제한된 예산과 인력으로 고성능 제조 AI 모델 구축하기
제조 기업이 직면하는 예산과 인력 제약에도 불구하고 고성능 AI 모델을 구축할 수 있는 최신 접근법을 알아봅니다. 노코딩 플랫폼, 자동화 기능, 사전 학습 모델을 활용해 AI 비전문가도 1주일 내에 제조 현장에 최적화된 AI 솔루션을 개발할 수 있는 방법을 소개합니다.
2025년 글로벌 제조업 시장에서 AI 기술은 경쟁 우위를 확보하고 생산성을 극대화하는 핵심 요소로 자리 잡고 있습니다. 제조 기업들은 예지 정비(Predictive Maintenance), 품질 검사(Quality Inspection), 공급망 최적화(Supply Chain Optimization)를 중심으로 AI를 도입하며 스마트 팩토리 구현을 가속화하고 있습니다. 예를 들어 독일 레겐스부르크에 있는 BMW 공장은 AI 모델로 고장 패턴을 파악해 히트맵을 생성했고, 이로 인해 연간 500분 이상 생산 중단 시간을 줄이고 있습니다.
그러나 많은 제조 기업이 AI 도입 과정에서 공통적인 어려움에 직면합니다. 제한된 예산, 부족한 개발 인력, 그리고 기술적 복잡성이 AI 도입의 장벽으로 작용하고 있습니다. 이러한 문제를 어떻게 해결할 수 있을까요?
2025 스마트공장 • 자동화산업전에서 슈퍼브에이아이는 미니 세미나를 열고, 제조업에서의 AI 도입에 대한 노하우를 공유했습니다. 이재민 사업본부장의 발표 내용을 중심으로 제한된 예산과 인력으로도 고성능 제조 AI 모델을 구축하는 전략을 살펴보겠습니다.
AI 도입의 현실적 고민
제조 현장에서 AI를 도입할 때 가장 흔히 발생하는 문제점은 '1회성 개발 후 방치되는 AI'입니다. 초기 개발 이후 지속적인 업데이트와 유지보수가 이루어지지 않아 시간이 지날수록 성능이 저하되고, 결국 사용되지 않는 상황이 빈번하게 발생합니다.
반면, 성공적인 AI 시스템은 '꾸준히 진화하는 AI'입니다. 데이터가 계속 축적되고 모델이 지속적으로 개선되어 시간이 지날수록 더 정확하고 효율적인 결과를 제공합니다. 그러나 이러한 체계를 구축하기 위해서는 전문 개발 인력과 상당한 투자가 필요하다고 생각하는 경우가 많습니다.
노코딩 플랫폼을 통한 AI 개발 혁신
최근 주목받고 있는 접근법은 노코딩(No-coding) 플랫폼과 자동화 기능을 활용한 AI 개발입니다. 이러한 플랫폼은 AI 비전문가도 1주일 내에 고성능 AI 모델을 구축할 수 있도록 지원합니다. 직관적인 인터페이스와 자동화 기능을 통해 복잡한 코딩 과정 없이도 AI 모델을 개발하고 관리할 수 있습니다.
슈퍼브 제조 AI 플랫폼의 핵심 특징
1. 개발의 용이성과 신속성
기존 AI 개발 도구들은 개발자를 위해 설계되어 있어 복잡한 설정과 코딩 지식이 필요합니다. 반면, 슈퍼브의 AI 플랫폼은 직관적인 인터페이스와 자동화 기능을 제공해 기술적 배경이 없는 사용자도 쉽게 접근할 수 있습니다. 클릭 몇 번만으로 고성능 AI 모델을 개발할 수 있어 시간과 비용을 크게 절감할 수 있습니다.
2. 다양한 분야 응용 가능성
전통적인 머신비전 솔루션은 각 공정별로 1:1 맞춤형 솔루션이 필요하여, 여러 공정에 적용하려면 다수의 솔루션을 별도로 도입해야 했습니다. 그러나 현대적인 AI 플랫폼은 하나의 시스템으로 다양한 공정에 적용 가능합니다.
외관검사, 크기/두께 검사, 카운팅/추적, 안전관제, 폐기물 분류 등 다양한 용도로 활용할 수 있어 확장성이 뛰어납니다. 데이터만 준비되면 새로운 공정에도 빠르게 적용할 수 있습니다.
3. 비용 효율성
슈퍼브의 AI 솔루션은 기존 머신비전 시스템과 비교해 여러 측면에서 비용 효율적입니다.
