AI가 이끄는 제조혁신, 현장 맞춤형 확대 전략 수립 필요

한국동기술연구조합이 주관하는 제48회 동 및 동합금 기술 강연회에서 ㈜알투비 정택균 대표는 ‘제조산업에서의 AI 활용’을 주제로 강연을 진행했다.

제조산업에서의 인공지능(AI) 활용은 생산성과 품질을 높이기 위한 핵심 전략으로 주목받고 있다. 그러나 현장 중심의 뿌리기업을 비롯한 다수의 중소 제조기업은 여전히 기술 도입의 현실적 한계에 직면해 있다. ㈜알투비 정택균 대표는 ‘제조산업에서의 AI 활용’ 발표에서 AI 도입의 인식 변화, 구축 전략, 수요·공급기업 간 협력 방안을 중심으로 실질적 방향성을 제시했다.

정 대표는 우선 제조기업의 AI 도입에 대한 인식이 여전히 제한적이라고 지적했다. 특히 뿌리기업의 경우 데이터 기반 운영환경이 미비하고 자동화 설비의 노후화, 전문인력 부족 등으로 인해 AI 기술의 효용을 체감하기 어렵다고 분석했다. 공급자 측면에서도 개별 기업의 설비 환경이 상이하고 데이터의 표준화가 이루어지지 않아 일률적인 솔루션 제공이 어렵다는 현실적 문제를 언급했다.

이러한 상황에서 단계별 AI 구축 전략을 제안했다. 첫 단계로는 현장환경 분석을 통한 공정 데이터 수집과 설비 인프라 점검을 강조했다. 이후 수집된 데이터를 MES(Manufacturing Execution System)나 ERP와 연동해 통합 관리하고 AI 분석을 통해 품질 및 생산성 향상을 도모하는 체계를 구축해야 한다고 설명했다. 정 대표는 “단순히 시스템을 설치하는 것을 넘어, 데이터의 신뢰성을 확보하고 지속적인 운영방안을 마련하는 것이 중요하다”고 강조했다.

실제 구축 사례로는 설비별로 분리된 네트워크와 데이터베이스(DB)를 통합하고 중앙집중형 공정 모니터링 및 분석 시스템을 도입한 예시를 제시했다. 이를 통해 생산현황을 실시간으로 파악하고 품질 이력을 안정적으로 관리할 수 있었다는 것이다. 또한, MODBUS TCP망을 기반으로 한 통합 네트워크를 구축해 각 설비의 데이터를 중앙 서버로 전송함으로써 공정 효율성을 극대화했다고 밝혔다.

마지막으로 정 대표는 AI 도입의 성공을 위해서는 공급자와 수요자 간의 충분하고 지속적인 협의가 필수적이라고 강조했다. 그는 “AI 시스템 구축은 단기간의 프로젝트가 아니라 수년에 걸친 장기적 협력 과정”이라며 인력 충원 및 교육, 설비 최적화, 데이터센터와의 연계 등 상호 신뢰 기반의 협력체계가 필요하다고 말했다.

정 대표는 “제조 현장은 기술만으로 혁신되지 않는다. 현장의 경험과 데이터, 그리고 AI의 결합이 진정한 스마트 제조의 시작”이라고 마무리했다.