왜 제조 현장에 AI가 필요할까?
최근 제조 현장은 그야말로 ‘고속·고강도’ 시대에 들어섰습니다. 인력은 부족한데 생산성은 높이고, 불량률은 줄여야 하죠. 안전 담당자와 생산 관리자는 한정적인 인원으로 더욱 정밀하고 반복적인 공정 점검을 해야 하는 부담을 집니다. 현실적으로 이 모든 과업을 완벽히 커버하기란 쉽지 않죠.
AI는 제조 현장을 위한 해답이 될 수 있습니다. AI를 활용하면 데이터 자동 분석으로 위험 징후를 실시간 감지하고, 이상을 조기에 포착할 수 있습니다. 따라서 미세한 결함을 놓치지 않고 품질 관리를 수월하게 진행할 수 있죠.
제조AI 도입은 국가 단위의 기술 경쟁력 차원에서도 선택이 아닌 필수로 인식되고 있습니다. 정부는 지난해 말부터 ‘AI 자율제조 선도프로젝트’를 추진하며 제조업의 디지털 전환을 본격화하고 있습니다. 산업통상자원부는 AI 도입을 통해 생산성은 30% 증가, 제조 비용은 20% 감소, 품질과 에너지 효율을 대폭 개선하겠다는 계획을 밝혔죠.
하지만, 여전히 많은 현장에서 AI 도입을 주저하고 있습니다. 그 이유는 무엇일까요? 바로, 다음과 같은 오해들 때문입니다.
오해 ①
제조AI는 도입 비용이 많이 든다?
많은 기업이 제조AI 도입 시 초기 투자에 대한 부담을 느낍니다. 일반적으로 새로운 IT기술을 적용하려면 하드웨어 인프라, 소프트웨어 라이선스, 시스템 통합에 상당한 비용이 들기 때문입니다. 또한 수율과 납기 준수를 위해 24시간 공정이 돌아가는 현장에서 신규 시스템 도입을 위한 라인 정지나 설비 변경은 사실상 불가능에 가깝습니다.
하지만 최근 제조 AI 솔루션은 과거와 달리 현장 적용 부담을 크게 줄인 SaaS 및 온디바이스(On-device) 방식으로 진화하며 진입 장벽을 크게 낮추고 있습니다. 대표인 예가 세이지 빔스(Vision Inspection Management System)입니다.
세이지 빔스 : 기존 CCTV에 바로 연결해 사용하는 지능형 CCTV 솔루션
세이지 빔스는 공장에 이미 설치된 CCTV 카메라만 있으면 곧바로 활용이 가능합니다. AI 기반 공정 모니터링 기능이 기존의 CCTV 카메라 영상을 바탕으로 공정 이상 동작을 실시간 감지 하는데요. 또한 복잡한 하드웨어 구성이나 대규모 설비 투자 없이 소프트웨어 세팅만으로도 빠르게 시작할 수 있어 구축형 시스템 대비 초기 도입 비용이 낮습니다. 유지 관리 역시 간편하죠.
이차전지 제조사 “제조AI 도입으로 수율과 품질관리 효율성을 높였어요”
A 이차전지 제조사는 주요 공정에 설치된 일부 CCTV 카메라에 세이지 빔스를 적용했습니다. 특히 용접봉 접합 과정에서 발생한 기울어짐 현상을 빔스가 실시간으로 감지해 즉시 알림을 제공했고, 조기에 설비를 조치하였습니다. 그 결과 불량 제품 생산을 사전에 차단하고 전체 공정의 수율과 품질을 효과적으로 향상시켰습니다. 제조AI의 도입이 실제 성과로 이어진 대표적 케이스라고 볼 수 있습니다.
고객 사례 이차전지 제조 현장에서 치명적인 설비 오류를 발견하다
오해 ②
복잡한 공정은 제조AI가 처리하기 어렵다?
수시로 생산 품목이 바뀌거나 라인 레이아웃이 자주 달라지는 환경에서, AI는 과연 잘 적응할 수 있을까요?
정형화된 데이터를 기반으로 학습하는 전통적인 머신 비전 시스템은 제품 유형이 달라질 때마다 직접 재설정(라벨링, 프레임워크 수정 등)해야 하는 경우가 많습니다. 이런 이유로 많은 관리자가 ‘우리 공정처럼 변수가 많은 환경에는 AI가 효과적이지 않다’는 결론을 내립니다.
그러나 비정형적이거나 변수가 많은 현장에도 효과적인 세이지 비전이 있습니다. 미리 비정상 패턴을 입력해야 했던 규칙 기반 모델과 달리, 딥러닝 기반의 세이지 비전은 중요한 패턴과 특징을 학습하여 변수 간 복잡한 관계를 추론하는 데에 탁월합니다.
세이지 비전 : 비정형 공정에 최적화된 AI 검사 기술
세이지 비전은 딥러닝 기반 **이미지 이상 탐지(Image Anomaly Detection)**방식으로 ‘정상 패턴’을 학습하고 이를 바탕으로 제품의 이상 징후를 자동 탐지합니다. 여기에 ‘자동 ROI’ 보정 기술이 탑재되어 공장 카메라가 살짝 틀어지거나 조명 등 주변 환경이 변해도 AI가 스스로 관심 영역을 재조정합니다.
