제조업은 AI 도입 효과가 크게 나타나는 산업 중 하나입니다. 하지만 공정, 데이터 환경, 조직 문화 등 기업마다 상황이 다른 만큼, 어디에 어떻게 AI를 적용해야 할지 막막한 경우가 많습니다. 제조 현장에서 AI는 어떤 성과를 내고 있을까요?
기업이 AI로 의미 있는 성과를 내려면 AI 모델 개발에 그치지 않고 애플리케이션까지 구현돼야 합니다. AI는 현장에서 실무자가 직접 활용하고 시스템과 연결될 때 AI는 비즈니스에 변화를 만들어냅니다.
마키나락스는 2017년부터 제조 현장의 문제를 AI로 해결해 왔습니다. 이번 포스팅에서는 그 경험을 바탕으로 예지보전, 수요예측, 생성형 AI, AI 에이전트 등 AI를 애플리케이션까지 연결한 실질적인 AI 활용 사례를 소개합니다.
라인 멈추기 전에! 산업용 모터 예지보전
갑작스러운 장비 혹은 설비 고장은 생산 일정에 차질을 주고 유지보수 비용을 증가시킵니다. 생산 라인의 장비와 설비가 고장 나는 시기와 원인을 미리 알고 대처할 수 있다면 어떨까요? AI 기반으로 7일 안에 데이터 체계를 구축해 모터 고장으로 인한 생산 라인의 비가동 시간을 단축한 사례를 공유합니다.
공정 전반에 동일한 사양의 모터를 활용하고 있는 배터리 제조 A기업은 예기치 못한 모터 고장으로 라인 중단과 긴급 생산이 반복되고 있었습니다. AI 도입을 추진했으나, 데이터 수집·분석 체계가 부족했고 공정별 RPM 편차로 인한 데이터 불안정성도 문제였습니다.
마키나락스는 모터에 센서를 붙이고 데이터 수집 체계부터 만들었습니다. 이렇게 수집한 데이터를 바탕으로 이상 예지, 수명 예측, 이상 원인 분석 등 다수의 AI 모델로 복합적인 AI 시스템을 구성해 이상 발생 부위 추정과 고장 시점을 예측합니다. 공정과 장비의 현황과 이력을 빠르고 직관적으로 파악할 수 있는 애플리케이션도 구현했습니다. 현장 작업자가 활용하는 애플리케이션에서 실시간 데이터 분석을 통해 설비 상태를 모니터링하고, 장비의 고장을 사전에 감지해 원인을 분석합니다.
안정적인 데이터 수집 체계와 공정에 적용된 다량의 장비에 대응할 수 있는 AI 운영 체계(MLOps)도 함께 구축해 산업용 모터 고장으로 인한 생산라인의 다운타임을 단축했습니다. 이를 통해 중대 상황을 조기에 판단하고 대처할 수 있으며 최적의 유지보수 전략을 구현했습니다.
🔗 산업의 어렵고 복잡한 문제를 해결하는 Compound AI System
내일 판매량은? 수요예측 기반 재고 최적화
납기 차질, 불필요한 재고, 생산 계획의 잦은 변경. 이런 문제가 반복된다면, AI 기반 수요 예측을 고려해 볼 필요가 있습니다. 수요를 예측하고 대응할 수 있다면, 생산부터 공급까지 더욱 안정적으로 운영할 수 있는데요. 수요 예측이 제조 현장에서 어떤 방식으로 적용되는지 사례로 살펴보겠습니다.
전국 프랜차이즈 식품 제조 B기업은 AI를 비즈니스 프로세스 전반에 적용하는 AX(AI Transformation)에 강한 의지를 가지고 시작했습니다. 먼저 가장 니즈가 컸던 AI 기반 수요 예측을 진행했습니다. 이전에는 프랜차이즈 매장의 재고 및 발주를 점주의 경험에 의존해 과도한 재고 유지나 긴급 발주(당일 발주)가 빈번하게 발생했습니다.
마키나락스는 기존 레거시 시스템에 수집해 둔 데이터를 기반으로 매장별·품목별 판매 데이터를 분석하고 적정 재고량을 산출해 발주 최적화를 지원하는 AI 모델을 개발했습니다. AI 플랫폼 Runway를 활용해 데이터 분석 및 예측 모델 운영 환경(MLOps)을 구현하고, 안전 재고 관리 시스템과 연동했는데요. 이를 통해 매일 1~5일 후의 수요를 예측하고, 예측 정확도에 따라 안전재고를 자동으로 산출함으로써 과잉 생산과 재고 부족 문제를 동시에 해소했습니다.
재고 관리 최적화 애플리케이션을 통해 AI가 예측한 수요와 재고, 리드 타임을 종합적으로 반영해 점주가 적정 발주량을 쉽게 판단할 수 있게 됐습니다. 또한, 매장별 수요 변화를 실시간으로 모니터링해 현장 대응력을 높였습니다. AI 시작부터 Runway 위에서 AI를 진행한 기업은 재고 관리 최적화 외에도 생산, 설비, 품질, 출고 등 핵심 프로세스 전반 AI 적용 로드맵을 구축하고 실행할 예정입니다.
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타이어 디자인, AI가 해준다면? 생성형 AI 적용 사례
생성형 AI 기술이 제조업에 적용된다면? 단순히 콘텐츠를 만들어내는 기술을 넘어서, 복잡한 공정, 설계, 운영 데이터의 이해와 활용 방식 자체를 혁신할 수 있습니다. 이번에는 실제로 생성형 AI를 활용해 타이어 패턴 디자인을 자동 생성한 사례를 소개합니다.
