업계 리더들은 지속적으로 글로벌 운영 전반에 걸친 실시간 가시성이 필요하다는 의견을 냅니다. 운영의 민첩성과 확장성을 유지하는 데 핵심적인 역할을 하기 때문입니다. 그러나 연결된 자산과 상황에 맞는 데이터의 배포를 통해 지연이 많은 수동 데이터 수집을 없애지 않으면 이러한 목표를 달성할 수 없습니다.
데이터 사일로를 제거하고 산업 데이터 및 인공 지능(AI) 역량을 활용함으로써 기업은 비용, 효율성 및 생산 복원력을 최적화하는 자율적인 의사 결정을 지원할 수 있습니다. 이를 통해 조직은 자율 운영 실현에 더 가까워집니다.
자율 운영은 제조 프로세스의 모든 단계에서 ‘자체 관리’ 시스템을 나타냅니다. 이러한 시스템은 데이터 기반 의사 결정 모델에서 자율성을 얻어 수동 개입 없이 작동 중 동적 환경에 대응하여 행동을 안정적으로 조정할 수 있도록 합니다.
전사적 자율성을 실현하려면 관찰 및 추론에서 의사 결정 및 조치에 이르기까지 완전한 인텔리전스 스펙트럼을 포괄하는 기능이 필요합니다. 이러한 기능은 제품 설계, 제조, 공급망, 유통, 고객 직접 채널 및 수요 예측을 포함한 모든 운영 영역에 적용됩니다.
특히 제조 작업은 정의된 제약 내에서 프로세스 컨트롤을 최적화하기 위해 실시간 데이터와 예측 데이터를 지속적으로 분석하는 모델 예측 제어(MPC)를 통해 발전을 이루었습니다. MPC는 제조 분야의 대표적인 사례이지만, 광범위한 자율성을 위해서는 전사적으로 유사한 인텔리전트 시스템을 확장해야 합니다.
이 여정은 기본 데이터 통합 및 비주얼라이제이션에서 예측 분석, 처방적 의사 결정 그리고 궁극적으로 자율 운영으로의 진행을 설명하는 산업용 AI 성숙도 피라미드로 설명할 수 있습니다. 조직은 이 피라미드의 단계를 올라갈수록 머신 러닝, 실시간 자동화 및 자가 학습 시스템을 채택하게 됩니다. 각 단계에서는 기술 업그레이드뿐만 아니라 문화 및 구조적 트랜스포메이션도 필요합니다.
산업용 AI 성숙도 피라미드를 보면 자산 모니터링은 관찰에서 설명으로 넘어가는 진입점이자 전환점입니다. 이는 기술의 변화가 사용 사례를 피라미드의 서로 다른 층으로 전환한 것을 보여주는 좋은 예입니다. 효과적인 자산 모니터링은 운영 효율성을 유지하고 가동 중단 시간을 최소화하는 데 매우 중요합니다. 기업은 센서 데이터 트렌드, 알람 및 유지보수 작업 지시 콘텍스트에 대한 이해도를 높임으로써 엔지니어링 분석을 통해 가동 중단 시간의 근본 원인을 신속하게 파악하고 해결할 수 있습니다.
또한 여러 공장에서 유사한 장비의 신뢰성과 성능을 비교함으로써 정보에 입각한 의사 결정을 내리고 자산 활용을 최적화할 수 있습니다. 이러한 접근 방식은 예상치 못한 고장을 예방하는 데 도움이 될 뿐만 아니라 유지보수 활동을 사전에 계획하여 자산 수명을 연장하고 운영 비용을 절감합니다.
피라미드를 추론 계층으로 이동하려면 일반적으로 품질 관리, 적응형 제조 또는 예측정비와 같은 기능이 필요합니다. 높은 제품 품질을 유지하는 것은 고객 만족과 규정 준수를 위해 필수적입니다. AI는 제품 품질에 영향을 미치는 편차에 대한 수정을 감지 및 제안하고, 점검 프로세스를 자동화하고, 품질 문제가 발생할 가능성이 있는 시점을 예측할 수 있습니다. 기업은 유입되는 재료의 품질을 모니터링함으로써 이상 위험을 줄일 수 있습니다.
주목할 만한 사례로는 전자 조립에 중점을 두는 트윈스버그 제조 공장의 자체 애플리케이션이 있습니다. 이 경우 산업용 AI는 팀이 사전 조치를 취할 수 있도록 잠재적인 폴트에 대한 경고를 제공합니다. 이러한 접근 방식은 자체적으로 변화를 일으키지 않지만 의사 결정 프로세스를 크게 향상시킵니다. 품질 문제가 확대되기 전에 이를 예측하고 해결할 수 있는 기능은 제품이 엄격한 품질 표준을 충족하도록 보장하여 폐기물을 줄이고 전반적인 효율을 개선합니다.
