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AI가 제조업의 미래를 바꾼다

Adam Park — Fri, 21 Feb 2025 01:07:08 +0000

젵ӡ�업체�� 추진 과정에서 얻은 데이터 정리, 표준화, 통합 경험 덕분에 AI 도입이 유리하지만, AI 통합률은 16%로 산업 평균보다 낮습니다. 성공적인 AI 확장의 핵심은 데이터 품질, 기존 시스템과의 통합, 점진적 접근법에 있습니다.

저자: 주디 큐비스(Judy Cubiss), 번역: 클로드(Claude)

인더스트리 4.0으로의 전환 과정에서 제조업체들은 IoT 센서와 생산 라인에서 얻은 데이터 스트림을 정리하고, 표준화하며, 통합하는 데 막대한 투자를 했습니다. 이러한 기초 작업이 이제 성과를 내고 있으며, AI 확장에 있어 분명한 우위를 제공하고 있습니다. (이미지: Getty)

은 단순히 을 확장하는 방법을 알아내는 것이 아니라, 이미 상당한 선두 자리를 차지하고 있습니다.

이 분야는 이미 으로 을 경험했으며, 기기를 연결하고, IoT를 통합하며, 데이터를 실행 가능한 인사이트로 전환했습니다. 이들 기업은 수년간 디지털화의 복잡한 현실을 헤쳐나갔고, 이제 그 교훈을 제조업 AI에 적용하고 있습니다.

그러나 연구에 따르면, 제조업체들이 데이터, 통합, 확장에 관한 경험을 통해 다른 분야가 일반적인 함정을 피하고 AI 전환을 가속화하는 데 도움을 줄 수 있지만, 현재까지 산업 제조업체의 16%만이 AI를 통합했으며, 이는 전체 산업 평균 25%에 비해 낮은 수치입니다.

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간소화된 재무에서 예측형 제조, 인재 확보, 인사이트 있는 마케팅에 이르기까지 작업을 자동화하세요.

이는 흥미로운 발견입니다. 이것이 시급성 부족을 보여주는 것일까요? 만약 그렇다면, 왜일까요? 산업 제조업의 AI 도입 장벽은 대부분의 산업보다 낮지만, 아마도 이들 기업이 신중하게 접근하는 이유는 무엇보다도 전환 피로감 때문일 것입니다. 그리고 이것이 바로 이들 기업의 여정이 가치 있는 청사진을 제공하는 이유입니다.

제조업 AI: 새로운 상황에서의 익숙한 도전

산업 제조업체에 있어 AI는 데자뷰처럼 느껴집니다. AI 확장은 인더스트리 4.0 혁명 당시 직면했던 많은 장애물—분산된 데이터, 레거시 시스템, 인력의 회의적 태도—을 다시 떠오르게 합니다. 하지만 이러한 과제를 이전에 해결해 본 경험이 있기에, 이들 기업은 어디에 에너지를 집중해야 할지 알고 있습니다.

산업 제조업의 AI 도입에 대한 확장성과 영향력 요약 정리

예를 들어 데이터를 살펴보겠습니다. AI는 공급받는 데이터만큼만 좋을 수 있으며, 제조업체들은 엉망이고 일관성 없는 입력이 나쁜 결과로 이어진다는 것을 배웠습니다. 인더스트리 4.0으로 전환하는 동안, 그들은 IoT 센서와 생산 라인에서 나오는 데이터 스트림을 정리하고, 표준화하며, 통합하는 데 많은 투자를 했습니다. 이러한 기초 작업이 이제 성과를 내고 있으며, AI 확장에 있어 명확한 우위를 제공하고 있습니다.

이제 막 시작하는 산업에 있어 이 교훈은 매우 중요합니다: 확장하기 전에 먼저 정리 작업을 해야 합니다.

그 다음은 시스템 문제입니다. 산업 제조업이 핵심적인 레거시 인프라에 의존한다는 사실은 오래된 시스템의 교체가 항상 가능한 옵션은 아니라는 뜻입니다.

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를 활용한 신제품 출시 전략은 무알콜 음료 시장의 성장처럼 새로운 트렌드를 기회로 전환하고, 과 지능형 의사결정을 통해 기업의 경쟁력을 강화합니다. SAP의 전문가가 제시하는 AI 기반 혁신 방안을 지금 바로 확인하세요.

