쇼플로어 탁월성을 위한 견고한 AI 기반 구축

AI 기술이 발전함에 따라 제조업체들은 쇼플로어에서 이를 활용할 방안을 찾고 있습니다. All About AI에 따르면 제조업체의 43%가 예측 유지보수, 품질 관리, 공정 최적화, 생산 계획, 지식 습득 등의 애플리케이션에 AI를 적극적으로 도입하고 있습니다. 이미지 제공: ECI Software Solutions.

불과 몇 년 만에 AI는 미래 개념에서 쇼플로어의 일상적인 운영을 위한 실용적인 도구로 진화했습니다. All About AI의 데이터에 따르면 제조업체의 43%가 운영에 AI를 적극적으로 구현하고 있으며, 특히 다음과 같은 애플리케이션에서 쇼플로어에서 점점 더 보편화되고 있습니다.

• 예측 유지보수. 공작 기계의 센서가 제공하는 데이터를 AI로 분석하면 유지보수 필요성을 예측하고 예기치 않은 가동 중단을 방지할 수 있습니다.
• 실시간 품질 관리. AI 시스템은 비전 시스템의 데이터를 사용해 생산 중 부품 결함(미세 균열 등 육안으로 보이지 않는 결함 포함)을 감지할 수 있습니다.
• 스마트 공정 최적화. AI가 생산 데이터를 실시간으로 분석해 제조업체가 파라미터를 조정하고 비효율을 파악할 수 있게 합니다. 작업장을 동적으로 스케줄링하고, 기계 간 작업 부하를 분산하며, 셋업 시간을 최소화하여 자원을 더 잘 활용하고, 낭비를 줄이며, 부품을 더 빠르게 납품할 수 있습니다.
• 수요 중심 생산 계획. AI는 과거 주문과 시장 데이터를 활용해 실제 및 예상 수요를 충족하는 생산 일정을 제안합니다.
• 지식 습득. AI는 전문 지식을 기록하고 디지털 지침으로 변환하여 신입 사원에게 전달함으로써 암묵지를 보존합니다.

이 기술은 제조업이 여러 과제에 직면한 시점에 도착했습니다. 미국 제조업 고용은 안정되었지만 숙련 노동력 부족은 여전해 자동화가 사치가 아닌 필수가 되었습니다. 공급망 트렌드도 변화하고 있습니다. 딜로이트에 따르면 2024년 평균 납기일이 81일로 개선되었으나 여전히 팬데믹 이전 수준을 웃돌고 있어, 고객들은 공급업체로부터 더 짧은 리드타임과 더 높은 품질, 더 많은 유연성을 요구하고 있습니다.

그러나 중소 제조업체가 자사의 운영에 AI를 어떻게, 어디서부터 도입해야 할지 파악하기란 어렵거나 벅찰 수 있습니다. 이는 특히 구식의 단절된 소프트웨어 시스템을 사용하는 작업장의 경우 더욱 그렇습니다. 디지털 인프라, 중앙 집중식 데이터, 간소화된 프로세스 없이는 AI의 힘을 활용할 수 없기 때문입니다.

ERP 소프트웨어는 재고 관리, 생산 스케줄링부터 재무 정보, 고객 데이터까지 제조 비즈니스의 다양한 측면에 대한 최신 정보를 위한 중앙 집중식 구조화된 저장소 역할을 함으로써 AI의 기반을 제공합니다.

AI를 위한 기반으로서의 ERP

ERP는 재고 관리, 생산 스케줄링, 재무 정보, 고객 데이터 등 작업장의 분절된 시스템과 프로세스를 하나의 응집력 있는 전체로 통합합니다.

이는 중앙 집중식의 실시간 구조화된 데이터와 일관된 프로세스의 원천이 되어 AI가 비즈니스에 가치를 제공할 견고한 토대가 됩니다. 하지만 ERP 시스템과 프로세스를 갖추고 있어도 AI 도구를 비즈니스에 통합하는 것은 어려울 수 있습니다.