타이어 제조 전문 C기업은 신제품 개발 시 디자이너의 초기 디자인 부담이 크고, 단순한 외형 위주의 디자인만으로는 타이어의 성능이나 운동 역학을 충분히 반영하기 어려운 한계가 있었습니다. 기존의 생성형 AI는 결과물을 이미지 파일 형태로만 제공하니 디자이너가 원하는 요소를 세밀하게 조정하기도 쉽지 않았습니다.
미학적 요소와 성능을 모두 고려한 타이어 패턴을 AI가 직접 생성할 수는 없을까요? 마키나락스는 타이어의 Groove, Kerf 등 주요 요소를 인식해 디자인을 자동 생성하는 생성형 AI 시스템을 구현했습니다. 기존 패턴 이미지와 실물 타이어 사진 데이터를 함께 학습시켜 더 창의적이고 다양한 디자인이 가능하도록 했습니다. 생성된 디자인의 모든 요소는 산업 전문 디자이너가 원하는 방식으로 제어하고 개선할 수 있는데요. 결과물은 타이어 성능 및 기능 검증 시스템과도 연동되어 있어, 디자인부터 검증까지의 개발 기간을 단축하고 설계 품질도 높아질 수 있었습니다.
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이슈 발생! 공정 제어 AI 에이전트
AI 에이전트는 제조 현장의 데이터를 실시간으로 분석해 문제를 인식하고 적절한 대응을 제안하거나 직접 실행까지 수행합니다. 이를 통해 반복 업무 자동화와 공정 운영의 효율성과 정확도를 높일 수 있습니다.
마키나락스는 자동차 제조 솔루션 D기업의 소프트웨어 정의 공장(SDF)에 AI 에이전트들을 적용했습니다. AI 기반 디지털 팩토리에서는 제어 AI 에이전트가 현장 전문가의 비정형적 지시를 이해하고 자율 제어와 모니터링을 수행할 수 있는데요. 멀티 AI 에이전트들이 MES, IQIS, Factory BI 등 공장 내 시스템들과 연계되어 공정에 필요한 정보를 실시간으로 취합·분석하고, 품질 불량의 원인을 식별한 뒤 해결 방안을 제시합니다. 또한, 실제 제어 업무에 필요한 가이던스를 제공하여 오류를 줄이고 대응 속도를 높이는 운영 환경을 구현했습니다.
특히 자연어 기반의 지시를 이해해 동작하는 챗봇 인터페이스를 통해 작업자는 일일이 매뉴얼을 찾거나 복잡한 데이터를 해석할 필요 없이 설비 제어에 필요한 최적값을 바로 적용할 수 있습니다. 마키나락스는 AI 에이전트 간 연계가 가능한 구조를 설계하고, 주요 임무를 조율하는 Leading 에이전트 기반의 Agent Flow를 통해 다양한 분석·제어 업무를 자율적이고 안전하게 수행할 수 있도록 구현했습니다.
매뉴얼 뒤지지 마세요, 폐쇄망 기반 sLM 기반 챗봇
제조 현장에서는 공정 매뉴얼, 장비 운영 데이터, 공공 기술 문서 등 방대한 정보가 서로 다른 형식과 위치에 분산되어 있어, 필요한 정보를 빠르게 찾기 어렵습니다. 특히 폐쇄망 환경에서는 접근성과 검색 효율이 더욱 떨어지며 현장에서 발생하는 반복적인 문의에 엔지니어가 일일이 대응해야 해 핵심 업무 집중도가 저하되고 비효율이 누적됩니다.
이러한 문제를 해결하기 위해 글로벌 산업 장비 제조 전문 E기업은 폐쇄망 환경에서도 사용할 수 있는 sLM(Small Language Model) 기반 지능형 챗봇 에이전트를 도입했습니다. 이 에이전트는 매뉴얼, 점검 이력, 기술 문서 등을 기반으로 실시간으로 점검 결과를 분석하고, 예측·원인 분석·해결 방안을 자동으로 제공합니다. 사용자는 질문만 입력하면 가장 적합한 정보를 빠르게 찾아주는 AI의 대응으로 반복 문의에 소요하는 시간을 줄이고, 엔지니어는 더 중요한 업무에 집중할 수 있는 환경이 마련되었습니다.
지금까지 제조 현장에 AI를 적용한 대표 사례들을 살펴봤습니다. AI는 제조 현장에서 설비 고장 예측, 재고 최적화, 타이어 디자인 생성, 디지털 제어 자동화, 정보 검색 에이전트 등 다양한 방식으로 실질적인 성과를 만들어내고 있습니다. 이번에 소개한 제조 AI 사례에 대한 자세한 기술 설명은 🔗 '제조업 난제, AI는 어떻게 해결했을까?' 웨비나에서 확인할 수 있습니다. 이 외에도 더 다양한 제조 AI 사례는 🔗 마키나락스 Use Case 페이지에서 확인할 수 있습니다.
마키나락스는 AI 플랫폼 Runway를 기반으로 각 기업의 환경에 맞춰 문제를 정의하고 AI를 애플리케이션 단까지 구현해 온 경험을 바탕으로 맞춤형 AI 적용을 지원하고 있습니다. 우리 회사도 AI로 성과 낼 수 있을까요? 고민하고 있는 제조 기업이라면 문의해 주세요. 마키나락스가 함께 고민하겠습니다.
