Renesas, 공장 자동화를 위한 실시간 연속 AI 개척

도쿄 — 스마트 제조 시대에 인공지능은 더 이상 선택이 아닙니다. 그것은 초석입니다. 그러나 많은 기업이 내부 전문성 부족과 불확실한 ROI를 이유로 AI 이론을 운영 현실로 전환하는 데 어려움을 겪습니다. Renesas Electronics는 운영 기술(OT)을 위한 "실시간 연속 AI" 비전으로 앞길을 재정의하고 있습니다.

IT에서 인기 있는 데이터 중심, 클라우드 중심 "통계적 AI"와 달리, Renesas의 접근법은 AI를 공장 엔드포인트에 직접 임베딩합니다. 이는 기계가 클라우드로의 왕복 지연 없이 이상을 감지하고 즉시 결정을 내릴 수 있게 합니다.

더 큰 이미지 클릭

IT용 통계적 AI vs OT용 연속 AI (출처: Renesas)

Renesas 산업 솔루션 부문 수석 부사장 겸 총괄 매니저 Yoshikazu Yokota는 EE Times에 임베디드 AI가 결함 감지와 예측 유지보수에 필수적이라고 설명했습니다. "이상이 발생하면 임베디드 AI가 로컬에서 실시간으로 대응할 수 있습니다."라고 그는 말했습니다. 3년 전 Renesas는 "엔드포인트에서의 AI"를 처음 제안하고 자사 나카 반도체 팹에서 개념을 테스트했습니다.

"우리의 목표는 OT에서 실시간 추론을 가능하게 하면서 엣지에서의 AI 역량을 점진적으로 확장하는 것입니다."라고 Yokota는 덧붙였습니다.

Renesas 수석 부사장 Yoshikazu Yokota, OT에서 실시간 추론 제공에 집중 계획. (사진: EE Times)

AI를 점진적 단계로 도입함으로써 Renesas는 제조업체가 개념 증명 프로젝트를 더 빠르게 완료하고 AI 투자의 진정한 ROI를 이해하도록 돕는 것을 목표로 합니다.

OT에 AI 적용 시기

Renesas 산업 솔루션 부문 전략 및 기획 수석 디렉터 Mitsuo Baba는 AI가 명확하게 정의된 문제(특정 생산 라인 이상 등)를 겨냥할 때 최대 가치를 제공한다고 강조했습니다. 그는 시나리오로 설명했습니다: 베테랑 운영 관리자가 AI를 사용해 결함이 시작되는 정확한 순간을 플래그하면, 관리자가 일상적 검사 대신 중요한 개입에 집중할 수 있습니다.

이 모델에서 AI는 식별된 이슈로 한 번 훈련된 후 엔드포인트 기기에서 실시간 추론을 수행해 클라우드로 데이터 전송 필요성을 제거합니다. Baba는 클라우드 기반 통계적 AI의 일반적인 300MB에 비해 엣지 추론에 30KB 데이터만 충분하다고 강조했습니다.

Renesas는 따라서 기존 생산 장비를 "AI Unit Solution" 키트로 개조할 수 있는 추론 전용 접근법을 옹호합니다. 전체 라인을 개조할 필요 없이 말이죠.

"우리는 Nvidia 같은 AI 칩 리더들과 경쟁하지 않습니다."라고 Baba는 명확히 했습니다. "우리의 사명은 기존 MCU/MPU 하드웨어에서 실행할 수 있을 만큼 데이터 풋프린트가 작은 임베디드 AI의 새로운 세그먼트를 개척하는 것입니다."