AI와 IoT가 제조업을 혁신하는 3가지 검증된 전략

인더스트리 4.0 기술이 제조 부문에 큰 영향을 미치고 있습니다. 인공지능(AI)과 스마트 기기들이 새로운 기술, 유지보수 전략, 관리 기법들을 가능하게 했습니다.

점점 더 많은 공장들이 스마트 기술을 도입하고 AI 솔루션에 막대한 투자를 하고 있습니다. 향후 몇 년간 더 많은 시설이 AI와 사물인터넷(IoT) 기술에 의존하여 성능을 개선하고 현장 유지보수를 수행할 것으로 보입니다.

인더스트리 4.0 기술의 다음 세 가지 적용 사례는 AI와 IoT가 제조업에 미치는 영향과 향후 업계가 어떻게 변화할지 보여줍니다.

1. IoT를 통한 현장 모니터링 개선

IoT 센서 군단을 활용하여 시설을 모니터링하고, 관리자에게 물류 흐름, 기계 성능, 현장 워크플로에 대한 실시간 인사이트를 제공할 수 있습니다.

예를 들어, 팔레트에 부착된 RFID 태그에서 나오는 신호를 공장 곳곳에 설치된 IoT 센서로 추적할 수 있습니다. 이를 통해 관리자는 제품이 현장에서 어떻게 이동하는지 실시간으로 파악할 수 있어 병목 현상을 일으키는 문제를 식별하는 데 도움이 됩니다.

마찬가지로 인터넷 연결 카메라와 기계 모니터링 솔루션을 통해 공장을 원격 모니터링할 수 있어, 관리자가 현장에 없어도 현장 상황을 파악할 수 있습니다.

2. 스마트 팩토리 관리

IoT 기기들은 다양한 스마트 팩토리 솔루션도 가능하게 합니다. 공장 IoT 군단에서 수집된 데이터를 AI 분석으로 처리하면, 중앙 앱을 통해 공장 기계 성능에 대한 상세한 인사이트를 얻을 수 있습니다. 이는 관리자가 기계 활용을 최적화하고 다운타임을 예방하는 데 도움이 됩니다.

산업용 IoT 기술과 AI의 가장 일반적인 적용 사례 중 하나는 예지보전(Predictive Maintenance)입니다. 공장 관리자는 기계 성능과 상태의 다양한 지표(온도, 오일 압력, 진동, 기계 타이밍 등)를 모니터링하는 IoT 센서를 설치합니다.

이 센서들의 정보는 분석 모듈이나 빅데이터 분석 플랫폼으로 입력됩니다. 기준 성능을 설정한 후, 분석 도구는 손상된 부품이나 잘못 설정된 기계를 알리는 비정상 징후를 감지할 수 있습니다.

기계가 정상 성능 범위를 벗어나면 시스템이 자동으로 유지보수 팀에 경보를 보냅니다. 이를 통해 필요시 운영을 중단하거나, 향후 손상이나 고장 같은 더 심각한 문제로 이어지기 전에 문제를 포착할 수 있습니다.

그 결과, 고정 간격으로 정기 점검을 수행하는 예방보전 접근법보다 유지보수에 더 적극적으로 대응할 수 있습니다. 이러한 적극성은 다운타임을 방지하고 기계 상태를 개선하여 공장 효율을 높일 수 있습니다.

정기 점검과 결합하면 이 접근법은 예방보전 대비 8~12%, 대응보전 대비 최대 40%의 유지보수 비용을 절감할 수 있습니다.

예지보전을 통해 관리자는 시간이 지남에 따라 기계 성능을 개선할 수도 있습니다. 충분한 운영 성능 데이터는 기계 효율과 타이밍, 온도 사이의 관계를 밝혀낼 수 있습니다.

일부 경우 AI 관리 솔루션이 특정 작업을 완전히 자동화할 수도 있습니다. 고급 예지보전 솔루션은 비정상적으로 작동하는 기계를 자동으로 정지시켜 잠재적 손상이나 고장을 예방할 수 있습니다.

3. 스마트 로보틱스

AI와 IoT는 복잡한 작업을 수행하고 인간 작업자와 최소한의 외부 입력으로 협업할 수 있는 새로운 범위의 로보틱스를 가능하게 했습니다. 예를 들어, 이커머스 거대 기업 아마존이 창고에서 사용하는 자율 이동 로봇(AMR)은 창고 바닥을 자동으로 탐색하며, 필요에 따라 보관된 부품이나 자재를 픽업하여 작업장으로 배달합니다.

이 로봇들은 AI 없는 로보틱스가 제공하는 일반적인 이점(일관되고 정확한 성능)을 제공할 뿐 아니라, 인간의 개입이 덜 필요하다는 추가 이점도 있습니다. 머신 비전(Machine Vision)이라는 AI 기술을 사용하여 전면 카메라로 기록된 시각 정보를 분석함으로써 장애물과 통행 가능 구역을 식별합니다.

협동 로봇(Cobot)이라고 불리는 다른 로봇들은 AI를 활용하여 인간과 가까이서 작업합니다. AI 외에도 이러한 로봇들은 포스 리미터(force limiter)와 패딩 처리된 가장자리 등 작업자 부상 위험을 줄이는 실용적 안전 기능을 갖추고 있습니다.

이러한 자율 로봇과 협동 로봇은 일반적으로 다른 IoT 솔루션과 같은 방식으로 모니터링할 수 있습니다. 시간이 지나면 이 로봇들의 이동 패턴이 관리자에게 공장 워크플로에 대한 추가 인사이트를 제공할 수 있습니다.

제조업체가 AI와 IoT 기술을 함께 활용하는 방법

적절한 AI와 IoT의 조합으로 공장 관리자는 예지보전, 원격 모니터링, 지능형 로보틱스를 포함한 광범위한 스마트 팩토리 관리 기술을 도입할 수 있습니다.

이러한 애플리케이션들은 함께 공장 효율을 개선하고 유지보수 및 기계 다운타임 같은 주요 비용을 절감할 수 있습니다. 제조업체는 프로세스를 간소화하고 미래의 물결을 타기 위해 AI와 IoT 도입을 적극 검토해야 합니다. 이는 성공과 수익 증대를 보장하는 데 도움이 될 것입니다.