환경 변화에 지속적으로 적응하는 유연성을 갖추고 있어 공정 변화가 잦은 환경에 특히 적합한데요. 이처럼 세이지 비전 활용 시 관리자는 모든 공정의 변화를 일일이 추적하거나 수동으로 점검하는 부담을 줄일 수 있습니다.
오해 ③ 우리 현장은 데이터가 부족해서 제조AI 학습이 어려울 것 같다?
AI 모델의 학습을 위해서는 충분한 데이터가 필요합니다. 2023년 인공지능 산업 실태조사에 따르면, 기업의 65.1%는 고객이 제공한 정보로, 58.1%는 자사 데이터를 활용해 AI 학습 데이터를 확보하고 있습니다. 그러나 70.8%가 데이터 확보 및 품질 문제로 어려움을 겪었다고 응답해 데이터 인프라의 한계가 드러났습니다. 특히 신규 제품 라인이나 불량 발생이 드문 제조 공정에서는 충분한 불량 데이터를 확보하기 어렵죠.
하지만 세이지 빔스와 세이지 비전은 불량 데이터가 적어도 문제 없습니다. 다양한 형태의 ‘가짜 불량’ 이미지를 임의로 생성하여 학습 데이터를 보완할 수 있기 때문인데요. 따라서 공정 초기처럼 불량 데이터를 충분히 확보하기 어려운 환경도 문제 없죠. 또한, 새로운 데이터(정상/불량)가 들어오면 자동 라벨링→ 성능 모니터링→ 재학습의 순환 프로세스를 통해 모델 품질을 지속적으로 향상할 수 있습니다.
세이지 빔스/비전 : 적은 데이터로도 충분히 재학습하는 제조AI
세이지의 빔스와 비전은 온보딩 기간이 짧습니다. 타 모델과 비교해 적은 양의 데이터로 빠르게 모델을 세팅할 수 있기 때문입니다. 이후 현장에서 실시간으로 축적되는 이미지 데이터를 활용해 재학습을 반복하며 더욱 정교한 검출이 가능합니다. 따라서 학습 데이터가 적은 생산 현장이라도, 초기 공정이라도 세이지 빔스, 세이지 비전과 함께라면 정밀한 외관검사가 가능합니다.
오해 ④ 제조AI는 운영과 유지 보수가 어렵다?
막상 제조 현장에 AI를 도입해도, 유지·운영 과정에서 인력 부담이 늘어날 것이 걱정된다는 우려도 있습니다. 인공지능은 공정이 조금만 달라져도 라벨링이나 모델 조정을 반복해야 하고, 성능이 떨어지면 재학습 절차가 복잡해진다는 인식 때문이죠.
하지만 최근 제조AI 머신 비전 솔루션은 전문 인력 없이도 운영할 수 있는 사용자 중심 설계로 진화하고 있습니다. 라벨링부터 학습과 유지 보수까지 자동화하고, 공정이나 환경 변화에도 스스로 적응하며 운영자 개입을 최소화합니다.
세이지 빔스/비전 : AI 전문가가 아니어도 쓸 수 있는 제조AI
세이지의 비전과 빔스는 AI에 대한 전문 지식이 없어도 누구나 현장에서 직접 운영할 수 있습니다. 촬영 환경이 달라지거나 설비 위치가 변해도, AI가 자동으로 화질을 개선하고 검사할 영역을 재조정합니다. 따라서 관리자가 일일이 파라미터를 설정하거나 라벨링을 반복할 필요가 없는데요.
또한 지속적인 성능 모니터링을 통해 AI 성능이 저하되면 재학습이 필요한 시점과 데이터를 자동으로 제안합니다. 단순 승인만으로 다음 단계로 넘어갈 수 있어 재학습 프로세스가 직관적이고 간편합니다.
세이지 빔스는 기존 CCTV와도 연동되며 여러 개의 검사 지점과 공정을 하나의 웹 대시보드에서 통합 관리할 수 있습니다. 이처럼 AI를 공장 전체에 도입하더라도, 플랫폼 하나로 효율적인 운영이 가능합니다.
제조AI, 세이지와 함께 지금 시작하세요
막연히 ‘우리 공정에는 도입하기 어렵다’고 생각했던 AI. 이제는 기술과 서비스가 현장에 맞춰 변화하고 있습니다. 오히려 ‘지금 당장 시작해도 문제없다’는 사실을 많은 고객 사례가 입증하고 있죠.
제조AI 도입을 고민만 하기보다는, 파일럿부터 빠르게 시작해 성과를 확인해 보는 건 어떨까요? 세이지는 솔루션 도입부터 운영 및 유지 보수까지 모든 단계를 간편하게 지원해 단기간 내 효율적인 AI 전환을 실현해드립니다. 세이지의 현실적인 AI 솔루션이라면 우리 회사도 ‘지금 당장’ 시작할 수 있습니다.
제조 AI
© SAIGE All Rights Reserved.