제조업체 AI ROI 달성, 이제는 더 큰 영향을 위한 확장 단계

AI가 제조업에서 ROI를 제공하고 있지만, 확장이 과제로 남아 있습니다. 더 강력한 데이터와 네트워크 기반 없이는 진전이 정체됩니다.

작성자: 닉 레슈친스키(Nic Leszczynski), 리버베드 테크놀로지(Riverbed Technology) UKI 수석 솔루션 엔지니어

현장에서 공급망까지, 인공지능(AI)은 이미 제조업 전반에서 측정 가능한 수익을 제공하고 있습니다. 2025년 리버베드 글로벌 설문조사에서 업계 리더의 87%가 IT 운영을 위한 인공지능(AIOps) ROI가 기대치를 충족하거나 초과했다고 답했습니다.

그러나 과제는 이러한 이득을 전사적으로 확장하는 것입니다. 현재 제조업에서 AI 이니셔티브의 12%만이 완전히 배포되었으며, 업계 조직의 37%만이 대규모 AI 운영화에 완전히 준비되었다고 느낍니다. 이 구조적 격차는 AI를 진행 중인 작업으로 묘사합니다: 부분적으로 실현되었으나 완료로 나아가지 못하는 상태입니다.

인더스트리 4.0이 본격화됨에 따라 AI가 성과를 낸다는 것을 증명할 필요는 없습니다. 데이터가 이미 이를 보여주고 있습니다. 하지만 제어된 테스트에서 명백히 효과적인 반면, 대다수 제조업체는 복잡한 실제 환경에서 이러한 이점을 확장하는 데 어려움을 겪고 있습니다. 올바른 디지털 기반이 갖춰질 때까지 이는 계속될 것입니다.

제조업에서 AI 최적화가 방해받는 이유

딜로이트(Deloitte)에 따르면, 예측 유지보수, 품질 보증, 공급망 최적화, 에너지 효율 모니터링 등을 추진하기 위해 AI를 활용하는 '스마트 제조'는 이미 생산 출력 10~20% 개선, 10~15%의 잠재력 해방을 가능하게 합니다. 순 잠재력은 엄청나지만, 그 영향의 폭이 AI 확장을 복잡하게 만듭니다.

스마트 제조 환경은 모든 장치, 기계, 시설, 물류 네트워크 간에 신뢰할 수 있고 안전한 데이터 흐름에 의존합니다. AI 모델은 이 텔레메트리의 얽힘을 실시간으로 수집, 해석, 행동해야 합니다. 종종 레거시 시스템, 엣지 디바이스, 클라우드 플랫폼 전반에서 말입니다. 의사결정자들도 이 정보를 보고 분석할 수 있어야 합니다.

복잡하거나 병목된 데이터 파이프라인은 운영 부담을 만들고, 시스템 행동에 대한 제한된 가시성은 최적화와 확장을 훨씬 더 어렵게 만듭니다. 이러한 문제를 인프라 수준에서 해결하라는 압박이 커지고 있습니다.

새롭게 부상하는 데이터 준비도 격차

AI의 성능 이점은 부인할 수 없습니다. 하지만 구조적 문제들로 인해 이러한 이점의 확장성은 찾기 힘듭니다. 기술이 전사적으로 수용되기 전에 제조업체는 이를 지원하는 데 필요한 인프라 엄격성을 확립해야 합니다. 새로운 연구 결과는 AI 준비도 추구에 대해 더 자세히 보여줍니다:

• 91%의 제조업체가 AI 데이터 이동이 전략에 필수적이라고 답했습니다.
• 96%가 네트워크 성능과 신뢰성을 최우선 고려사항으로 꼽았습니다.
• 거의 절반(47%)이 데이터의 정확성과 완전성에 대한 확신이 부족하다고 답했습니다.

