AI 진화를 통해 전 산업 서비스와 제품이 다양해질 것으로 기대된다. 로봇과 AI가 활용돼 더 다양해진 자동화 기능들이 선보이고, 자원 효율성 제고와 친환경, 재활용 제품 개발 및 관련 기술 투자로 이어져 지속 가능성이 강조될 것이다.

글로벌 컨설팅 기업 프로스트 앤드 설리번이 ‘제조산업 생성AI 분석 보고서)’를 발표했다.

생성AI는 머신러닝(ML)을 기반으로 구축된 애플리케이션 모델로, 방대하게 학습된 인텔리전스 소스와 교차 매핑 사고방식을 활용해 정보와 역량을 꾸준히 개선해 인간의 질문에 지능적인 응답을 생성한다.

제조산업 생성AI는 제품 설계와 엔지니어링, 생산, 물류 및 공급망과 같은 제조 기능에 대한 AI 모델을 학습시킨다. 이 학습된 데이터는 센서 기기와 생산에 활용되는 자산 시계열 데이터부터 프로그래머블 로직 컨트롤러 프로그램, 제품 설계 및 엔지니어링 프로그램까지 다양하게 활용된다.

제조산업에서의 생성AI는 효율성 및 품질 관리, 지속 가능성 강화와 비용 절감이라는 큰 기대 효과가 있다. 하지만 높은 투자 장벽과 기술력 부족, 데이터 및 도덕적 책임과 규제 방안 등 해결해야 할 과제도 많다.

특히 생성AI를 구현하기 위해서는 인프라나 애플리케이션 등 초기에 상당한 투자가 필요하다. 이런 이유로 중소기업들에는 기술 및 인프라 비용이 매우 부담이 될 수 있다. 또 생성AI 시스템은 대량의 데이터에 의존하기 때문에 데이터 보안과 개인정보 보호에 대한 우려의 목소리가 매우 높다.

프로스트 앤드 설리번은 제조산업의 생성AI는 ▲3D 프린팅 설계 유연성 확장 및 정밀도와 제어력 향상 ▲새로운 소재 발굴로 R&D 성과 가속화 ▲산업용 로봇의 자율성 향상 ▲결함 감지 및 제조 정확도 향상 ▲가상 AI 플랜트 어시스턴트를 통한 데이터 기반 의사 결정 혁신 ▲AI로 생성된 예측 모델로 디지털 트윈 잠재력 최대화 ▲AI 생성 블루프린트를 통해 자동차 제품 개발 혁신 ▲혁신적이고 기능적이며 친환경적인 패키징 솔루션 개발 ▲AI 생성 블루프린트를 통해 획기적인 정보 전달 및 작업 할당 ▲운송 경로 최적화 및 비용 최소화를 위한 생성형 모델 ▲가상 시나리오를 통한 재생 에너지 플랜트 설계 간소화 ▲유지 보수 및 리스크 관리에 대한 예측 및 대응 분석 역량 강화를 통해 성장할 수 있다고 분석했다.

프로스트 앤드 설리번 한국 지사 조경민 이사는 “제조산업에서 생성AI를 통해 기존 데이터 세트를 보강, 사용자가 다른 모델을 학습하는 데 활용할 수 있는 부가 데이터 생성할 수 있다.”며 “이를 통해 기존에 숙련된 작업자에게 요구됐던 복잡한 작업들을 자동화시켜 인력난을 해소하고 학습된 패턴 기반으로 기존에 해결하지 못한 문제들에 대한 새로운 방안을 마련할 수 있을 것으로 기대된다.”고 말했다.