제조업체가 경쟁 우위를 위해 AI와 빅데이터를 반드시 도입해야 하는 이유

제조업의 디지털 전환 논의가 지난 10년간 지속되어 왔지만, 최근의 위기 상황은 인더스트리 4.0과 스마트 제조 역량이 제공하는 민첩성, 확장성, 회복탄력성의 필요성을 더욱 가속화했습니다. Manufacturing Global은 GE 디지털의 선임 디지털 제품 매니저 코버스 반 헤르덴, EY(영국 컨설팅) 파트너 마크 파월, 인포아(Infor) EMEA 솔루션 컨설팅 부사장 필 루이스와의 대담을 통해 AI와 빅데이터를 활용한 기술이 어떻게 제조업체에 실시간 운영 가시성을 제공하고 공정 신뢰성 및 성과를 개선하는지 살펴봅니다.

제조업에서 인공지능(AI)과 빅데이터의 현재 적용 사례는 무엇인가?

CVH: 산업용 AI는 표적화된 AI 기술, 데이터, 물리학, 깊은 도메인 지식을 결합해 주요 산업 비즈니스 과제를 해결합니다. 기존 AI가 인간의 지능을 모방한다면, 산업용 AI는 이를 기반으로 고위험·동적·가변적인 산업 환경에서 통찰력을 얻고 인과 지식을 도출합니다. 제조 현장에서는 산업용 AI를 활용해 주요 공정 및 자산 문제를 감지·예측함으로써 생산 능력, 품질, 비용 구조를 최적화할 수 있습니다.

PL: AI나 빅데이터의 교과서적 정의는 산업마다 기술 수요가 판이하게 다르다는 핵심을 놓칩니다. 핵심은 특정 비즈니스 이슈에 기술을 어떻게 적용하느냐입니다. 그 이슈가 '업계 표준'이든 기술 구성에서 발생한 것이든, 진정한 고유 영역인 중요한 10%에 빅데이터와 AI 같은 도구를 적용할 때 최대 가치가 창출됩니다. 우리는 이를 60/30/10 비율로 분류해 기술 적용의 가치를 극대화합니다.

인더스트리 4.0과 스마트 제조 역량을 도입하려는 제조업체는 왜 AI와 빅데이터를 활용해야 하는가?

CVH: 스마트 제조는 실시간 및 과거 데이터를 활용해 미래 자산·공정 성과를 예측하고 폐루프(closed-loop) 최적화를 수행하는 산업 고급 분석을 배포합니다. 여기에는 AI와 머신러닝을 사용해 공정 엔지니어가 다양한 산업 데이터 소스를 결합하고, 문제를 신속히 식별하며, 플랜트 내 근본 원인을 발견하고, 자산의 미래 성과를 예측하며, 품질·생산성·운영 개선을 위해 직원이 취할 조치를 자동화하는 것이 포함됩니다.

MP: 디지털화는 제조업체로 하여금 공급망을 재구상하도록 강요합니다. 예를 들어 대부분 기업은 내부 데이터로 수요-공급 균형을 추적하지만, 공급망에 영향을 미치는 외부 이벤트를 예측하기는 어렵습니다. 소셜 미디어 등 비정형 외부 데이터셋을 이해하는 AI 기법을 사용하면 제조업체는 공급망 붕괴를 훨씬 일찍 대비할 수 있습니다.

또한 제조업체는 AI와 빅데이터로 제조 운영의 디지털 복제본을 구축해 생산 주기 단축, 제조 용량 증대, 비계획 유지보수 예측 등 변혁적 가능성을 실현할 수 있습니다.

PL: AI와 빅데이터의 대표적 통계만 봐도 주목할 만합니다. 지멘스는 독일 공장 하나를 75% 공정 디지털화·자동화해 생산성을 1,400% 향상시켰습니다. 이는 모든 비즈니스에 획기적 변화를 의미하며, 많은 제조업체가 미래 계획에 AI와 빅데이터를 어떻게 접목할지 고민하게 만듭니다.

