제조 AX제조 AI 전환

MES 다음 과제로 AI를 꺼낸 공장이 막히는 이유

스마트공장 지원사업으로 MES를 갖춘 공장 가운데 다음 목표로 AI를 검토하는 곳이 늘었다. 하지만 시범 사업을 한두 차례 해 본 뒤 다음 단계로 넘어가지 못하는 경우가 흔하고, 그 원인은 대개 순서를 건너뛴 데 있다.

제조 AX가 다루는 판단은 설비 보전, 품질 판정, 생산 계획처럼 지금까지 숙련자의 경험에 기대던 일이다. 자주 적용되는 분야는 예지보전, 이상 탐지, 품질 예측, 리포트 자동화다.

제조 AX를 진행하는 5단계

제조 AX는 아래 다섯 단계를 차례로 밟는다.

• 목표 정하기: 어느 라인의 어떤 업무를 얼마나 개선할지 정하고, 성공 여부를 판단할 KPI를 미리 합의한다.
• 데이터와 현장 진단: 설비, MES, ERP, 엑셀, 문서에 어떤 데이터가 남아 있는지 조사해 AI에 바로 사용할 수 있는 것과 비어 있는 것을 가려낸다.
• 활용 방안 설계: AI를 적용할 업무를 선정하고, 데이터 기준과 항목 간 관계(온톨로지)를 설계한다.
• 연동과 구축: 정리된 데이터를 저장하고 설비·PLC·MES와 연결해, 현장에서 실제로 사용할 업무 화면과 흐름을 만든다.
• 결과 보고: 진단과 설계에서 나온 결과, 실행 계획, 성과 비교의 기준선을 문서로 남긴다.

제조 AX 시작 전에 확인할 3가지

• 대상 라인과 업무를 하나로 좁혔는가. 공장 전체를 한꺼번에 바꾸려 하면 성과가 보이기도 전에 힘이 빠진다.
• 그 업무의 데이터를 한곳에서 꺼내 볼 수 있는가. 데이터가 설비 PC와 엑셀에 나뉘어 있으면 두 번째 단계인 진단에 가장 많은 시간이 들어간다.
• 도입하기 전의 값을 기록해 두었는가. 지금의 불량률이나 대응 시간을 모르면 나중에 무엇이 좋아졌는지 설명할 수 없다.

제조 AX의 성과는 한 라인에서 먼저 확인한다

제조 AX는 한 라인, 한 업무에서 결과를 먼저 확인하고 그다음에 범위를 넓히는 방식이 안전하다. 진단 단계에서 기록한 도입 전 기준값과 첫 라인의 결과를 비교해야 다음 라인으로 넓힐지 판단할 수 있다.