적응형 제조는 실시간 데이터를 활용하여 생산 일정을 조정하고, 자원을 전환하고, 수요 변화에 신속하게 대응합니다. AI는 생산 및 시장 환경을 분석하여 자율적으로 일정, 장비, 작업 흐름을 실시간으로 조정합니다.
이러한 접근 방식은 생산 라인에서 일어나는 일을 변화시키지는 않지만, 주변 자원을 지원합니다. 이 개념은 특히 다운스트림 피드백을 기반으로 생산을 조정해야 하는 시나리오와 관련이 있어 최적의 효율성과 응답성을 보장합니다. 예를 들어, 다운스트림에서 속도 저하가 감지되면 업스트림으로 신호를 보내 그에 따라 생산 속도를 조정함으로써 병목 현상을 방지하고 원활한 운영 흐름을 유지할 수 있습니다.
생산을 위한 지원 리소스를 관리하고 있다는 점을 강조하는 것이 중요합니다. 그리고 바로 여기서 자율 제조가 시작됩니다.
예측정비는 유지보수 일정을 잡고 자산 활용을 개선하며 비용을 절감하기 위한 사전 예방적 접근 방식입니다. 이러한 접근 방식으로 AI는 이력 데이터와 현재 상태 장비 정보를 분석하여 패턴을 인식하고 예측하며, 유지보수 일정을 더욱 최적화하고 수리를 위한 의사 결정을 자동화합니다. AI는 자체적으로 수리를 수행하지 않지만, 예기치 않은 가동 중단 시간과 관련 비용을 크게 최소화합니다.
이러한 접근 방식은 폴트가 발생할 수 있다는 경고를 팀에 제공하여 예방 조치를 취할 수 있도록 하는 것과 유사합니다. 기업은 유지보수 요구를 예측함으로써 비용이 많이 드는 운영 중단을 방지하고 장비의 작동 수명을 연장하여 궁극적으로 더 효율적이고 신뢰할 수 있는 운영으로 이어질 수 있습니다.
모든 조직은 각기 다른 운영 수준에 있는 유지보수 부서를 두고 있습니다. 그러나 고급 솔루션을 채택할 때 기술, 인재 유지 및 지속적인 교육과 관련된 많은 도전 과제에 직면합니다. 엣지 컴퓨팅 및 분석이 크게 발전함에 따라 이제 머신 러닝을 통해 인텔리전트 장치에 혁신을 직접 도입할 수 있는 절호의 기회가 있습니다.
예측정비는 포괄적인 솔루션을 제공합니다. 하드웨어, 소프트웨어 및 서비스가 하나의 시스템에서 원활하게 결합되어 상태 감시 모니터링 기술의 차세대 발전을 나타냅니다.
앞서 논의한 바와 같이, 산업 고객을 위해 우리가 보고 있는 산업 데이터 및 AI에 대한 일반적인 애플리케이션은 모델 예측 제어(MPC) 공간 내에 있습니다. 기업은 산업 데이터 및 AI 기술을 활용하여 더 낫고, 더 빠르며, 정보에 입각한 의사 결정을 내리고 궁극적으로 AI 역량을 활용하여 피라미드의 의사 결정 계층으로 이동하고 자율 운영의 길을 개척할 수 있습니다.
생산 프로세스에 대한 세부적인 인사이트를 통해 비효율성을 파악하고 해결할 수 있습니다. MPC를 사용하면 공장 내 특정 작업을 모델링하고, PLC 내에서 설정점을 관리하여 장비를 제어하고, 데이터 과학을 사용하여 실시간으로 경로를 수정할 수 있습니다. MPC 시스템은 생산 파라미터를 지속적으로 조정하여 조건이 변하더라도 최적의 성능을 유지하는 피드백 루프를 제공합니다.
MPC를 통해 조직은 생산 라인과 생산을 제어하는 PLC의 다양한 센서에서 데이터를 읽을 뿐만 아니라, 이와 동시에 PLC에 다시 쓰고 필요에 따라 라인 속도를 변경하라는 지침을 제공합니다.
산업 데이터와 AI의 통합은 자산 모니터링에서 예측정비에 이르기까지 다양한 영역에서 운영을 변화시키고 있습니다. 산업용 AI 역량을 활용함으로써 기업은 자율 운영 실현에 더 가까워지고, 더 낫고, 더 빠르며, 정보에 입각한 의사 결정을 내릴 수 있습니다. 기술이 계속 발전함에 따라 완전 자율 운영에 대한 비전은 점점 더 실현 가능해지고 효율성, 신뢰성 및 적응성 향상의 미래를 약속합니다.
자율 운영을 향한 여정에는 점진적인 단계가 수반되며, 각 단계에서 기업은 시스템이 독립적으로 프로세스를 관리하고 최적화하여 경쟁 시장에서 지속적인 성장과 복원력을 보장할 수 있는 상태에 더 가깝게 만듭니다.
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Published 2025년 9월 12일
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