[시장동향] AI 기업들, 수익 창출 위해 제조업 파고든다

성공 사례 발굴에 안간힘…정부도 제조 분야 AI 프로젝트 추진

[아이티데일리] 인공지능(AI) 기업들이 성공 사례를 발굴하고 수익을 창출하기 위해 산업 현장을 파고들고 있다. AI 기술이 산업 현장에 적용돼 기대만큼의 성과를 거둘 수 있다는 판단에서다. 특히 국내 AI 업체들은 제조 분야를 주목하고 있다. 국내 산업에서 제조업의 비중이 높은 데다 제조업에 AI를 적용했을 때 큰 효과를 거둘 수 있기 때문이다.

산업 분야에 AI를 적용하는 것은 쉬운 일이 아니다. 산업 현장은 다양한 기술이 얽히고설킨 만큼 현장에서 AI 기술을 높은 정확도로 구현하기란 어렵다. 이에 AI 기업들은 현장과의 소통으로 주요 문제를 파악하고 개발 플랫폼으로 제조 기업 내 자체 운영 및 관리를 지원해 기술 안착에 심혈을 기울이고 있다.

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불투명한 AI 도입률…관심도는 높아져

국내 산업 현장에서 AI를 얼마나 도입했는지 수치로 정확히 파악하긴 어렵다. 통계청이 발표한 2022년 전국사업체조사에 따르면, 국내 제조업 사업체는 58만여 개에 이른다. 그 밖에 전기, 가스 등 에너지 분야나 건설업, 운수 및 창고업 등을 고려하면 그 범위는 더욱 넓어진다.

제조업으로 범위를 좁히면 몇몇 설문조사가 발표돼 있으나, 그마저도 결과 간 편차가 있어 도입 수준을 파악하는 데 애로사항이 있다. 우선, 세일즈포스가 전 세계 제조업 의사결정권자 830여 명을 대상으로 조사한 ‘제조업 트렌드 보고서’에 따르면, 조사에 응한 국내 70여 개 업체 중 73%가 AI를 이미 구현했거나 시험 단계에 있다고 답했다.

결함 탐지, 생산 최적화 등에 활용 가능

중소기업중앙회 자료에 따르면, 중소 제조 기업은 향후 ‘비전 시스템으로 제품결함 탐지 및 불량률 요인 분석’에 AI 기술을 적용할 계획인 것으로 나타났다. 비전 AI는 이미지, 동영상 등 시각적 데이터를 해석 및 분석함으로써 의미 있는 정보를 도출하는 기술이다. 이는 사람이 육안으로 식별하기 어려운, 불규칙하거나 복잡한 결함을 구분하는 데 활용할 수 있다.

슈퍼브에이아이 관계자는 “제조 생산 공정에서는 결함이 불규칙하거나 복잡한 형태로 나타나 발견하기 어렵다. 인력 검수의 경우, 속도에 한계가 있으며 작업자 간 서로 다른 판단 기준으로 인해 공정 시간이 증가할 수 있다”며 “비전 AI 모델을 개발해 불량품 검사에 적용함으로써 정확도를 높이고 엄무 부담은 낮출 수 있다”고 설명했다.

제품 생산·설계 최적화에도 AI를 활용할 수 있다. 가령 다품종 소량 생산 공정에서는 제품별로 쓰이는 장비, 프로세스가 달라 무수한 변수가 존재한다. 그로 인해 특정 공정에 작업이 몰리는 병목현상이나 유휴 장비 증가에 따른 비가동 시간 등 업무 효율을 떨어뜨리는 상황이 발생한다. 머신러닝 운영체계(MLOps)로 생산 일정을 학습한 AI 모델을 개발, 공정을 최적화하는 시나리오를 구축해 생산성을 높일 수 있다.

기계설비 예측 및 유지보수를 위한 ‘예지보전’에도 AI는 효과적이다. 예지보전이란 설비 데이터를 분석, 이상 징후를 사전 파악해 조치하는 방법을 뜻한다. 과거에는 고장 발생 후 고치거나 부품·재질을 보완함으로써 문제를 해결했으나, AI 기술이 발달하며 데이터 기반으로 미리 이상 여부를 파악하는 기술이 가능해졌다.

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원활한 관리·운영을 위한 AI 개발 플랫폼

슈퍼브에이아이는 비전 AI에 최적화된 ‘슈퍼브 플랫폼’을 보유하고 있다. 슈퍼브 플랫폼은 △학습 모델 진단 △데이터 라벨링 △모델 배포 등 모델 개발의 주요 과정을 지원하는 애플리케이션을 탑재했다. 특히 반복적인 데이터 라벨링을 자동화하거나 라벨링 도구로 이미지 내 불규칙한 객체를 검출하는 부분에 강점이 있다. 최근에는 클라우드 활용이 어려운 산업군을 위해 온프레미스 플랫폼을 새로이 선보였다.

산업부 ‘자율제조 얼라이언스’ 출범…“제조 기업 편중 우려”

정부에서도 산업 현장에 AI 도입을 확산하기 위한 움직임에 나섰다. 산업통상자원부는 지난 7월 22일 ‘AI 자율제조 얼라이언스’를 출범했다. 올해 20여 개 프로젝트를 추진하며 2028년까지 200개 사업으로 확대해 우리나라 제조 현장을 AI로 탈바꿈한다는 계획이다.

얼라이언스는 자동차, 전자, 조선 등 12개 분과로 구성된다. 각 분과에는 현대자동차, LG전자, HD한국조선해양, 포스코 등 업종을 대표하는 앵커기업과 핵심 공급망을 구성하는 중견·중소기업이 참여한다. 산업부는 과제당 최대 100억 원의 예산을 제공할 예정이며 한국전자기술연구원, 한국생산기술연구원 등 전문 연구기관들이 분과별 간사를 맡아 활동 전반을 지원한다.

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