제조업 AI 적용 사례로 보는 솔루션 도입 가이드 - AI 도입한 제조기업 성공사례

제조 현장에서 흔하게 들을 수 있는 질문입니다. 사실 이 질문들의 답은 이미 공장 곳곳에 쌓여 있습니다.

제조 현장은 매일 방대한 양의 데이터를 만들어냅니다.

설비에 붙은 센서가 초당 수백 개 데이터를 수집하고 있죠. 온도, 압력, 진동, 전류값 등 다양한 데이터가 수집됩니다. 품질 검사 결과가 쌓이고, 생산 실적이 기록되며, 불량 이력이 누적됩니다. 하루에도 수십만 건에서 수백만 건에 이르는 제조 데이터가 생성됩니다.

하지만 과거엔 이 데이터를 전략적으로 쓰지 못했습니다. 대량으로 축적된 데이터를 엑셀로 정리하거나, 보고서용 그래프를 만드는 게 전부였습니다. 데이터 안에 숨은 패턴과 인사이트를 찾아내는 데 한계가 있었죠.

AI의 등장으로 제조업에도 변화가 찾아왔습니다. 방대한 데이터를 통해 고장을 예측하고, 품질을 개선하며, 공정을 최적화하고 있습니다.

2022년 생성형 AI가 등장한 이후 AI 기술이 대중화되면서, 제조업은 데이터를 실질적인 비즈니스 가치로 바꾸는 단계에 들어섰습니다.

글로벌 시장조사기관에 따르면 제조업 AI 시장은 2025년에서 2030년까지 연평균 46.5% 이상 성장할 것이라고 예측했습니다. 또한 선진 제조업 기업의 약 75%가 R&D 전략에서 제조업 AI 도입을 최우선 과제로 정했습니다.

이 글을 통해 제조업에서 AI를 어떻게 활용할 수 있는지 알아보고, 실제 도입한 기업의 사례를 통해 어떤 효과를 얻었는지 살펴보도록 하겠습니다.

제조업 AI란? 데이터 기반 의사결정 시스템

제조업 AI는 기계가 센서 데이터, 영상, 공정 정보를 스스로 분석해서 생산 문제를 해결하는 지능형 시스템입니다. 머신러닝으로 불량 패턴을 익히고, 컴퓨터 비전으로 제품을 검사하고, 자연어 처리로 작업 지시를 이해합니다.

제조업 AI는 데이터 기반 의사결정이 핵심입니다. 기존 제조 시스템은 "온도가 80도 넘으면 경고" 같은 단순한 기준으로 돌아갔습니다. 하지만 제조업 AI는 다릅니다. 온도, 압력, 습도, 가동 시간 등 여러 요소가 어떻게 연결되어 있는지를 데이터에서 자동으로 찾아냅니다.

설비 고장을 예측하는 AI를 예로 들어보겠습니다.

과거에는 단순히 진동이 커지면 고장이라고 판단했습니다. 현재는 AI를 통해 온도가 올라가는 흐름, 압력이 바뀌는 패턴, 최근에 정비한 기록까지 모두 살펴서 "72시간 뒤에 베어링이 고장 날 확률 83%"처럼 구체적인 수치로 알려줍니다.

제조업 AI는 현장에 맞춰야 제대로 작동합니다.

범용 AI를 공장에 그냥 들여놓으면 실패하기 십상입니다. 반도체 만드는 공정과 식품 가공 공정은 완전히 다르고, 같은 자동차 공장이라도 도장 라인과 조립 라인은 필요한 게 다릅니다.

각 산업의 공정 지식, 전문 용어, 안전 규정을 제대로 반영한 제조 AI가 있어야 합니다.

제조업에서 AI의 활용

제조 현장에서 AI는 크게 세 가지 방식으로 활용됩니다.

예측 정비 AI - 설비 장애를 사전 예방

제조 설비 IoT 센서가 온도, 진동, 압력, 전류를 실시간으로 수집합니다. 제조업 AI는 실시간 데이터와 과거 고장 이력을 학습해 부품별 잔여 수명을 예측하고, 이상 징후 감지 시 사전 경고를 발송합니다.

도입 효과: 계획되지 않은 생산 중단을 방지하고 유지보수 비용을 대폭 절감할 수 있습니다. 설비 가동률을 높은 수준으로 유지하며, 고장을 예측해 긴급 수리 대신 계획적인 정비로 손실을 예방할 수 있습니다.

품질 관리 AI - 불량을 실시간 탐지

컴퓨터 비전 기반 제조 AI가 생산 라인에서 제품을 초당 수백 장 촬영합니다. 딥러닝 모델이 정상 제품 이미지를 학습한 후, 미세 크랙, 변색, 이물질 등 불량을 실시간으로 식별합니다.