- 하드웨어: 기존 카메라 및 장비를 활용할 수 있으며, 필요시 추가 카메라 비용도 20~30만원 수준으로 저렴합니다. 반면 전통적인 머신비전은 공정별 전용 장비가 필요해 최대 1,000만원 이상의 비용이 발생할 수 있습니다.
- 적용 범위: 다양한 공정에 적용 가능해 여러 솔루션을 구매할 필요가 없으며, 데이터만 준비하면 됩니다. 반면 기존 방식은 공정별로 최적화된 세팅이 필요합니다.
- 유지보수: 클릭 몇 번으로 모델을 업데이트할 수 있어 자체적인 유지보수가 가능합니다. 전통적인 방식은 공급사에 의존도가 높아 유지보수 비용과 시간이 많이 소요됩니다.
AI 개발 및 고도화 프로세스
효과적인 제조 AI 개발은 체계적인 프로세스를 따릅니다. 1회성 개발이 아닌 지속적인 고도화를 위한 프로세스를 함께 고민해야 합니다.
1.데이터 선별
유사 데이터 자동 분류 및 키워드/이미지 기반 검색을 통해 효율적인 데이터 관리가 가능합니다.
2.데이터 라벨링
자동 세그멘테이션과 오토라벨링 기능을 통해 데이터 준비 시간을 크게 단축할 수 있습니다.
3.AI 모델 학습
Anomaly Detection(정상 대비 이상 패턴 식별), Object Detection(유형 및 위치 식별), Instance Segmentation(영역 식별) 등 공정별로 적합한 AI 모델을 선택할 수 있습니다. 또한 사전 학습된 고성능 기본 모델을 활용해 학습 효율을 높일 수 있습니다.
4.데이터 생성
생성형 AI를 활용해 확보하기 어려운 불량 데이터 등을 생성할 수 있어, 희귀 사례에 대한 모델 성능을 높일 수 있습니다.
5.모델 평가 및 배포
오탐, 미탐 등 오류 유형별로 빠르게 성능을 평가하고 개선할 수 있으며, 현장 방문 없이 원격으로 모델을 배포하고 관리할 수 있습니다.
다양한 운영 환경 지원
기업의 상황과 요구사항에 맞춰 다양한 설치 및 운영 환경을 선택할 수 있습니다:
- 내부 설치형: 보안이 중요한 제조 환경에서 데이터가 외부로 유출되지 않도록 기업 내부에 시스템을 설치하여 운영합니다.
- 클라우드: 별도의 인프라 구축 없이 신속하게 시스템을 도입하고 확장할 수 있습니다.
- 하이브리드: 클라우드와 내부 설치를 혼합하여 각각의 장점을 활용합니다.
슈퍼브 AI 개발 서비스 옵션
자체적으로 AI를 개발할 역량이 부족한 기업을 위해 전문 개발 서비스를 이용하는 방법도 있습니다. 이러한 서비스는 다음과 같은 요소를 포함합니다.
- 현장 기반 맞춤 설계 및 컨설팅: 제조 현장의 실제 상황을 분석하고 최적의 AI 솔루션을 설계합니다.
- 고성능 AI 모델 개발: 전문가가 직접 고성능 AI 모델을 개발합니다.
- 모델 설치 및 현장 시스템 연동: 개발된 AI 모델을 현장 시스템과 연동하여 실제 가동 환경에서 작동하도록 합니다.
- 운영 관리용 대시보드 개발: AI 모델의 성능과 결과를 효과적으로 모니터링할 수 있는 대시보드를 제공합니다.
- 플랫폼 기반 유지보수 및 내재화 교육: 지속적인 유지보수와 함께 기업 내부 인력이 AI 역량을 내재화할 수 있도록 교육을 제공합니다.
결론
제한된 예산과 개발 인력으로도 고성능 제조 AI 모델을 구축하는 것은 현대 기술과 플랫폼을 활용하면 충분히 가능합니다. 노코딩 플랫폼, 자동화 기능, 그리고 사전 학습된 모델을 활용하면 기술적 배경이 없는 사용자도 단기간에 효과적인 AI 솔루션을 개발할 수 있습니다.
제조 현장의 AI 도입은 단순한 기술 도입이 아닌 지속적으로 발전하는 체계를 구축하는 과정입니다. 적절한 플랫폼과 접근 방식을 선택하면 제한된 리소스로도 꾸준히 진화하는 고성능 AI를 구현할 수 있습니다.
제조 AI 관련 슈퍼브에이아이의 다른 발표 자료도 보실 수 있습니다.
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