양한 제조업 현장에서 참고할 AI 에이전트 활용 분야를 소개한다.

데이터 민주화(Data Democratization)

AI 에이전트는 다양하고 수많은 데이터 소비자가 데이터와 상호작용하는 방식을 변경하는 데 도움이 될 수 있다. 

또한 비전문 데이터 사용자가 데이터 관리 작업을 수행하고 첨단 분석을 독립적으로 개발할 수 있도록 지원한다.

• 데이터 검색의 자동화로 모든 수준의 사용자들이 업무 수행에 필요한 데이터에 더 쉽게 접근할 수 있다.

• 개인의 직무에 맞도록 데이터 제안 및 인사이트를 개별 맞춤화하여 직무조직에서 자신의 역할과 관련이 없는 불필요한 데이터는 제공받지 않아 

  개인의 업무 효율을 개선하는 데 도움이 된다.

• 기업 조직 전체의 개별 직원이 독립적으로 데이터를 분석할 수 있어 데이터 전문가의 지원이나 도움을 기다려야 하는 업무 의존도와 지연 현상을 제거한다.

  참고로 AI 에이전트가 등장하면서 정형 데이터가 다시 유행하고 있다.

문서 요약(Document Summarization)

문서 요약에 사용되는 AI 에이전트는 비정형 텍스트에서 주요 정보를 자동으로 추출한다. 

이를 통해 문서 검색에 소비되는 시간이 줄어 생산성 향상으로 연결된다.

• 서비스 에이전트가 생산설비 문제를 진단과 해결 방법에 대한 제안 등 장비를 신속하게 수리할 수 있는 정보를 기술 문서에서 찾는다.

• 경쟁 회사의 웹 사이트, 공개 재무 보고서 및 보도 자료를 검색하여 경쟁사에 대한 시장 조사 및 경쟁력을 분석한다.

• 자사의 수익 보고서, 주요 재무제표 및 시장 분석 문서에서 동향 및 통찰력을 강조하여 분석 프로세스를 가속화하고 회사의 재무 건전성에 영향을 미치는 

  중요한 요인을 식별하는 데 도움이 된다.

로봇공학(Robotics)

AI 에이전트는 로봇의 보다 자율적인 적응력과 지능화를 지원한다. 

AI 에이전트를 활용하여 로봇 시스템을 강화하면 시스템이 수행할 수 있는 작업 범위가 확장되어 안전과 인간-로봇 협업 분야에서의 어플리케이션이 강화 확대될 수 있다.

• 자율 내비게이션: 

  AI 기반 로봇이 환경을 인식하여 자율적으로 경로와 물건 등 장애물을 탐색한다. 

  자율 주행 차량, 창고 로봇 및 드론에서 사용되고 있다.

• 작업 및 의사 결정 자율화: 

  AI 기반 로봇이 데이터를 분석하고 자율적으로 의사 결정을 내려 워크플로를 최적화한다. 

  적용 예로 AI를 사용하여 패키지를 효율적으로 분류하고 운송하는 창고 로봇이 있다.

• AI 에이전트: 

  코봇이 제조 또는 물류 공정에서 인간과 함께 안전하고 효율적으로 작업할 수 있도록 로봇-인간 협업을 개선한다.

문제 해결(Troubleshooting)

AI 에이전트는 제조 운영의 문제 해결에 사용하여 문제를 탐지하고, 장애를 예측하고, 해결 프로세스를 자동화할 수 있다. 

AI 에이전트 사용 사례는 실시간으로 장비를 모니터링하고, 잠재적 장애를 예측하고, 고장이 발생하기 전에 예방 조치를 제안한다.

• 예측유지관리 및 이상 탐지: 계획에 없는 가동 중지 시간을 줄이고 장비 수명 연장으로 유지관리 비용 최소화 효과.

• 근본 원인 분석: AI 기반 분석으로 방대한 양의 운영 데이터를 분석 설비의 성능 문제를 가시화.

• 프로세스 최적화: AI 에이전트가 과거 및 실시간 데이터를 분석하여 효율성을 개선하고 운영상의 병목 현상을 개선하는 등 프로세스 조정을 권장한다.

안전 및 위험 관리(Safety and Risk Management)

AI 에이전트는 산업안전 위험을 사전에 식별하여 위험을 완화하고, 안전 프로토콜 준수로 제조 운영의 안전 및 위험 관리를 지원하여 작업자 안전을 개선하고 사고율을 줄이는 데 도움이 된다.

• 작업 환경 모니터링: 실시간으로 안전 위험을 식별하여 알림 및 경고, 권장 등으로 작업자가 안전 프로토콜을 준수하도록 안내한다.

• 사고 대응: 

  AI 에이전트가 센서 데이터와 과거 사고를 분석하여 비상 대응 전략을 최적화한다. 예를 들어 AI가 화학 공장에서 가스 누출을 감지하여 초기 대응자에게 알리고 

  동시에 대피 프로토콜을 자동으로 트리거한다.

• 안전 컴프라이언스 모니터링 자동화: 

  AI 에이전트가 안전 규정 준수 여부를 추적하고 업계 표준과의 편차를 가시화한다. 

  예를 들면 제조 공장의 AI 시스템은 작업장 조건을 모니터링하여 위반사항을 레포팅하는 등 OSHA(작업안전 및 건강에 관한 법) 컴프라이언스를 지원한다.

많은 제조기업이 효율성, 안전성, 신뢰성 및 비용 효율성을 높이기 위해 AI 에이전트를 도입하고 있으며 이 기술에 익숙해짐에 따라 사용 사례가 계속 확대되고 있다.

AI 에이전트를 처음 사용하려 할 때 어디서부터 시작해야 할지 망설이는 경우 위에서 설명한 분야는 비교적 적용하기 쉽다. 

초기 적용 프로젝트가 성공적으로 구현되면 제조 공장의 다른 영역으로 확대 적용하기도 쉽다.

참고 | https://www.rtinsights.com/5-real-ways-ai-is-transforming-day-to-day-industrial-operations/​