도입 효과: 검사 정확도를 사람 대비 크게 높이며 24시간 무인 운영이 가능합니다. 육안으로 놓치기 쉬운 미세 결함까지 감지해 불량률을 획기적으로 낮출 수 있습니다.

공정 최적화 AI - 생산 효율 극대화

제조 라인 전체 데이터(설비 상태, 작업 속도, 재고, 에너지 사용량)를 통합 분석해 병목 구간을 식별합니다. 제조업 AI가 실시간으로 생산 스케줄을 재조정하고, 설비 가동 속도를 제어하며, 재고를 자동 발주합니다.

도입 효과: 생산 효율을 높이고 에너지 비용을 절감할 수 있습니다. 수요 예측을 통해 원자재 재고를 최적화하며 과잉 생산과 폐기 손실을 줄일 수 있습니다.

제조업 AI 도입 전 필수 체크리스트 3가지

1. 제조 데이터 인프라 구축 여부

제조업 AI는 결국 데이터의 완전성과 일관성에서 성능이 결정됩니다.

그렇기 때문에 설비 센서 데이터, 품질 검사 기록, 생산 실적, 불량 이력, 정비 로그가 실시간 수집되고 중앙 시스템에 통합 저장돼야 합니다.

제조 데이터가 부서별로 상이하게 기록되거나 결측치가 많아지면 AI 모델이 패턴을 제대로 학습하지 못해 예측 안정성이 떨어질 수 있습니다.

2. 정량적 도입 목표 설정

AI 도입 효과는 명확한 KPI 설정에서 시작됩니다.

정량적 목표 없는 AI 도입은 프로젝트 범위가 모호해지고, 비용 대비 효과를 검증하기 어렵습니다.

반대로

• 다운타임 감소

• 품질 불량률 개선

• 유지보수 비용 절감

• 생산 효율 향상

같이 측정 가능한 목표가 정해져 있으면 어떤 데이터를 수집해야 하는지, 어떤 모델이 필요한지, 어떤 공정에 우선 적용해야 하는지가 자연스럽게 정리됩니다.

3. 단계적인 제조업 AI 솔루션 도입 전략

성공적으로 AI를 도입한 기업들에게는 공통 전략이 있습니다.

바로 작은 파일럿에서 효과를 검증한 뒤, 확신이 생기면 점진적으로 확장하는 방식입니다.

제조업의 공장은 라인마다 공정 구조가 다르고, 설비 상태나 데이터 품질도 제각각이어서 전사를 동시에 바꾸는 방식은 리스크가 큽니다.

한 개 라인이나 한 개 공정을 선택해 AI 모델의 효과를 확인한 후 확장해 나가는 것이 안전한 도입 방식입니다.

국내 제조업 AI 도입 사례 – 한국타이어앤테크놀로지

분산된 작업 환경의 한계

2022년, 한국타이어앤테크놀로지 Digital Intelligence Team은 구조적 과제에 직면해 있었습니다. 약 30명의 데이터 전문가가 타이어 성능 예측, 제조 공정 최적화, 품질 분석을 수행하고 있었지만, 대부분의 작업이 개인 로컬 환경에서 진행되고 있었습니다.

연구소에는 고성능 컴퓨팅 유닛(HPU)이 있었지만 연구자 전용으로 제한돼 본사 인력은 접근할 수 없었습니다.

이로 인해 자원 활용에 대한 비효율이 발생했고, 방대한 제조 데이터는 축적됐지만 효과적으로 활용하지 못하는 상황이었습니다.

한국타이어앤테크놀로지는 전략적 접근을 선택했습니다. 대규모 제조 AI 인프라를 일시에 구축하기보다, 소규모 검증 후 점진적 확장하는 방식이었습니다.

제조 AI 플랫폼 Yennefer 도입을 통한 인프라 구축

2022년, 몬드리안 AI의 제조업 AI 플랫폼 Yennefer(예니퍼)를 도입하며 인프라 고도화가 시작됐습니다.

확장 가능한 인프라의 핵심: Yennefer Cluster 도입

한국타이어앤테크놀로지는 제조 데이터 분석 환경을 단계적으로 확장하기 위해 Yennefer Cluster를 먼저 도입했습니다.

Yennefer Cluster는 프로젝트별로 필요한 GPU·CPU 자원을 동적으로 할당하고, 작업이 끝나면 자동으로 자원을 회수하는 구조를 구축했습니다.

클라우드 기반 데이터 분석 플랫폼 도입

한국타이어앤테크놀로지는 온프레미스 기반에서 운영하면서도 클라우드를 도입해 유연하게 자원을 조절했습니다. Yennefer Labs와 Cluster를 기반으로, 필요 시 컴퓨팅 자원을 확대·축소할 수 있는 클라우드형 데이터 분석 플랫폼을 도입했습니다.

고성능 GPU 접근성 확대

기존에는 연구소 전용으로 제한되던 GPU 리소스를 본사 데이터 분석 인력도 사용할 수 있게 되면서 제조 데이터 분석 속도가 크게 향상됐습니다.

