대한민국은 제조 산업의 경쟁력이 높습니다.
이를 유지하려면 후발 주자와 격차를 벌려야 합니다. 관련해 여러 방법이 있는데요, 이 중 하나가 인공지능(AI)입니다.
구글 클라우드가 조사한 바에 따르면 한국의 제조 업계는 AI를 매우 활발히 쓰고 있습니다. 참고로 상세 내용은 인포그래픽 이나 보고서 원문을 참고 바랍니다 🙂
산업 현장 뿌리내리고 있는 AI 기술
AI 기술을 공장 운영에 적용하는 데 있어 적극적인 업종은 크게 세 분야로 자동차, 자동차 부품, 중장비입니다. 이들 업종은 공장 자동화의 연장 선상에서 AI를 적용해 설비와 장치를 운영합니다.
그렇다면 산업 현장에서 AI 기술은 어떤 기능과 역할을 맡고 있을까요? 크게 다섯 가지 영역으로 나눌 수 있습니다. 품질 검사, 공정 관리, 공급망 관리, 위험관리, 재고 관리 이렇게 다섯 가지 영역으로 나누어집니다.
AI 프로젝트 추진 걸림돌을 제거하는 ‘클라우드’
제조업의 AI 투자는 앞으로 더 많이 늘어날 전망입니다. 물론 아직 넘어야 할 산도 있습니다. IT 영역의 기술인 AI를 OT 환경에 녹이려면 적절한 인프라, 플랫폼 그리고 이를 구현하고 실행한 인력이 필요합니다. 이를 갖추어야 확실한 목표를 잡고 AI를 제조 경쟁력으로 활용할 수 있습니다. 문제는 이게 말처럼 쉽지 않다는 것입니다. AI 전문 인력은 주로 서비스 영역에서 활동합니다. 제조 현장까지 채울 인력 풀이 없는 것이 현실입니다. 그렇다고 AI를 안 할 수는 없습니다. 그래서 많은 기업이 클라우드에서 답을 찾고 있고, 그 이유는 클라우드 사업자가 제공하는 관리형 서비스를 잘 조합해 쓰면 AI 프로젝트를 순조롭게 시작할 수 있기 때문입니다.
지멘스와 협력을 통해 더욱 문턱 낮춰
AI 적용 수준이 높은 제조 기업은 IT와 OT 통합 수준이 높습니다. 어떻게 하면 통합 수준을 높일 수 있을까요? 이는 기업이 스스로 찾기 어려운 과제일 수 있습니다. 각 분야의 선도 기업들이 손을 잡으면 검증된 방식으로 통합을 진행할 수 있습니다. 관련해 전 세계 주요 제조 기업들이 주목한 소식이 있죠. 네, 지멘스와 구글 클라우드의 협력입니다.
구글 클라우드는 지멘스와 협력해 AI 기술을 공장 자동화 솔루션과 통합한다고 발표했습니다. 현재 구글 클라우드의 AI, ML 관련 서비스와 지멘스의 디지털 인더스트리 팩토리 오토메이션 포트폴리오와 통합이 진행 중입니다. 이 작업이 마무리되면 제조 기업은 현장에서 데이터를 더 간편히 수집 및 처리하는 한편AI, ML 모델을 손쉽게 배포할 수 있게 됩니다. 가령 엣지 컴퓨팅 환경에 모델을 배포하고 실시간 데이터 스트림을 기반으로 추론 작업을 하는 것이 매우 간소화됩니다. 데이터 파이프라인 구축, AI와 ML 모델 배포 관련해 내부에 전문 인력으로 구성한 팀을 구성하지 않아도 됩니다. 구글 클라우드의 관리형 서비스를 이용하면 제조 기업이 AI 전문 팀을 구성하지 않아도 AI 기반 자동화 혁신을 추진할 수 있습니다. 네, 구글 클라우드와 지멘스의 협력은 AI 측면에서 IT와 OT 통합의 기술적 난제를 해결합니다.
이상으로 제조 부문에서 일고 있는 AI 적용 트렌드와 IT와 OT 통합을 가속하는 구글 클라우드와 지멘스의 협력에 대해 알아 보았습니다. 다음 포스팅에서는 구글 클라우드가 제공하는 제조업에 특화된 AI 관련 기술과 서비스를 알아보겠습니다. 😃
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