운영에서 AI와 빅데이터의 가치를 실현하려는 제조업체를 위한 최적의 전략은?

CVH: 공정 엔지니어는 공정 모델(공정 디지털 트윈)을 구성하고 해석하는 탁월한 도메인 전문성을 보유합니다. 이는 분석을 통한 경쟁 우위와 성공의 기반입니다. 분석을 주도하고 공정을 개선하려면 도메인 전문성을 다음 5가지 역량과 연계하는 전략이 필요합니다: 분석(자동 근본 원인 식별로 지속적 개선 가속화), 모니터링(조기 경보로 다운타임·낭비 감소), 예측(사전 조치로 품질·안정성·신뢰성 향상), 시뮬레이션(가정 시나리오로 저비용·신속한 정확한 의사결정), 최적화(최적 공정 설정점으로 허용 품질 내에서 처리량 최대 10% 향상).

모든 공정 엔지니어는 분석과 머신러닝 역량을 개발해 경쟁력을 유지해야 합니다. 시간이 지나면 엔지니어는 소규모 프로젝트에서 파일럿, 다중 플랜트 최적화로 나아가 분석을 심층 적용할 수 있습니다. 깊은 도메인 전문성은 매우 구체적인 애플리케이션에서 판도를 바꾸는 공정 모델링과 분석 개발의 기반이 됩니다.

가장 중요한 것은 지금 분석을 시작하는 것입니다. "트라이스톰(Trystorm)"으로 직관적 아이디어를 테스트하고 데이터와 분석으로 뒷받침하십시오. 데이터 사이언스 전문가가 될 필요는 없습니다. 검증된 사용하기 쉬운 산업 분석 도구를 도메인 전문성과 결합해 활용하십시오. 그것이 큰 개선을 빠르게 이끌어냅니다.

PL: 제조업을 포함한 기업들은 디지털 프로젝트를 평가할 때 고객, 공급망, 내부 효율성, 인력 등 4가지 주요 동인에 초점을 맞춥니다. 이는 종종 '어떻게 더 잘할 수 있을까'라는 지속적 태도에서 유기적으로 발생합니다. 경쟁사와 파괴적 진입자에 뒤처질 수 있다는 두려움이 이를 가속화했으며, 디지털 관련성을 유지하려는 절박감이 막대한 투자를 촉진하고 있습니다.

그러나 많은 제조업체가 이미 코로나19 이전부터 기술에 막대한 투자를 해왔음을 주목해야 합니다. 따라서 첫 번째 정의는 AI와 빅데이터를 기존 기술과 정렬하는 것입니다. 기업은 현재 기술이 단기적으로 현 공정을 처리하는지뿐만 아니라 미래를 위한 플랫폼을 제공하는지 고려해야 합니다. 후자의 '플랫폼 관점'은 빅데이터를 요구합니다. 단순히 현재 공정을 지원·조정하는 플랫폼을 선택하는 것으로는 부족하며, 미래 역량이 내장되어야 합니다.

이 기술을 최적으로 배포하려면 개방형 클라우드 기반 애플리케이션 환경이 필요합니다. 그래야 번거로운 통합·볼트온 과정 없이 빅데이터나 AI 같은 새 기회를 포착할 수 있습니다. 이는 조직을 더 민첩하게 만들어 기술의 창의적 비즈니스 적용(새 수익 기회 식별 등)에 집중하게 합니다.

제조 운영에 AI와 빅데이터 분석을 도입할 때의 과제는?

CVH: 제조업체는 고객 수요를 충족하면서 폐기물, 비용, 위험을 줄이는 과제에 직면합니다. AI와 데이터의 결합은 근로자에게 맥락 있는 데이터를 제공해 사람·자산·공정이 효율적으로 협업하도록 지원하는 분석 기반 솔루션을 통해 디지털화를 가속화합니다.

또 다른 과제는 단순히 시작하는 것입니다. 기업은 분석을 운영에 활용하는 법을 배우고 싶지만 현재 인력의 업무로 보지 않습니다. 다행히 산업용 AI 솔루션은 공정 엔지니어가 데이터 사이언티스트가 될 필요 없이 도움을 줄 수 있습니다.