대신, 이들 기업은 구기술과 신기술 사이의 다리를 놓는 전문가가 되었습니다. 가장 화려한 접근법은 아닐지 모르지만, 효과적이며—다른 분야에 있어서도 처음부터 시작하는 것보다 통합이 종종 더 실용적이고 덜 위험함을 상기시켜줍니다.

AI가 제조업에 가져오는 게임 체인저

인더스트리 4.0이 점들을 연결하는 활동이었다면, AI는 다음에 무엇이 올지 예측하는 일입니다. AI를 통해 제조업은 이미 운영 전반에 걸쳐 획기적인 결과를 보고 있습니다.

AI는 프로세스의 속도를 높일 뿐 아니라, 더 스마트하게 만들고 있습니다:

예측 유지보수: 센서 데이터를 분석하여 장비 고장을 예측하고, 비용이 많이 드는 가동 중단을 방지합니다.
품질 보증: AI 기반 비전 시스템을 사용하여 생산 라인에서 실시간으로 결함을 발견합니다.
에너지 관리: 수요를 예측하여 에너지 사용을 최적화함으로써 짶�속가��성과 비용 효율성을 모두 향상시킵니다.

이러한 적용 분야는 운영상의 두통을 해결할 뿐 아니라 실질적인 가치도 제공합니다. 그리고 제조업에 뿌리를 두고 있지만, 그 뒤에 있는 논리는 보편적입니다. 모든 산업에는 더 스마트하고 데이터 기반 솔루션의 혜택을 받을 수 있는 병목 현상이 있습니다.

다른 산업을 위한 3가지 교훈

제조업체가 AI와 함께 직면하는 과제는 다른 모든 사람들이 씨름하고 있는 문제와 동일합니다. 데이터 사일로, 연결되지 않은 시스템, 인력 준비 상태는 전반적인 장벽입니다.

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하지만 산업 제조업의 경험은 이러한 장애물을 헤쳐나가기 위한 플레이북을 제공합니다:

데이터 품질은 나중에 생각할 문제가 아닙니다. 제조업체들은 쓰레기 데이터가 들어가면 쓰레기 결과가 나온다는 것을 알고 있으며, AI를 확장하기 전에 데이터 스트림을 정리하는 데 투자했습니다.
중단보다 통합을 우선시하세요. 이는 새로운 기술이 기존 시스템을 완전히 대체하기보다는 보완하도록 보장합니다.
작게 시작하세요. 물류 최적화나 재고 관리와 같은 타겟팅된 AI 적용 분야에 집중하면 모멘텀을 만들고 조직 전체에 신뢰를 구축합니다.

향후 전망: AI의 진화

산업 제조업의 AI 여정은 각각 이전 단계를 기반으로 하는 세 가지 도입 단계를 강조합니다:

자동화: 첫 번째 단계로, 반복적인 작업이 효율성을 향상시키기 위해 간소화됩니다.
프로세스 전환: AI가 운영 방식을 재고하기 시작하여, 더 스마트하고 적응력 있게 만듭니다.
자율성: 궁극적인 목표로, AI 시스템이 실시간 변화에 인간 개입 없이 대응하며 독립적으로 워크플로우를 관리합니다.

대부분의 산업은 현재 자동화와 전환 사이 어딘가에 있습니다. 그러나 제조업에서 볼 수 있듯이, 자율성은 전에 생각했던 것만큼 멀리 있지 않습니다. AI 확장에 투자할 의지가 있는 기업에게는 자연스러운 진행 과정입니다.

자동차 리콜을 획기적으로 줄이는 놀라운 협업 | 특집 기사

으로 자동차 리콜 비용을 대폭 절감하고 정확도를 높이는 데이터 생태계가 글로벌 자동차 산업의 새로운 표준으로 자리잡고 있습니다. 일례로 BMW는 140만대중 정확히 14대만 실제 리콜 대상으로 밝혀냈습니다.

더 큰 그림: AI는 전략적 변화

결론적으로 AI는 단순한 도구가 아니라 전략적 변화입니다. 제조업의 인더스트리 4.0 여정은 전환이 단일 프로젝트가 아니라 마인드셋이라는 사실을 보여주었습니다.

AI 확장에는 인내, 끈기, 반복할 의지가 필요합니다. 하지만 그 보상—더 큰 효율성, 더 스마트한 의사결정, 향상된 고객 가치—은 그 노력의 가치가 있습니다.

제조업체들이 배운 교훈은 명확합니다. 기본에 집중하고, 통합을 수용하며, 지속적인 개선을 목표로 하세요.