협업 중심의 연구 환경 구축

Yennefer 도입을 통해 연구자들 간의 협업과 지원이 강화됐습니다. 제조 데이터, 코드, 실험 결과를 통합 관리해 데이터 분석의 효율성을 높였습니다.

제조업 AI 솔루션 도입 후 확인된 핵심 성과

제조 데이터 처리 시간 20% 단축

한국타이어앤테크놀로지는 프로젝트 상황에 따라 컴퓨팅 리소스를 유연하게 조정하면서 자원 관리 효율이 크게 높아졌습니다. 연구 개발 과정에서는 내부 GPU를 활용해 모델링과 알고리즘 개발에 고성능 리소스를 투입할 수 있게 되었습니다. 이를 통해 복잡한 데이터 처리와 분석 속도가 개선되면서 프로젝트 전체 성능이 향상되었고 데이터 처리 시간 20%를 단축할 수 있었습니다.

전문 연구 인력 참여율 30% 증가

교육과 지원 프로그램을 강화해 직원들의 전문성을 높였습니다. 지식 공유가 활발해지면서 직원들 간 협업과 혁신이 늘어났습니다. 기업 내부 기술 역량이 강화되고 팀 간 협업과 의사소통이 개선되면서, 전문 연구자들이 연구 프로젝트에 더 효과적으로 참여할 수 있게 되었습니다. 이는 전반적인 연구 개발 능력 향상으로 이어졌습니다.

제조업 AI 솔루션 – Yennefer와 MonPlant

Yennefer - 제조업 데이터 팀을 위한 MLOps 플랫폼

Yennefer(예니퍼)는 한국타이어가 선택한 AI 플랫폼입니다. GPU 자원 관리, 실험 추적, 모델 버전 관리, 협업 환경을 한 곳에서 제공합니다.

온프레미스 및 프라이빗 클라우드 배포로 민감한 제조 데이터를 내부에서 안전하게 통제할 수 있습니다.

제조업 특화 기능

• 제조 데이터 수집·전처리 파이프라인을 구축할 수 있는 MLOps 기반 구조를 제공해 모델 학습 준비 과정을 효율화합니다.

• 모델 학습, 실험 추적, 배포까지 AI 개발 전 단계를 단일 플랫폼에서 관리할 수 있습니다.

• 모든 실험 결과와 설정이 자동 기록돼 연구자가 동일한 환경에서 실험을 재현할 수 있습니다.

MonPlant - 제조 현장 특화 실시간 AI 분석 플랫폼

MonPlant는 생산 현장에서 발생하는 데이터를 실시간으로 수집·분석하고 즉시 액션으로 연결하는 제조 현장 특화 AI 플랫폼입니다. MonPlant Edge인 단일머신 MLOps로 맞춤형 AI 모델 배포 환경을 제공하고, MonPlant Core: 중앙집계형 MLOps로 데이터를 통합 관리합니다.

제조 현장 적용 영역

• 실시간 데이터를 기반 분석으로 이상 징후를 사전 감지하는 예측 정비 AI

• 생산 라인의 품질 상태를 실시간으로 모니터링·자동 판별하는 품질 관리 AI

• 생산·에너지 사용 패턴을 분석해 공정 효율을 높이는 공정 최적화 AI

제조업 AI, 데이터가 경쟁력이 되는 순간

"왜 고장 났는가"를 분석하는 시대에서 "언제 고장 날 것인가"를 예측하는 시대로 바뀌었습니다. 제조업 AI는 제조 현장의 의사결정 방식을 근본적으로 변화시켰습니다.

그 해답은 제조 데이터에 있습니다.

🖥️ 몬드리안 에이아이(Mondrian AI)

한국타이어앤테크놀로지처럼 소규모 검증 후 단계적으로 확장하는 제조업 AI 전략이 성공 확률을 높입니다. 몬드리안 AI는 제조 데이터를 비즈니스 가치로 전환하는 여정에 동참합니다.

산업별 맞춤형 AI 솔루션으로 기업의 비즈니스를 최적화하고 싶다면 지금 몬드리안 에이아이의 홈페이지를 방문해 주세요.

🔗관련 링크

👉🏻Yennefer - 제조업 데이터 팀을 위한 MLOps 플랫폼

👉🏻MonPlant - 제조 현장 AI 솔루션

👉🏻우리 회사 AI 플랫폼 도입 단계는? - AI 도입 레벨 진단 5단계

레퍼런스

Grand View Research. Artificial Intelligence in Manufacturing Market Report, 2030.

Bain & Company. Artificial Intelligence Rockets to the Top of the Manufacturing Priority List — Global Machinery and Equipment Report 2024.

https://www.bain.com/insights/artificial-intelligence-rockets-to-the-top-of-the-manufacturing-priority-list-global-machinery-and-equipment-report-2024/