실행 시대로의 진입
수년 동안 제조업에서 인공 지능은 주로 개념 증명과 폐쇄형 시스템에 국한되었습니다. 이제 이러한 단계는 끝나가고 있으며, 변화는 결정적입니다. 제조업체들은 실험을 넘어 인공 지능을 운영 워크플로우에 직접 통합하고 있습니다.
2026년에는 이미 운영의 3분의 1 이상이 인공 지능으로 증강되고 있으며, 이 수치는 10년이 끝날 무렵 50%를 넘어설 것으로 예상됩니다.
운영 및 일상적인 의사 결정 전반에 걸쳐 인공 지능을 신뢰성 있게 확장할 수 있는 조직은 단편화된 데이터, 사일로화된 시스템 및 단절된 기술을 넘어 외부 위협으로부터 보호하는 동시에 자체 생산 프로세스를 최적화할 수 있습니다.
이러한 전환은 디지털 트랜스포메이션의 광범위한 진화를 반영합니다. 제조업체들은 더 이상 인공 지능이 작동하는지 여부를 묻지 않고, 얼마나 빠르고 일관되게 가치를 제공할 수 있는지에 집중하고 있습니다.
실행 중인 인공 지능
제조업체가 파일럿 프로그램에서 생산 규모의 배포로 전환함에 따라 인공 지능은 일상적인 실행의 일부로서 가치를 입증하고 있습니다. 연례 스마트 제조 현황 조사 결과에 따르면 선도적인 조직은 품질, 운영 및 위험 기능 전반에 걸쳐 인공 지능을 적용하여 팀이 더 빠르고 자신 있게 행동할 수 있도록 지원하고 있습니다.
한 가지 예는 Eastern Municipal Water District(EMWD), 캘리포니아에서 여섯 번째로 큰 물 관리 기관으로, 폐수 처리에서 가장 복잡하고 에너지 집약적인 공정 중 하나인 폭기에서 성능을 개선하기 위해 인공 지능과 머신 러닝을 적용했습니다.
일일 유량과 암모니아 부하가 변동함에 따라 폭기 성능은 지속적으로 변화합니다. 기존의 규칙 기반 제어 시스템은 이러한 변화에 대응하기 위해 작업자의 빈번한 수동 개입이 필요했습니다. EMWD는 Rockwell Automation과 협력하여 작동 조건을 지속적으로 모니터링하고 조건 변화에 따라 제어 응답을 자동으로 조정하는 인공 지능 기반 제어 시스템을 시범 운영했습니다. 성능이 저하된 후에 대응하는 대신, 이 시스템은 수요를 예측하고 실시간으로 기류를 최적화합니다.
결과는 즉각적이고 측정 가능했습니다. EMWD는 폭기조로의 공기 흐름을 최대 31%까지 줄여 에너지 소비를 낮추는 동시에 품질을 개선하고 화학물질 사용을 감소시켰습니다. 가장 중요한 것은 인공 지능 솔루션이 기존 시스템에 직접 통합되어 향후 사용 사례에 대해 반복 가능하고 확장 가능하다는 점입니다.
사람 역량 강화
제조 운영은 그 어느 때보다 많은 데이터를 생성합니다. 센서, 드라이브, 기계 및 제어 시스템은 생산 프로세스 전반에 걸쳐 데이터를 생성합니다. 그럼에도 불구하고 연례 스마트 제조 현황 보고서에 따르면 수집된 데이터의 43%만이 효과적으로 사용되고 있습니다. 성공하려면 수집된 데이터의 사용성을 개선해야 합니다.
그렇다면 이러한 격차를 어떻게 해소할 수 있을까요? 그리고 어떻게 실시간으로 적절한 데이터를 적절한 사람에게 전달할 수 있을까요?
적절한 사람에게 안전하게 제공되는 맥락화된 데이터는 더 나은 의사 결정을 더 빠르게 내릴 수 있도록 합니다. 인공 지능은 생산 현장, 운영 센터 및 조직 전체에서 힘을 배가시킵니다. 이제 팀은 복잡한 데이터 해석에 덜 집중하고 결과 개선에 더 많은 시간을 할애할 수 있습니다.
그러나 신뢰는 매우 중요합니다. 제조업체가 인공 지능 기반 통찰력에 점점 더 의존함에 따라 공유된 인텔리전스가 불확실성을 제거할 수 있도록 데이터와 기본 시스템이 진정으로 신뢰할 수 있는지 알아야 합니다.
인공 지능은 선도적인 제조 조직에서 인간의 의사 결정을 대체하는 것이 아니라 강화합니다. 전문가의 판단과 실시간 데이터 통찰력을 결합함으로써 제조업체는 더욱 민첩하고 정보에 기반한 탄력적인 운영을 가능하게 합니다.
실행 시대에는 인텔리전스를 공유 자원으로 취급하는 조직이 경쟁 우위를 차지합니다.
미래를 위한 제조
연례 스마트 제조 현황 보고서는 인공 지능이 현대 제조 운영의 핵심으로 자리 잡았음을 분명히 보여줍니다. 선도적인 조직에서는 인공 지능이 의사 결정 방식, 작업 수행 방식, 그리고 시간이 지남에 따라 성과를 개선하는 방식에 통합되어 있습니다.
실행은 야망과 영향력을 분리하고, 제조업체는 데이터를 일상적인 운영 역량으로 전환하기 위해 연결되고 상호 운용 가능한 시스템의 필요성을 인식합니다.
동일하게 중요한 점은 인공 지능이 작업에 가장 가까운 사람들을 지원할 때만 결과를 제공한다는 것입니다. 팀이 신뢰할 수 있는 시기적절하고 상황에 맞는 정보를 받으면 더 빠르고 일관성 있게 행동할 수 있습니다. 문제는 더 일찍 발견되고 사람들은 수동적 대응에서 능동적 대응으로 전환됩니다.
실행 시대는 인텔리전스를 일상 업무에 내장된 신중하게 설계된 광범위하게 액세스 가능한 인프라로 취급하는 제조업체에 보상을 제공합니다. 이러한 기업은 인공 지능 트렌드를 쫓지 않습니다. 그들은 인텔리전스를 일관되게 대규모로 활용합니다.
이 블로그의 결과는 제11차 연례 스마트 제조 현황 보고서에서 발췌한 것입니다. 이 연례 간행물은 전 세계 디지털 트랜스포메이션의 모든 단계에 있는 제조업체의 벤치마크 데이터, 모범 사례 및 주요 통찰력을 제공합니다. 자세한 내용은 rok.auto/sosm에서 전체 보고서를 다운로드하십시오.
