대한상공회의소가 지난해 국내기업 500개사의 IT 및 전략 기획 담당자 대상으로 진행한 AI 기술 활용 실태 조사에 따르면, 제조업계의 AI 기술 활용률은 23.8%로 금융, IT와 같은 서비스업 분야의 활용률인 53%의 절반에도 미치지 못한다고 합니다.
대다수 제조기업은 생산 환경이 디지털화되어 있지 않고 데이터가 표준화되어 있지 않으며, 높은 수준의 품질 유지 기준 때문에 AI 도입이 어렵다는 인식이 있다고 하는데요. 최근 글로벌 제조기업은 AI를 적극 도입해 생산 효율성을 높이고 비용을 절감하는 등 눈에 띄는 성과를 내고 있습니다.
오늘은 제조업이 AI를 도입했을 때 장점을 알아보고, 국내외 제조업의 AI 도입 성공 사례를 소개해 드리겠습니다.
제조업의 AI 활용 장점
출처: freepik
제조업에서 AI를 활용하면 생산 효율성을 올리고, 비용을 절감하며, 일관된 생산 품질을 유지할 수 있어요.
✅ 생산 공정 최적화 및 효율성 향상
제조업에서 AI 기술을 활용하면 공정 과정을 자동화할 수 있어 생산성을 크게 향상할 수 있습니다.
✔ AI 기반 로봇을 활용해 수작업보다 빠르고 정확하게 생산
✔ 데이터 분석을 통해 생산량과 재고 관리, 생산 일정 등을 최적화
✔ IoT 센서와 머신러닝 알고리즘을 활용해 기계 고장을 예측하고 교체 시기 최적화
✅ 인건비 및 공정 비용 절감
제조업에서 AI 기술을 활용하면 단순 반복적인 작업을 대신해 인건비를 줄이고, 공정 최적화를 통해 비용을 절감할 수 있습니다.
✔ AI 기반 로봇 및 자동화 시스템을 통해 작업 대체하고 24시간 운영해 인건비 절감
✔ 공정 데이터를 분석해 원자재 소비량과 에너지 소비량 등을 예측하고, 불필요한 비용 절감
✔ AI 기반 물류 경로와 공급망 최적화를 통해 물류 비용 절감
✅ 품질 관리 개선
제조업에서 AI 기술을 활용하면 인적 오류 줄이고, 일관성 있는 생산 환경을 유지해 품질 관리에 도움을 받을 수 있습니다.
✔ AI 기반 이미지 분석 시스템을 통해 육안 검사보다 정밀하고 빠른 품질 검사
✔ 데이터 분석을 통해 최적의 제조 환경(온도, 습도 등) 조성하고 일관된 생산 품질 유지
✔ 생산 공정 데이터 실시간 분석으로 비정상적인 진동이나 온도 등을 감지해 기계 이상 조기 발견
국내외 제조 산업의 AI 활용 사례 3
국내외 여러 제조 기업은 AI를 적극 활용해 생산성 향상과 비용 절감 등의 효과를 누리고 있습니다. 대표적인 사례 세 가지를 소개해 드릴게요.
✅ AI 활용해 오류 추적 작업 시간 절감한 독일 ‘보쉬(BOSCH)’
출처: 조선일보
스마트팩토리(Smart Factory)란, 제조업 공장의 설비와 기계에 IoT와 같은 센서를 부착해 제품의 설계부터 개발, 생산, 유통 등 전 과정에 걸쳐 데이터를 수집하고 분석하는 지능형 공장을 말합니다.
독일의 보쉬(BOSCH)가 최근 CES 2025에서 선보인 스마트팩토리 AI 솔루션은 각 작업대에 달린 센서가 볼트와 스프링의 조임, 작업 과정의 최적 온도를 감지하는데요. 이때 AI가 수집하고 처리하는 데이터가 하루에 100만 개 이상이라고 합니다. 기존에는 오류 추적 작업에 주 또는 월 단위로 소요되었지만, AI 기반 스마트팩토리 도입 후 20초에 한 번으로 크게 줄었다고 해요.
✅ 비전 AI로 불량 원자재 투입을 사전 차단하는 ‘LG이노텍’
출처: 전자신문
제조업에서 유용하게 활용할 수 있는 기술로 비전 AI(Vision AI)가 있습니다. 비전 AI는 카메라나 센서를 활용해 이미지와 비디오 데이터를 분석해 의미 있는 정보를 추출하는 기술을 말하는데요. 제조업에서 비전 AI를 활용하면 사람이 일일이 육안으로 검사하던 불량품 선별 작업이나 숫자 인식, 문자 및 번호판 인식 등을 자동화할 수 있어요.
LG이노텍은 반도체 기판과 카메라 모듈을 생산하는 개발 단계부터 공정, 검사 단계까지 AI를 적극 활용하고 있으며, 제품 개발 단계에서 비전 AI를 활용해 설계도 불량을 사전 검수합니다.
기존에는 공정에 투입하기 전 원자재를 사람이 눈으로 일일이 검수해야 했는데요. LG이노텍이 개발한 ‘원자재 입고 검사 AI’를 활용해 반도체 기판 원자재의 구성 요소와 불량 영역 등을 1분 만에 정확도 90% 이상으로 분석해 내고, 원자재 로트 별 품질 편차를 시각화해 확인합니다. 이를 통해 불량 원자재가 공정에 투입되는 일을 원천 차단합니다.
✅ AI 활용해 비용 절감한 한국 ‘포스코(POSCO)’
출처: 포스코
포스코는 여러 생산 현장의 생산 효율성을 향상하기 위해 IoT, AI, 빅데이터 등 다양한 IT 기술을 접목한 스마트팩토리를 운영하고 있는데요.
포스코의 스마트 고로는 AI가 쇳물 온도와 성분, 제품 두께 및 도금량까지 정확하게 조절할 수 있다고 합니다. 과거에는 작업자가 일일이 연·원료의 양, 노열 등을 측정해야 했지만, 지금은 설비에 설치된 카메라와 센서가 그 작업을 대신하고 스스로 데이터화합니다.
그 결과 일일 생산량을 증대하였고, 작업자들은 위험하고 반복적인 일은 AI에게 맡기고 고도화 업무에 집중할 수 있게 되었습니다. 또한 자체 개발한 포스플롯을 활용해 연·원료의 최소 비용을 책정하고 최적의 배합 비율을 찾습니다.
생성형 AI 기술을 적절히 활용해 실제로 비용을 절감하고 생산성을 향상한 여러 국내외 제조 기업의 사례를 소개해 드렸는데요. 제조업에서 AI 도입은 이제 선택이 아닌 필수로 자리 잡고 있습니다.
제조업에서는 앞서 소개한 것처럼 생산 공정 자동화, 데이터 수집을 통한 공정 최적화, 설비 및 기계 이상 예측, 비전 AI를 활용한 품질 검사 등 다양하게 활용할 수 있는데요. 어떤 AI 기술을 도입하는 것이 좋을지 고민된다면, AI 도입 전문가에게 상담을 받아 보세요.
다빈치는 전 분야 IT 제작과 컨설팅을 제공하는 개발 조직으로, AI 도입과 자동화 등 다양한 분야의 업무를 지원합니다. 특히 기업의 사업 목표와 환경을 고려해 내부 CTO처럼 함께 고민하고 활발하게 소통합니다.
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