제조업체의 AI 도입 전략과 실행

② 제조업체의 AI 도입 전략과 실행

목차

• 도입 배경: 기술이 아닌 변화의 시작
• 제조업체의 AI 도입 전략
• 실행 단계: 파일럿부터 전사 확산까지
• 실제 사례: 성공과 실패에서 배우기
• AI 적용이 가능한 주요 제조 영역
• AI 적용 및 확산을 위한 스토리텔링 팁

1. 도입 배경: 기술이 아닌 변화의 시작

제조업에서 AI는 더 이상 선택이 아닌 생존 전략이 되어가고 있습니다. 하지만 많은 기업이 기술적 가능성보다 도입 과정에서부터 현실적인 장벽에 부딪치고 있는데요. AI를 도입하다는 것은 변화가 일어나는 것이 아니라, 조직 전체의 체직을 바꾸는 일이기 때문입니다.

이 글에서는 제조업체가 AI를 어떻게, 어떤 전략으로 도입해야 효과를 거둘 수 있는지 생각보려고 합니다.

 

2. 제조업체의 AI 도입 전략

우리는 다음과 같이 기술적, 조직적, 경제적인 내용을 고려해 봐야 합니다. 무엇보다 기업에서는 경제적인 면이 가장 크다고 생각됩니다. 다른 부분들도 어려운 것이 사실입니다.

기술적 고려사항

• 데이터 인프라의 미성숙: 센서가 설치돼 있더라도 저장, 정제, 분석 시스템이 제대로 갖춰지지 않은 경우가 많음. (어떤 데이터를 수집해야하는지도 명확하지 않은 경우가 많이 있죠.)
• 실시간 처리 역량 부족: 빠른 의사결정을 위한 스트리밍 분석 체계가 미비. (관제와 같은 시스템 도입에 어려움이 있음)
• 레거시 시스템 통합 문제: MES, ERP 등 기존 시스템과 AI의 유기적 연동 어려움.

조직적 고려사항

• 문화적 저항: 변화에 대한 거부감이 여전히 존재하며, AI를 ‘감시 도구’로 오해하는 경우도 많다. 생산성을 높이는 것으로 인지해야 하는데 단순이 사람을 줄인다고만 생각하는 경우가 많음.
• 기술 수용의 격차: 현장 직원과 기술팀 사이의 인식과 역량 차이가 큼.

경제적 고려사항

• ROI에 대한 불확실성: 투자 대비 성과가 언제 어떻게 발생할지 알기 어려움. 의사 결정의 어려움.
• 도입 비용 부담: 단순한 PoC(개념 증명) 단계조차도 적지 않은 자원이 필요함. 비용 부담이 큰 것은 사실이면 사용하는 만큼 금액을 지불하는 것도 쉽지 않은 의사결정이 필요함.

[추가 고려사항] 협력 전략

• 내부 데이터 자산 정비: 데이터 거버넌스, 책임 부서 지정, 품질 기준 확립
• 외부 전문가와의 동행: AI 전문기업, 학계, 솔루션 벤더와의 전략적 파트너십이 중요.

3. 실행 단계: 파일럿부터 전사 확산까지

AI 도입은 한 번에 이루어지는 것이 아니라 점진적인 전환을 필요로 합니다. 다음과 같은 4단계 접근이 효과적일 수 있습니다.

문제 정의 및 우선순위 설정

• 예: 공정 이상 예측, 품질 검사 자동화, 에너지 사용 최적화 등.

파일럿 프로젝트 수행

• 제한된 범위(1개 설비, 1개 공정 등)에서 AI 적용 후 실효성 검증.

결과 평가 및 피드백

• 데이터 기반 성과 측정과 조직 내 학습 공유.

전사적 확산과 체계화

• 성공 사례를 바탕으로 범위를 확대하고, 표준 프로세스로 내재화.

 

4. 실제 사례: 성공과 실패에서 배우기

성공 사례 (다양한 사례 존재)

• 현대자동차: 용접 품질 검사에 AI 비전 시스템을 도입해 불량률을 대폭 감소. 기존 작업자의 경험 데이터를 기반으로 한 AI 학습이 빠른 현장 적용을 가능케 함.
• LG화학: 반응 공정에 AI 예측 모델을 도입해 온도·압력 등 공정 변수의 실시간 제어로 생산 수율 향상.

실패에서 얻은 교훈

• A 중소기업: 초기 품질 예측 AI 프로젝트가 데이터 부족과 현장 저항으로 무산. 이후 교육과 데이터 정비를 선행한 후, 재도입해 성공적으로 운영 중.

5. AI 적용이 가능한 주요 제조 영역

• 예지 보전(Predictive Maintenance): 기계 이상을 조기 감지해 다운타임 최소화하여 생산성을 높일 수 있음.
• 비전 기반 품질 검사: 영상 AI로 제품 결함 자동 인식을 통해 품질 향상됨.
• 에너지 최적화: AI가 설비 가동 조건을 실시간 조정하여 전력 낭비 방지하여 비용 절감 효과를 가져올 수 있음.
• 생산 일정 자동화: 수요 예측을 기반으로 생산량과 인력 투입 자동 계획을 통한 생산성을 높일 수 있음.

현업과 기술자간에 유기적인 협럭을 통해 보다 다양한 방향의 AI기술 적용이 가능합니다.

 

6. AI 적용 및 확산을 위한 스토리텔링 팁: 경험을 전달하는 방식

• 사람 중심 이야기 구성: AI가 기술이라기보다 사람들의 문제를 어떻게 해결했는지를 중심으로 AI 기술을 전달하는 것은 매우 중요 합니다. 공감대를 형성하는 것만큼 중요한 것은 없음.
• 단계별 가이드화: 실행 과정을 구체적으로 제시하면 사용자의 실행력을 높일 수 있음.
• 실패 경험 공유: 실패를 감추지 말고, 그것이 어떻게 성공의 발판이 되었는지를 이야기 해야 함. 신뢰만큼 중요한 것은 없고 실패를 두려워하면 어떤 것도 이룰 수 없음.

AI는 이제 더 이상 ‘미래 기술’이 아니다. 제조업에서 AI는 지금의 문제를 해결하는 현재형 기술이다. 하지만 기술의 성공은 도입이 아닌 정착에 있다. 그리고 그 중심에는 언제나 ‘사람’이 있다.

 

 

AI 활용의 현주소와 접근 방식

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