MP: AI 도입의 핵심 과제는 AI가 영향을 미칠 고가치 영역에 대해 조직 전체의 정렬을 이끌어내는 능력에 달려 있습니다. 예를 들어 머신러닝과 컴퓨터 비전으로 장비 고장을 사전 예측·식별해 생산 다운타임과 유지보수 비용을 줄이는 것입니다. 또 다른 과제는 테스트-러닝 문화를 통해 AI를 프로세스에 주입하는 문화를 정착시키는 것입니다.

오랫동안 조직은 '데이터 기반'이 되려 했으나 기대만큼 효과적이지 못했습니다. 제조업체는 새로운 통찰에서 가치를 창출할 수 있는 부분을 이해하고, 그 통찰을 이끌 데이터에 집중한 뒤 비즈니스 가치를 창출하는 통찰로 연결하는 다른 접근이 필요합니다. 조직은 단순히 '데이터 기반'이 아닌 '통찰 주도 및 데이터 지원(insight-driven and data enabled)'이 되어야만 AI와 빅데이터의 힘을 진정으로 활용할 수 있습니다.

PL: 데이터에 대한 태도 변화가 전부입니다. 데이터는 이전에는 '필요악'으로 여겨졌으나 이제 기업의 1번 자산입니다. 이는 보통 빅데이터 라벨에 대한 집착을 낳지만, 중요한 것은 데이터를 어떻게 활용하느냐입니다. AI·BI·IoT 등을 사용해 데이터를 진정한 가치 자산으로 전환하는 것입니다. 자동차 산업이 대표적입니다. 자동차가 생산하는 데이터를 사용·판매합니다. 흥미롭게도 이제 '클라우드'는 거의 당연시됩니다. 24개월 전만 해도 클라우드가 첫 번째 고려사항이었지만 이제는 기본 전제(table stakes)가 되었습니다. 기업이 클라우드로 갈지 여부가 아니라 어떤 유형의 클라우드/클라우드 활용인지가 문제입니다. 인프라 대화(how)를 넘어 무엇(what)과 이유(why)로 이동했습니다.

인공지능(AI)과 빅데이터가 제4차 산업혁명(인더스트리 4.0)을 주도하는가?

CVH: 산업용 AI와 데이터의 결합은 우리가 '공정 디지털 트윈'이라 부르는 것을 생성합니다. 이는 센서 및 생산 데이터에서 통찰을 채굴해 연속·이산·배치 제조 공정 성능을 신속히 트러블슈팅하도록 돕습니다. 이 기술은 예측 분석을 활용해 운영 시나리오를 분석하고, 운영 변경이 핵심 성과 지표에 미칠 영향을 정량화하며, 성과 변동의 원인을 식별합니다. 디지털 트윈은 과거 데이터와 실시간 데이터를 되돌아보며 빠르게 전진하는 지속적 개선(산업 미래의 핵심 목표)을 고무합니다.

PL: 우리는 매일 AI/ML 활용 사례가 증가하는 것을 봅니다. 재고 최적화, 유지보수, 빠른 재무 프로세스 등이 주요 영역으로 반복 등장합니다. 이것이 지속되고 투자 수익이 계속되려면 AI가 다른 시스템과 배관처럼 연결돼 즉시 작동해야 하며, 볼트온 방식이면 막대하고 비용이 드는 통합 프로젝트에 직면합니다. 다음 특정 기술은 개별 기업이나 프로젝트의 성숙도에 달려 있습니다. 기업들은 이제 디지털 프로젝트 뭉치가 아닌 '디지털 패브릭(digital fabric)' 단계에 막 도달하고 있습니다. 방대한 센서 데이터로 구동되는 AI 기반 처방적 작업(prescriptive working)은 B2B/산업 시장에 엄청난 약속을 안겨주며, 자산 유지보수와 현장 서비스에서 매우 고무적인 초기 싹을 보고 있습니다.