AI 시대, 제조 특화 LLM이 중요한 이유

AI 시대, 제조 특화 LLM이 중요한 이유

우리는 인공지능(AI)이 열어 줄 새로운 시대의 문 앞에 서 있습니다. 특히 제조 산업은 AI로 전에 없던 변화를 준비하고 있습니다. 제조업의 발전 역사를 살펴보면 수작업에서 자동화 공정으로의 전환은 큰 도약이었고, 전사적 자원 관리 시스템(Enterprise Resource Management System)의 등장은 기업 성과 측정을 디지털화하는 제조 생산성의 혁신이었습니다.

그 중심에는 대규모 언어 모델(Large Language Models, LLM)과 생성형 AI가 있습니다. LLM은 전통적으로 코딩과 AI에 관여도가 낮았던 도메인 전문가와 현장 엔지니어의 진입 장벽을 크게 낮추고 있습니다. 단순히 진입 장벽을 낮추는 역할만 하는 건 아닙니다. 산업 전반에 걸쳐 노동 시간의 40%가 LLM의 도입으로 영향을 받을 수 있으며 이는 일하는 방식과 조직 문화와 같은 기업 내 역학 관계에도 큰 영향을 미칠 것입니다.

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AI가 제조업에 미치는 영향은?

AI는 ISA-95 표준을 따르는 전통적인 자동화 프레임워크를 모든 단계에서 혁신하며 제조업의 근간을 재편하고 있습니다. 새로운 제조 자동화 시대가 예고한 생산성 증가와 혁신적인 생산 방식은 모두 AI가 주도할 것입니다. 이를 위해서는 로보틱스를 중심의 하드웨어 자동화와 소프트웨어 자동화의 통합이 AI를 기반으로 이뤄져야 합니다.

하지만 AI 도입은 풀기 어려운 숙제입니다. 특히 그동안 장비와 생산 공정에 숙련된 작업자의 직관에 의존하고 디지털화와 내재화를 준비하지 못한 제조 기업이라면 더욱 어렵습니다. 그럼에도 AI 도입은 선택이 아닌 필수입니다. AI는 작업자 간 숙련도 차이로 발생하는 문제를 해소할 뿐만 아니라 숙련된 작업자가 처리하기 어려운 복잡한 문제도 빠르게 해결해 주기 때문입니다. 데이터 기반의 의사결정은 물론 제조업의 지속 가능성과 경쟁력을 강화할 수 있습니다.

LLM: 인간과 기계의 연결고리

LLM은 인간과 기계 사이를 연결해 줍니다. 인간이 공정 및 장비와 ‘대화’할 수 있는 환경을 제공합니다. LLM은 제조 데이터의 방대한 양을 자연어로 해석해 데이터에 기반한 의사 결정을 촉진하고, 향후 생산 및 관리에서 자연어를 사용할 수 있는 길을 열어줍니다.

AI와 인간은 서로 나눈 대화를 통해 함께 똑똑해 집니다. LLM이 보편화된 제조 환경에서는 AI가 인간 전문성을 증폭시켜 협업 환경을 조성하고, 이전에 접근할 수 없거나 이해할 수 없었던 데이터에서 얻은 통찰을 바탕으로 더 빠르고 정확한 의사결정이 가능하게 해줍니다.

제조 분야에서 AI의 역할은 단순한 자동화를 넘어서 제어 최적화와 같은 분야로 확장할 수 있습니다. AI가 방대한 데이터 세트를 분석해 제조 공정의 효율성을 높이고 비용을 절감해 운영을 원활하게 하며 자원 낭비를 최소화합니다. 이러한 AI 기술 발전의 중요성을 일찌감치 알아챈 첨단 제조 기업의 75%가 공학 및 R&D 전략에서 AI 도입을 우선시하고 있습니다. 이를 통해 AI가 미래 제조 분야 혁신을 위한 핵심 기술임을 파악할 수 있습니다.

기계부터 AI 플랫폼까지 제조 공장의 모든 계층을 포괄하는 산업용 대형 언어 모델은 전체 운영을 관리하고 최적화할 수 있습니다.

기계부터 AI 플랫폼까지 제조 공장의 모든 계층을 포괄하는 산업용 대형 언어 모델은 전체 운영을 관리하고 최적화할 수 있습니다.

제조업에서 AI를 성공으로 이끄는 방법

AI와 LLM이 제조업을 완전히 혁신하려면 도메인에 맞춤화되어야 합니다. AI를 제조업의 복잡하고 특수한 도메인에 적절하게 반영하려면 제조에 특화된 LLM이 필요한데요. 이를 위해서는 올바른 데이터 소스에 도메인을 연결하고 각 제조 기업이 정의한 문제와 프로세스에 맞는 효과적인 프롬프팅 도구 개발도 함께 진행되어야 합니다 .

도메인 특성을 반영한 AI 솔루션은 실용적이고 다양한 제조 환경의 세부적인 요구를 해결할 수 있습니다. 이는 제조 산업에서 산업용LLM(industrial LLM) 또는 도메인별 LLM이 필요함을 알려줍니다.

도메인별 맞춤화 외에도 제조에 AI를 성공적으로 적용하려면 표준화된 개발 및 운영 프로세스가 필요합니다. AI 기술 구현을 위한 공통 프레임워크와 프로토콜을 구축하는 것은 다양한 시스템과 플랫폼 간의 호환성, 상호 운용성 및 보안을 보장하는 데 매우 중요합니다. 또한, 표준화는 제조 기업의 쉽고 빠른 AX(AI Transformation) 여정을 돕습니다.

AI 잠재력을 극대화하기

제조 분야에서 AI가 가져올 혁신의 끝은 무엇일까요? AI가 불러올 변화를 전부 짐작할 수 없을 만큼 AI가 가진 잠재력은 무궁무진합니다. 이런 변화의 흐름에 자연스럽게 올라 타기 위해서는 조직 전체를 AX하기 위한 이니셔티브가 필요합니다. AI 개발 및 운영 과정을 표준화하고, AI가 제공하는 장점을 완전히 활용할 수 있는 기반을 마련하는 일이 무엇보다 중요합니다.

AI는 전 세계 모든 산업을 혁신적으로 바꿀 겁니다. 특히 제조 현장에서는 데이터화 되지 않은 작업자 간 숙련도 차이를 표준화하고, 인간이 전부 다룰 수 없는 방대한 데이터베이스를 관리하며 인간이 풀 수 없는 문제를 해결합니다. 이외에도 아직 발견하지 못한 혁신을 가능하게 해주지 않을까요? AX로 향하는 여정은 복잡하고 어렵습니다. 하지만 AI가 불러올 혁신을 생각하면 충분히 도전해 볼 만한 가치가 있습니다.

*해당 콘텐츠는 마키나락스에서 작성한 WEF의 Why Large Language Models are the future of manufacturing를 국문화했습니다.

다른 제조 기업들은 AI를 어떻게 적용하고 있는지 궁금하신가요? 동차, 배터리, 화학, 에너지 등 보다 구체적이고 실질적인 AI 성공 사례는 마키나락스 Use Cases 페이지에서 확인할 수 있습니다. AI가 불러올 제조업 혁신을 마키나락스와 함께 시작하세요. 마키나락스의 AI 전문가가 함께 고민하고 방법을 제안해 드리겠습니다.

MakinaRocks
2024-04-29