산업별 인공지능(A.I.) 활용 사례 : 제조업

1. 예측 유지보수 (Predictive Maintenance)

적용 배경 및 목적: 설비 고장을 사전에 예측하여 비가동 시간을 최소화하고 유지보수 비용을 절감하기 위함입니다.

• 해외 사례 – Siemens: Siemens는 AI 기반의 예지보전 시스템을 도입하여 설비의 상태를 실시간으로 모니터링하고, 고장 가능성을 예측하여 유지보수 일정을 최적화하였습니다.
• 국내 사례 – GS칼텍스: GS칼텍스는 AI 기반 가상 센서를 도입하여 원유 정제 과정에서 코크 함량을 예측하고, 이를 통해 설비의 이상 징후를 조기에 감지하여 유지보수 시기를 최적화하였습니다.

 

2. 품질 검사 및 결함 탐지 (Quality Control and Defect Detection)

적용 배경 및 목적: 제품의 품질을 향상시키고 불량률을 감소시키기 위해 AI 기반의 비전 시스템을 도입합니다.

• 해외 사례 – BMW: BMW는 AI 기반의 비전 시스템을 도입하여 차량 부품의 결함을 실시간으로 감지하고, 이를 통해 품질 검사의 정확도를 향상시켰습니다.
• 국내 사례 – 포스코: 포스코는 광양제철소에 AI 영상분석 모델을 활용한 코일 포장라인 이재판정 시스템을 구축하여 품질 관리를 강화하였습니다.

 

3. 생산 공정 최적화 (Process Optimization)

적용 배경 및 목적: 생산 데이터를 분석하여 공정 효율을 극대화하고 자원 낭비를 최소화합니다.

• 해외 사례 – GE: GE는 AI를 활용하여 터빈 블레이드 제조 공정을 최적화하고, 이를 통해 생산 효율을 20% 향상시켰습니다.
• 국내 사례 – 삼성전자: 삼성전자는 AI 기반의 스마트 팩토리를 구축하여 생산 공정 데이터를 실시간으로 분석하고, 이를 통해 생산성을 향상시키고 있습니다.

 

4. 로봇 및 자동화 (Robotics and Automation)

적용 배경 및 목적: 반복적이고 위험한 작업을 자동화하여 인력 효율성을 높이고 안전성을 강화합니다.

• 해외 사례 – Ford: Ford는 AI 기반의 로봇을 도입하여 조립 라인의 속도를 15% 향상시키고, 로봇이 이전 작업을 학습하여 동작을 최적화하도록 하였습니다.
• 국내 사례 – 현대자동차: 현대자동차는 자율주행 및 고급 안전 시스템을 위한 AI 기술을 개발하고 있으며, 이를 통해 생산 라인의 자동화를 추진하고 있습니다.

 

5. 공급망 및 재고 관리 (Supply Chain and Inventory Management)

적용 배경 및 목적: 수요 예측과 재고 관리를 최적화하여 공급망 효율성을 높입니다.

• 해외 사례 – Siemens: Siemens는 AI를 활용하여 공급망 운영을 최적화하고, 재고 회전율을 향상시키며 보관 비용을 절감하였습니다.
• 국내 사례 – LG CNS: LG CNS는 제조업체를 대상으로 AI 기반 스마트 팩토리 솔루션을 제공하여 생산 공정 데이터를 분석하고, 이를 통해 재고 관리 및 공급망 최적화를 지원합니다.

 

6. 에너지 관리 (Energy Management)

적용 배경 및 목적: 에너지 소비를 최적화하여 비용을 절감하고 환경 영향을 최소화합니다.

• 해외 사례 – Schneider Electric: Schneider Electric은 AI 시스템을 도입하여 제조 시설의 에너지 소비를 최대 30% 절감하였습니다.
• 국내 사례 – 삼성전자: 삼성전자는 AI를 활용하여 생산 공정에서의 에너지 소비를 모니터링하고 최적화하여 에너지 효율을 향상시키고 있습니다.

 

7. 제품 설계 및 개발 (Product Design and Development)

적용 배경 및 목적: AI를 활용하여 제품 설계 과정을 혁신하고 개발 기간을 단축합니다.

• 해외 사례 – Autodesk: Autodesk는 AI 도구를 활용하여 최적화된 제품 설계를 가능하게 하여 재료 사용량과 생산 시간을 줄였습니다.
• 국내 사례 – LG전자: LG전자는 내부 직원들이 전문적인 IT 지식 없이도 대규모 데이터를 활용할 수 있도록, SQL 코드를 자동으로 생성해주는 AI 시스템을 마련하여 제품 기획·개발 업무를 지원하고 있습니다.

 

8. 인력 교육 및 안전관리 (Workforce Training and Safety)

적용 배경 및 목적: AI 기반의 교육 시스템을 통해 직원들의 역량을 강화하고, 안전사고를 예방합니다.

• 해외 사례 – Honeywell: Honeywell은 AI 기반의 가상 현실 교육 프로그램을 활용하여 직원들의 숙련도를 향상시키고 안전 규정 준수를 강화하였습니다.
• 국내 사례 – 에코프로: 에코프로는 비전 AI 통합관제 안전 시스템을 구축하여 작업 현장의 안전성을 향상시키고 있습니다.