인더스트리 4.0: AI와 스마트 기술로 제조업의 미래를 열다

18세기 제1차 산업혁명 이래 제조 산업은 최저 속도와 비용으로 최고 품질과 효율을 달성하려 노력해왔습니다. 잘 알려진 바와 같이, 이 두 목표의 결합은 종종 심각한 착취로 이어졌습니다. 인간 노동자들이 제조 공정의 가장 큰 부담을 짊어져야 했기 때문입니다.

오늘날 우리는 산업 제조의 새로운 시대를 목전에 두고 있습니다. 이 시대는 육체 노동에 덜 의존하고 고숙련 노동자와 정교한 기계, 소프트웨어, 로봇에 더 의존합니다. '제4차 산업혁명'과 '인더스트리 4.0'이라는 용어를 들어보셨을 텐데, 이들은 매우 실재하며 인공지능 같은 스마트 기술이 생산 관행을 어떻게 진정으로 변화시킬 수 있는지 목격하고 있습니다.

인더스트리 4.0이란 무엇인가?

최첨단 기술이 제조 부문을 어떻게 형성하는지 살펴보기 전에, '인더스트리 4.0'이 실제로 무엇을 의미하는지 간단히 살펴보겠습니다. 간단히 말해, 이 용어는 스마트 팩토리의 증가하는 트렌드를 지칭합니다. 제조업체들이 웹 연결, 머신러닝, AI 기능을 갖춘 점점 더 지능적인 기계에 의존하는 것입니다. 일반적인 아이디어는 제조 같은 산업 공정이 생산 체인과 유지보수 측면에서 점점 더 자율적이고 효율화된다는 것입니다.

인더스트리 4.0은 여러 기술적 돌파구와 요소를 기반으로 하며, 이들이 결합되어 매우 효율적이고 지능적인 공정을 만듭니다. 스마트 팩토리에서 사용되는 다양한 기술은 자동화, 로봇공학, 센서와 카메라, 연결성, 인공지능(AI)으로, AI는 인더스트리 4.0의 두뇌라고 볼 수 있습니다.

인공지능 이해하기

인공지능은 기계가 경험을 통해 학습하고 다양한 상황과 과제에 적응하도록 프로그래밍되는 빠르게 진화하는 분야입니다. 이 기술은 자율주행차나 애플의 시리(Siri) 같은 응용 분야로 널리 알려졌으며, 고급 알고리즘과 자연어 처리에 의해 구동됩니다.

제조 분야에서 인공지능은 여러 이점을 제공합니다. 그중 일부는 이미 활용되고 있고, 많은 것들은 아직 구현되지 않았습니다. 공장 현장에 머신러닝과 패턴 인식 기술을 통합하면 생산, 품질 관리, 유지보수 등 공정 체인의 여러 단계를 최적화하는 데 도움이 될 수 있습니다.

제조 분야에서 AI의 유익한 활용

제조 공정은 부품과 제품의 물리적 제작만 포함하는 것이 아닙니다. 설계, 생산 준비, 공정 모니터링, 후처리, 품질 검사, 기계 유지보수, 공급망 조정 등도 포함됩니다. 즉, 생각하고 계획해야 할 것이 많습니다.

이해할 수 있듯이, 제조 기업과 서비스들은 스마트 기술과 공정이 제조 체인의 각 단계를 어떻게 단순화, 자동화, 그리고 많은 경우 개선할 수 있는지에 매우 관심이 많습니다. AI가 제조 관행을 개선하는 모든 방법을 고려하는 것은 방대하므로, 머신러닝이 현재와 미래에 이 분야에 미칠 주요 영향 몇 가지를 살펴보겠습니다.

• 부품 설계 및 구축 AI는 생성 설계 소프트웨어를 통해 혁신적인 제품 설계에 기여합니다. 소재, 하중 조건, 무게, 강도 등 특정 매개변수와 성능 요구사항을 입력하면 소프트웨어가 요구사항을 충족하는 최적의 설계를 자동으로 생성합니다. AI 기반 소프트웨어는 인간 설계자와 같은 제약이 없어 완전히 새롭고 혁신적인 설계 솔루션을 제시할 수 있습니다.

현재 대부분의 로봇 생산 및 조립 시스템은 작업을 실행하기 위해 광범위한 프로그래밍과 코딩이 필요합니다. 그러나 미래에는 로봇이 CAD 파일을 직접 해석하고 프로그래밍 없이 부품을 제작하는 것이 점점 일반화될 것입니다. 즉, AI가 로봇과 기계로 하여금 CAD 모델을 이해하고 가장 효율적으로 제조할 최적의 행동 방침을 결정하게 할 것입니다.

• 품질 검사 제조 시설과 공장은 생산되는 부품이 고객 요구사항을 충족하는지 확인하기 위해 엄격한 품질 검사와 검사 공정을 통합해야 합니다. 항공우주나 의료 같은 산업에서는 품질 검사와 인증이 최우선이며 철저해야 합니다.

현재 검사 공정은 수동 육안 검사나 심하게 프로그래밍된 육안 검사 시스템이 주도하고 있습니다. 둘 다 시간이 많이 걸리고 복잡하며 잠재적으로 오류가 발생하기 쉽습니다. 그러나 AI 기반 검사 기술은 제조 부품의 결함이나 흠집을 빠르고 효율적으로 감지하여 품질 검사를 용이하게 할 수 있습니다. 경우에 따라 이 공정은 단 몇 초 만에 완료되어 시장 출시 시간을 획기적으로 단축할 수 있습니다.

• 기계 유지보수 또한 AI 알고리즘은 공장 현장의 기계 및 기술 유지보수에 중요한 응용을 찾고 있습니다. 즉, 시스템이나 공정이 손상되었을 때 감지할 수 있는 AI 기반 소프트웨어와 센서가 개발되고 있습니다. 예를 들어, 3D 프린팅 시스템이 다르게 작동하거나 원자재 배치가 자격 요건과 일치하지 않을 때 제조 팀에 알릴 수 있습니다.

AI를 기계 및 공정 유지보수에 적용하는 전반적인 아이디어는 예지 보전이 가능하게 하는 것입니다. 즉, 잠재적 오류와 문제를 조기에 감지하고 발생하기 전에 해결하여 불량 부품 수를 줄이고 생산성을 높이는 것입니다.

인공지능은 제조업체가 제조 시스템에 대한 중요한 정보와 데이터를 수집할 수 있게 하여 기계 활용도 향상과 제품 개발 최적화로 이어지게 합니다.

• 공급망 AI는 공장 현장의 제조뿐만 아니라 공급망 같은 관리 업무에도 영향을 미칩니다. 인공지능이 공급망 관리를 개선하는 데 사용될 수 있는 방법은 많습니다. 예를 들어, 기술은 출하 및 운송을 위한 효율적인 경로 계획, 재고 수요 예측, 기업에 가장 적합한 공급업체 선정에 도움을 줄 수 있습니다.

중요하게는 AI가 위치, 경제, 소비자 패턴 등 요소를 고려해 시장 변화를 예측하고 전망함으로써 공급망을 최적화할 수 있다는 점입니다. 래피드다이렉트(RapidDirect)가 제공하는 지능형 견적 소프트웨어도 제조 공정을 획기적으로 개선해 고객이 즉각적이고 정확한 견적을 받을 수 있게 합니다.