글로벌 경영 컨설팅 기업 알바레즈앤마살(A&M)이 제조 현장 숙련 기술자에게만 쌓여 있던 경험과 노하우, 이른바 암묵지를 AI에 내재화해 실제 생산 공정 의사결정에 활용하는 제조업 AX 혁신 모델을 제공한다고 26일 밝혔다.
A&M은 설비 이상을 감지하고 불량을 예측하는 AI 모니터링 단계를 넘어, 생산·제조·연구 현장 숙련자의 노하우를 회사의 디지털 자산으로 전환하고 AI가 현장 데이터를 실시간 분석해 '지금 설비를 어떻게 운전해야 하는가'까지 제안하도록 하는 모델을 도입했다.
해외 제조업계에서도 비슷한 흐름이 나타나고 있다. 독일 프라운호퍼 IOSB는 설비기업 디펜바허와 함께 수백 개의 센서 신호가 발생하는 연속 생산 공정에 AI를 적용했다. 기존에는 품질검사가 하루 1~3회에 그쳐 결과 확인까지 수 시간에서 수일이 걸렸으나, AI를 생산 플랫폼에 연결한 뒤에는 이상 징후를 실시간으로 탐지하고 품질을 지속적으로 예측할 수 있게 됐다.
어떻게 만들었나
A&M은 기업 현장에 직접 들어가 공정과 운영 방식을 재설계하는 PI(Performance Improvement) 역량에 AI를 접목해 이번 모델을 구축했다. 최근 국내 한 중견 제조기업의 주요 공정에 시범 적용했는데, 이 기업은 운전 조건을 현장 기술자의 경험에 크게 의존하고 있었고 설비 데이터도 약 2시간 단위로 운전일지에 수기로 기록되는 수준이었다.
A&M은 현장 인터뷰와 과거 생산 데이터를 결합해 숙련 작업자가 무엇을 확인하고 어떤 판단을 내리는지, 그 판단이 품질에 어떻게 반영되는지를 구조화했다. 이후 원재료 상태와 온도·함수율·밀도 등 생산 환경 데이터에 작업자가 조정하는 생산 속도·압력·온도 데이터를 연결하고, 이를 실제 품질 결과와 결합해 AI 예측 모델을 만들었다. '현재 조건이면 품질이 어떻게 되는가'라는 질문을 '원하는 품질을 얻으려면 지금 무엇을 조정해야 하는가'로 뒤집어, 이론적 최적값이 아니라 현장에서 즉시 실행 가능한 운전 조건을 추천하도록 설계했다.
효과는 어느 정도인가
AI가 추천한 운전 조건을 적용하자 기존 운전 대비 목표 품질과의 오차가 최대 47.2% 줄어든 것으로 나타났다. 같은 조건에서 공정 관련 불량률은 약 0.5%포인트 개선됐고, 대표 제품군 기준으로는 연간 약 389㎥의 추가 양품을 확보할 수 있는 것으로 분석됐다. 이 수치는 실운전 반영 전 오프라인 테스트 단계에서 확인된 결과로, A&M은 향후 실제 라인 적용을 통해 효과를 추가 검증할 계획이라고 밝혔다.
신입 작업자에게는 어떤 변화가 있나
기존에는 신입 작업자가 숙련자를 따라다니며 시행착오를 반복해야 했지만, AX 도입으로 숙련자의 판단과 결과가 데이터로 쌓이고 AI가 이를 학습하면서 신입 작업자도 어떤 변수를 어느 방향으로 어느 수준까지 조정해야 하는지 추천받을 수 있게 됐다. 새로 쌓인 생산 결과를 AI가 다시 학습해 추천 정확도를 높이는 구조로, A&M은 작업자별 운전 편차 축소와 신입 작업자의 숙련 기간 단축, 특정 숙련 인력에 대한 의존도 완화를 기대할 수 있다고 설명했다.
김명구 A&M 파트너는 "AX는 새로운 AI 기술을 도입하는 것만을 의미하지 않으며 기존 기업 경영과 운영 개선에 AX를 접목해 실질적인 성과로 연결하는 것이 중요하다"며 "AX는 대기업만의 과제가 아니며 숙련 인력 의존도가 높은 중견 제조기업도 반드시 갖춰야 할 역량"이라고 말했다.
이어 김 파트너는 "제조 현장에서 AI의 가치는 사람을 대체하는 데 있지 않다. 숙련 작업자가 오랜 기간 축적한 경험을 기업의 자산으로 전환하는 데 있다"며 "품질을 예측하는 단계를 넘어 AI가 현장에서 실행 가능한 운전 조건을 제안하고 신입 작업자도 활용할 수 있도록 한다면 생산성 향상과 제조 노하우 전수라는 두 과제를 동시에 해결할 수 있다"고 말했다.
한편 알바레즈앤마살은 1983년 설립된 글로벌 경영 컨설팅 기업으로, 기업 구조조정 및 턴어라운드 관리 분야를 기반으로 성장해왔으며 현재 전 세계 40여 개국에서 1만2000명 이상의 전문가가 활동하고 있다.
출처 : 알바레즈앤마살 보도자료(뉴스와이어)
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