원문: , , Forbes.com

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중견기업, 인더스트리 4.0으로 지속가능한 제조 실현

Adam Park — Fri, 16 Sep 2022 01:28:02 +0000

중견기업읶� 인더스트리 4.0으로 중요한 사업 전반의 통찰을 얻고 비즈니스와 고객, 환경 간의 상충되는 이해 관계를 조정해 의미 있는 변화를 꾀할 수 있습니다. 또한 짶�속가��성으로 매출 신장, 운영 효율 개선, 리스크 완화를 모색 중인 것으로 나타났습니다.

인더스트리 4.0으로 새로운 전략 추진 방향 설정

중견 산업 제조회사는 항상 고도로 효율적인 운영과 비용 최소화에 초점을 맞춰 왔습니다. 하지만 현재의 산업 경제 여건에 비추어 많은 중견기업이 그 동안 진행해 온 투자를 새롭게 보다 전략적인 관점에서 검토하고 있습니다.

원자재와 부품, 인력, 재무 자원 측면에서 공급 부족에 직면한 중견 산업 젵ӡ�업체�� 짶�속가��성에서 매출 신장, 운영 효율 개선, 리스크 완화 등의 기회를 찾고 있는 것으로 연구 결과 밝혀졌습니다. 또한 , , , , 가상현실(VR), 증강현실(AR) 등 과 관행을 적용해 새로운 전략 추진 방향을 모색 중인 것으로 나타났습니다.

인더스트리 4.0의 9대 핵심 기술

이같은 인더스트리 4.0의 적용으로 자신이 구입하는 스마트 설비와 제품에서 부가가치 경험과 신뢰도 높은 성과를 바라는 고객이 많은 시장에 흥미진진한 기회가 열리고 있습니다.

지속가능한 비즈니스 모델 촉진

은 확실히 고객에게 더 중요해졌습니다. 그러한 이유로 산업 제조회사는 기존의 비즈니스 모델 효율성과 비용 절감 차원에서 벗어나 환경에 대해 보다 폭 넓은 책임을 다할 수 있도록 인더스트리 4.0 투자의 가치를 확대하고 있습니다.

짶�속가��성에 우선순위를 두는 활동이 고효율 저비용이라는 전통적인 제조 원칙과 상충되어 보일 수 있습니다. 하지만 중견 제조업체가 경쟁 관계에 있는 대기업에 비해 수익 마진과 완충 재고 수준이 훨씬 낮다는 점을 고려하면 이러한 초점의 이동은 변화는 불필요한 운영 중단 사태로부터 을 안전하게 지키는 데 도움이 될 수 있습니다.

현장에 설치되고 생산, 판매되는 수백만 기기와 부품, 대형 기계 설비를 떠올려 보세요. 스마트폰이나 TV 같은 소비자 가전제품을 추적 관리하는 일은 SIM 카드와 일련번호를 이용해 비교적 간단하게 처리할 수 있습니다. 하지만 산업용 설비는 훨씬 깊이 있는 모니터링이 필요하죠. 제품의 현재 위치를 파악하고 모든 부품의 원산지를 추적하고 희귀 자재나 부품이 안전하게 폐기처분 되는지, 복원이나 수리, 재사용 할 필요는 없는지 등을 알아야합니다.

인더스트리 4.0 기술로 가시성 높이고 복잡성 해소

인더스트리 4.0 기술로 공급망 역물류에 대한 이러한 접근 방식을 취하는 기업들은 몇몇 원자재와 부품에 대한 현재의 제약상황을 엄청난 속도와 투명성, 인텔리전스를 토대로 헤쳐 나갈 수 있습니다. 공급망에 대한 가시성을 높이고 프로세스 복잡성을 해소하며 숨은 기회와 리스크를 찾아냅니다. 이로 인해 조직은 비용과 자재 가용성, 환경 영향 사이의 트레이드오프를 정하는 데 있어 정보에 입각한 효과적인 의사결정을 내릴 수 있도록 깊이 있는 데이터 기반의 통찰을 확보할 수 있습니다.

또한 산업 젵ӡ�업체�� 의사결정 역량을 생산현장과 고객 사업장에 보다 가깝게 배치함으로써 내외부 변화에 대한 대응력을 높일 수 있습니다. 이러한 개선 효과는 사전 정의된 업무 워크플로와 허용 오차를 기반으로 반복적인 프로세스를 자동화하고 공장 기계와 설치된 설비로부터 실시간으로 데이터를 포착, 분석하기 때문에 가능합니다.