ECI Software Solutions의 AI Foundry는 엔지니어, 데이터 과학자, 제품 전문가로 구성된 교차 기능 팀으로, 중소 제조업체를 위해 자사의 ERP 소프트웨어 제품군 내에서 관련성 있고 결과 중심의 AI 도구를 구축하는 데 전념합니다. 주요 기능은 다음과 같습니다.

• 향상된 예측. 지수 평활법 등 AI 기반 알고리즘이 수작업을 줄이고 예측 정확도를 높여 더 나은 계획과 자신 있는 의사결정을 지원합니다.
• 자재 명세서(BOM) 자동화. ECI의 AI BOM Builder가 BOM 파일에서 데이터를 자동 추출해 제조업체의 ERP에 로드함으로써 견적 작업을 가속화하고 수작업을 줄입니다.
• 데이터 분석. 차세대 분석이 AI를 활용해 비효율을 발굴하고 트렌드를 포착하며 제조업체의 모든 수준에서 고영향 의사결정을 지원합니다.
• 워크플로 자동화. ECI는 곧 오류를 줄이고 직원이 전략적 우선순위에 집중할 수 있게 하는 자동화된 송장 처리를 공개할 예정입니다.

구현 계획 없이는 작업장이 AI의 온전한 이점을 경험할 수 없습니다. 작업장은 작게 시작하고, 다른 직원을 참여시키며, 명확한 프로세스를 유지하고, 확장성을 계획하고, 미래 계획을 고려해야 합니다.

계획 수립

작업장이 ERP 인프라를 갖추고 AI 도구를 통합한 후에는 운영에 AI를 구현하기 위한 계획을 수립해야 합니다.

목표와 전략이 없으면 AI는 구석에서 먼지만 쌓이는 미사용 기계의 소프트웨어 버전으로 전락할 수 있습니다.

• 작고 집중적으로 시작. 긴 리드타임, 정확한 재고 관리, 기계 가동 중단 등 구체적이고 시급한 문제 하나를 선택한 뒤 그 추진력을 바탕으로 확장합니다.
• 팀을 조기에 참여. 새로운 기술은 사람들이 사용할 때만 성공합니다. 솔루션 설계와 목표 설정에 직원을 포함시킵니다.
• 적절한 조건 보장. 적절한 소프트웨어 인프라 외에도 명확한 프로세스, 신뢰할 수 있는 데이터, 책임 정의를 유지해야 합니다.
• 확장성 계획. 작게 시작하되 비즈니스와 함께 확장하고 성장할 수 있는 솔루션을 선택합니다.
• 미래를 내다봄. 모듈형, 개방형, 유연한 시스템에 투자하여 미래 기술을 준비합니다.

제조업체들이 이 변화하는 환경에서 앞을 내다볼 때, 가속화되는 기술 발전, 적응성, 지속 가능성, 전략적 투자 등 많은 요소를 고려해야 합니다.

미래를 내다보기

AI와 자동화가 현재 제조 환경을 얼마나 빠르게 변화시키는지 고려할 때, 이러한 기술이 향후 제조업에서 어떤 역할을 할지 고려해 볼 가치가 있습니다. 미래를 계획할 때 고려해야 할 몇 가지 요소는 다음과 같습니다.

• 기술 발전이 가속화될 것. AI와 자동화는 고립된 애플리케이션에서 통합된 스마트 생산 라인으로 이동하고 있습니다. 예측 도구는 점점 더 계획, 자문, 재고 관리에 사용될 것입니다.
• 적응성이 핵심. 시장 수요가 변동하고 고객 기대가 높아짐에 따라 제조업체는 실시간 데이터로 빠른 대응과 의사결정을 지원하는 유연한 생산 역량을 개발해야 합니다.
• 지속 가능성은 필수 요건. 지속 가능성은 단순한 전략이 아닌 전제 조건이 되고 있습니다. 디지털 도구는 에너지 사용 모니터링, 자재 최적화, 지속 가능성 주장의 입증 또는 반박을 도울 수 있습니다.
• 전략적 투자. 진보에 반드시 막대한 투자가 필요한 것은 아닙니다. 작고 실용적인 실험이 종종 최고의 결과를 낳습니다. 기술을 폐기물 감소나 신뢰성 향상 같은 비즈니스 목표와 직접 연결하세요.

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