IBM 켄드라 디키렐(Kendra DeKeyrel) "2022년 AI 주도 제조 트렌드: 공급망 최적화·예지보전·실시간 개선"

인더스트리 4.0, 3D 프린팅/적층 제조, 산업용 로봇, 자율주행 차량, 드론, AR/VR, 산업용 사물인터넷(IIoT), 엣지 컴퓨팅 등 디지털 제조 분야에서 새로운 혁신이 지속적으로 등장하고 있습니다.

IBM 소프트웨어 자산 관리 제품 부문 부사장 켄드라 디키렐(Kendra DeKeyrel)이 2022년을 맞이하며 AI와 제조에 대한 전문가 논평을 제공합니다...

AI와 자동화 기술 도입

"AI 시장은 향후 몇 년간 기하급수적 성장을 보일 것으로 예상되며, 특히 팬데믹이 전 세계 비즈니스에 미친 영향을 고려하면 더욱 그렇습니다. 많은 산업이 각기 다르게 영향을 받았지만, 우리는 비즈니스와 직원이 더 효과적으로 운영되도록 돕기 위해 AI와 자동화 같은 기술의 수용과 도입이 전반적으로 증가하는 것을 보고 있습니다.

"더 많은 기업이 새로운 효율성을 창출하고, 비용을 절감하며, 직원이 더 높은 가치의 업무에 집중할 수 있도록 여러 사용 사례를 위해 AI와 자동화에 투자할 것으로 기대합니다."

AI 기반 자동화 기술로 공급망 가속화

"올해 우리는 많은 제조업체가 운영 모델을 재고하는 것을 보았습니다. 특히 공급망 최적화, 품질 검사, 위험 관리, 재고 관리 같은 영역에서 그렇습니다.

"현장 작업자는 AI 기반 자동화를 사용하여 제품 검사, 예지 보전, 안전 위험 모니터링, 제품 결함 식별 같은 반복 작업을 완료할 수 있습니다. AI 기반 자동화 기술은 더 빠르고 효율적인 시장 출시 시간을 가능하게 할 뿐만 아니라, 직원에게 더 높은 가치의 업무에 집중할 기회를 제공합니다."

AI 학습을 실시간 개선에 활용

"전략 측면에서 제조업체는 계획-제조 흐름에서 시작해, 고객 주문, 엔지니어링, 공급망, 수명주기 관리, 애프터마켓에 대한 영향을 고려해야 합니다.

"그런 다음 데이터 인사이트와 AI 학습을 프로세스 워크플로에 내장하여 개선이 항상 실시간으로 실현되도록 해야 합니다. 성공적이고 확장 가능한 전환은 비즈니스와 기술 관점의 균형을 모두 요구하는 전체적인 접근 방식을 취한다는 점을 유의해야 합니다."

AI 기반 소프트웨어로 사전 예방적 유지보수 전환

"예를 들어, 주요 자동차 제조업체들은 IBM의 AI 기반 자산 관리 기술인 IBM 맥시모(Maximo)를 활용해 최우선 미션 크리티컬 목표인 '제로 다운타임'과 '제로 결함'을 해결하고 있습니다.

"AI 기반 소프트웨어는 제조업체가 반응형, 주기 기반 유지보수에서 실제 기계 조건(온도, 진동, 주기 등)에 기반한 사전 예방적, 신뢰성 중심 유지보수로 전환하도록 도울 수 있습니다.

"산업용 IoT 데이터를 분석함으로써 AI는 제조업체가 이상을 탐지하고 장비 건전성을 상시 측정하도록 돕고, 이를 통해 고장이 발생하기 전에 문제를 더 잘 예측하고 사전에 수정할 수 있게 합니다. 이는 운영 비용 절감과 가동 시간 가용성 증가에 상당한 영향을 미칠 수 있습니다."