중요한 사항을 모두 챙기며 미래로 나아가

중견 제조업체마다 고유한 요구사항이 있지만 이들 기업 모두가 수익을 예의주시한다는 사실은 공통점입니다. 하지만 51��인사이트의 최신 연구 데이터에서 나타난 바와 같이 짶�속가��성은 여전히 보다 중대한 우위를 점하기 위한 요소로 간주됩니다.

짶�속가��경영을 통해 에너지 효율, 배출량 저감, 수자원 및 천연자원의 책임 있는 소비 등 단기적인 지표만 추구하는 대신에 가장 시급한 공급망 당면과제 해결에 도움을 얻을 수 있습니다.

바로 이 부분에서 인더스트리 4.0 관련 투자가 매우 큰 역할을 할 수 있습니다. 지원 기술이 제공하는 데이터 생성과 자동화 역량을 결합해 중견 젵ӡ�업체�� 중요한 사업 전반의 통찰을 얻고 비즈니스와 고객, 환경 간의 상충되는 이해 관계를 조정해 의미 있는 변화를 꾀할 수 있습니다.

중견기업 제조업 리더가 조직의 우선순위와 기회, 리스크를 어떻게 새롭게 바라보는지 51��인사이트 연구조사 에서 확인하세요.

원문: , Judy Cubiss, Director and Global Marketing Lead for Industrial Manufacturers, SAP

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고성장 산업, 인재 투자로 디지털 학습 급증

Adam Park — Mon, 25 Jul 2022 06:19:51 +0000

계속되는 인력난으로 고전 중인 고성장 산업들이 혁신적인 교육 개발 전략으로 대응하면서 직원 학습에 일대 변혁을 예고하고 있습니다. 대표적인 분야가 항공우주 국방(A&D)입니다. 에어 택시와 우주 여행 등 혁신으로 새 시대를 앞당기고 있죠.

글쓴이: 수전 게일러(Susan Galer)

계속되는 인력난으로 고전 중인 고성장 산업들이 혁신적인 교육 개발 전략으로 대응하면서 직원 학습에 일대 변혁을 예고하고 있습니다. 대표적인 분야가 입니다. 에어 택시와 우주 여행 등 혁신으로 새 시대를 앞당기고 있죠. 여러 나라에서 생산을 현지화하기 위해 만반의 준비를 추진 중인 역시 흥미진진하기는 마찬가지입니다.

디지털 인력 학습은 개인화 된 실시간 교육과 개발을 제공해 민첩한 비즈니스를 지원합니다. GETTY

“기업은 지속적인 개발에 우선순위를 두고 회사와 업무에 대한 직원의 기대에 있어 중대한 변화에 대응해야 한다”고 질 포펠카(Jill Popelka) 총괄 사장은 밝힙니다. “평생 학습 문화를 구축하는 기업은 회사와 직원의 성공을 위한 준비를 마친 셈입니다. 개인은 자신이 원하는 직무기술과 개인적으로 보람 있는 커리어를 만드는 데 필요한 기술을 개발할 수 있습니다. 기업은 지속적인 변화를 극복할 수 있는 민첩성과 적응력을 겸비한 인력을 확보할 수 있죠.”

디지털 학습 플랫폼이 제조업체의 미래

항공우주 국방(A&D)과 산업 제조 분야의 선두주자들은 인력 노화 문제가 있습니다. 많은 고령 인력이 팬데믹 기간 중에 퇴직을 선택했죠. A&D 기성 기업들은 다양한 스타트업 기업과 경쟁해야 합니다. 많은 스타트업이 를 한 최신 우주 탐사 분야에서 특히 경쟁이 치열하죠. 유사하게 산업 제조 분야도 전에 없던 혁신을 추진 중인 스타트업에 비해 최근 졸업생을 사로잡지 못하고 있습니다. 젊은 엔지니어들은 흥미진진한 프로젝트에서 더 큰 책임을 맡을 수 있는 자유가 있는 보다 민첩한 스타트업에 끌립니다. 이 시장에서 다양한 유자격 인력을 확충하고 유지하려면 중앙 집중식 디지털 학습 플랫폼에 관심을 가져야 하죠.