이 수치들을 종합하면 아직 훨씬 더 많은 진전이 필요함을 알 수 있습니다. 리더의 90% 이상이 데이터 이동과 네트워크 성능을 필수적이라고 본다면, AI 통합은 데이터를 빠르고 안정적으로 이동하도록 구축된 인프라에 달려 있습니다. 동시에 거의 두 조직 중 하나는 이동되는 데이터를 완전히 신뢰하지 않습니다. 역효과를 내는 투자를 피하려면 두 요소 모두 해결해야 합니다.

제조업체들이 AI가 번성하는 데 필요한 것을 명확히 이해하면서도, 많은 기업이 아직 규모 확장을 수용할 만큼 충분히 견고하고 유연하지 않은 디지털 기반 위에서 운영하고 있습니다. 여러 관측 도구로 인한 파편화까지 더해지면, 생산 운영을 지원하는 시스템이 PoC(개념 증명) 이니셔티브를 넘어가지 못하는 이유가 명확해집니다.

AI 운영화를 위한 기반 구축

조직 차원에서 AI의 성공은 데이터 품질, 이동 속도, 팀이 이를 운반하는 시스템에 대한 투명성에 의해 형성될 것입니다. 따라서 본격적인 배포에 투자하기 전에 제조업체는 반드시:

• 네트워크 성능과 데이터 흐름을 전략적 우선순위로 삼아야 합니다
  제조 AI 시스템은 분산된 생산 환경과 상호 연결된 공급망 전반에서 작동해야 하며, 이 모든 것은 대용량 실시간 데이터에 의해 구동됩니다. 결과적으로 네트워크 성능은 더 이상 배경 IT 문제로 취급될 수 없습니다.
• 데이터 품질과 신뢰 강화
  AI 모델은 소비하는 데이터만큼만 효과적입니다. 데이터가 다양한 활성 소스에서 생성되고 유입되는 제조업에서, 불일치나 부정확성은 위험을 초래하고 무결성을 해칩니다.
• 도구 난립과 사각지대 축소로 리더가 성과 격차를 볼 수 있게 하라
  조직이 일반적으로 9개 공급업체의 13개 관측 도구를 실행함에 따라, 파편화는 AI 확장의 주요 장벽으로 지속됩니다. 각 도구가 특정 과제를 해결할 수 있지만, 집단적 중복은 중복을 만들고 가시성을 제한하여 AI 주도 워크로드 하에서 시스템이 어떻게 상호작용하는지 이해하기 어렵게 만듭니다.

이 아키텍처적 긴장이 95%의 제조업체가 도구 통합 과정을 거치는 이유입니다. 이 맥락에서 기술 스택을 통합 관측 플랫폼으로 통합한 글로벌 제조 조직은 생산성과 성과를 개선하기 위한 데이터 기반의 실행 가능한 통찰력을 얻었습니다. 이러한 법의학적 명확성이 조직이 마찰 없이 자신 있게 AI를 확장할 수 있게 합니다.

AI 잠재력을 운영 현실로 만들기

야심 차게도 제조업체의 85%가 2028년까지 AI 준비가 될 것으로 기대합니다. 하지만 오늘날 37%만이 완전히 준비되었다고 느끼는 상황에서, 그 타임라인의 실현 가능성은 조직이 준비도 격차를 얼마나 빨리 좁힐 수 있는지에 달려 있습니다.

향후 몇 년 동안 AI는 지금보다 훨씬 더 깊이 임베디드될 것입니다. 생산 라인, 공급망, 의사결정 프로세스에 미치는 영향은 텔레메트리와 관측 가능성의 효능에 추가 압박을 가할 뿐입니다.

지금 풀피델리티 데이터와 풀스택 가시성에 투자하면서 전략적 원칙을 인더스트리 4.0의 새로운 요구사항을 예상하도록 조정하는 제조업체들이, 성공적인 AI 파일럿을 지속적인 운영 및 상업적 이점으로 전환할 수 있는 최상의 위치에 설 것임은 그 어느 때보다 명확해졌습니다.

닉 레슈친스키는 리버베드 테크놀로지의 UKI 수석 솔루션 엔지니어입니다.