“정보의 단절이 A&D 제조업의 최대 난제 중 하나”라고 토스텐 벨트(Torsten Welte) 51��항공우주 국방 산업 책임자는 전합니다. “은 조직 전반의 여러 시스템 내의 수많은 애플리케이션의 콘텐츠를 역동적으로 연결합니다. 직원은 프로젝트 성과와 품질을 추적하고 협업으로 아이디어를 공유하며 개인적으로나 팀 차원에서 적용할 수 있는 개선을 꾀합니다. 교육과 직무기술 개발은 일상 활동에 내재되고 플랫폼은 적정 인증 및 갱신 현황을 추적하고 모니터합니다.”

산업 제조 부문, 직원 개발을 위한 도구 재정비

몇몇 나라에서 중견 제조기업은 공급망 중단에 대비하기 위해 현지 생산 시설을 확장 중입니다. 팬데믹으로 촉발된 이런 변화는 인재 채용과 경력 개발에 광범위한 영향을 주고 있습니다.

“중견기업읶� 보통 공간은 넓지만 외곽에 위치해 경력 초기의 사람들에게 매력이 떨어진다”고 패트릭 램(Patrick Lamm) 51��산업 제조 수석이사는 밝힙니다. “유명 대기업에 비해 브랜드 인지도는 낮지만 실은 자신의 틈새 시장의 리더로서 히든 챔피언이죠. 많은 중견기업이 현지 대학에서 적극 채용에 나서고 기존 직원의 직무기술 고도화를 위한 현지 아카데미도 운영합니다. 직원에게 커리어 패스 개발과 디지털 전환에 따른 신 기술 탐색 기회를 제공합니다.”

OJT 교육, 민첩성 강화 위해 혁신

몇몇 A&D와 산업 제조 기업은 증강현실(AR)과 가상현실(VR)을 적용해 직원 교육과 직무기술 고도화에 나서고 있습니다. 디지털 시뮬레이션은 항공기 디자인 사이클을 단축하고 새로운 릴리스 개선 속도를 높이죠. 어느 글로벌 A&D 제조기업은 인공짶ĵ�(AI)을 VR과 접목해 항공기 서비스와 정비 품질관리를 혁신하고 수리 및 조정 시점에 자가 주도형 학습 모듈을 제공합니다.

“매순간에 맞는 지속적인 학습으로 직원은 자신 있게 최고 품질관리 기준을 충족할 수 있죠. 규제가 강한 산업일수록 매우 중요한 요소”라고 벨트는 전합니다. “기업들은 또 디지털 트윈을 이용해 단계적으로 3차원 제품 조립 모델을 제공하는 도 이용합니다. 디지털 지시와 교육으로 개인 맞춤화된 직무기술 개발 속도를 높여 특히 업무 부담이 높을 수 있는 신규 입사자에게 효과적이죠.”

디지털 트윈을 이용한 전자 작업지시는 급변하는 디자인 요소에 대응할 수 있도록 직원들을 돕는 데 특히 효과적입니다. 한 산업 연결 전문기업에서는 생산 현장의 모바일 기기로 지능형 데이터를 제공해 다운타임을 50% 줄이고 직원 간 지식 공유를 확대하고 직원 몰입도를 높였습니다.

“개발 엔지니어가 변경사항을 승인하는 순간 전자 조립지시에 유기적으로 반영될 수 있다”고 램은 전합니다. “디자인 혁신과 생산 현장 실행 사이에 격차가 해소되죠. 기업은 일선 직원의 직무기술 고도화로 비즈니스 민첩성을 높일 수 있습니다.”

디지털 전환, 새로운 학습 옵션 요구해

디지털 교육 개발은 제조 운영을 납품 후 애프터마켓 서비스와 기계 설비 설치까지 확장합니다. 어느 자동차회사는 통합 시각화 도구로 실시간 가이드와 지시사항을 제공하는 스마트 글래스를 이용해 현장 서비스 콜을 20% 줄였습니다.

“리모트 서비스가 늘고 있어 서비스 기술자는 원격지에서 로그온하고 정비와 수리가 가능하다”고 램은 밝힙니다. “모바일 앱과 동영상을 포함하는 디지털 작업지시로 어디서나 셀프서비스로 더 빠른 인력 교육훈련이 용이합니다. 작게 시작해 먼저 디지털 학습 프로젝트를 파일럿해 본 다음 그 경험을 토대로 여러 팀에 걸쳐 확대 적용하세요.”

커리어 내내 지속적인 학습은 애자일 조직의 인력 중심 전략의 일부분입니다. 전 세계 고성장 산업의 디지털 전환 만큼 유연하고 역동적이죠.

원문: , Susan Galer, 51��BrandVoice, Forbes.com

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