AI 제조업: 어떤 영향을 미칠까요?

요즘 AI 세상을 어떻게 변화시킬 것인지에 대한 언급이 끊이지 않는데, 실제로 제조 분야에는 어떤 영향을 미치고 있을까요?

최근 공동 창립자인 테오 새빌(Theo Saville)을 만나 이 문제에 대해 들어보았습니다. 현재 위치와 앞으로의 방향에 대한 그의 생각을 들어보세요.

Q. AI 제조업 부문을 어떻게 변화시키고 있나요? 몇 가지 주요 트렌드와 영향력 있는 분야를 소개해 주시겠어요?

테오: 솔직한 대답은 제조업에 진정한 변화를 가져올 수 있는 종류의 AI 아직 개발되지 않았기 때문에 현재로서는 AI 제조업을 변화시키지 못하고 있다는 것입니다.

간접비와 비용을 절감하거나 수율과 효율성을 개선할 수 있는 방법을 찾으면 제조 공정이 더욱 개선되고 빨라집니다. 그러나 최근의 AI 개발은 대부분 이미지 및 텍스트 생성, 데이터 선별 등 소프트웨어 영역에서 이루어지고 있으며 대규모 언어 모델을 기반으로 합니다. AI 제조 분야에서 유용하게 사용되려면 매우 강력하고 결정론적이어야 하며, 다소 모호한 로직이 있는 퍼지 데이터 세트에 구축되어서는 안 됩니다. Chat-GPT 및 기타 솔루션에서 쿼리에 응답하고 이미지를 생성할 때 발생하는 웃지 못할 실수는 공장 환경에 적용하면 고가의 장비를 매우 빠르게 망가뜨릴 수 있습니다.

즉, CloudNC는 진정한 영향을 미칠 수 있도록 AI 개발하는 데 앞장서고 있으며, 당사의 솔루션은 CNC 가공 및 프로그래밍을 자동화하고 이미 제조업체의 효율성과 생산성을 높이고 있습니다. 우리가 만든 것은 제조 분야에서 가장 진보된 AI 애플리케이션 중 하나이며, 9년 동안 연구해 왔지만 실제로 시장에 제대로 배포된 것은 몇 달 밖에 되지 않았습니다. 따라서 실제로는 AI 제조업을 어떻게 혁신할 수 있는지 알아가는 시작 단계에 불과합니다.

Q. 효율성 향상 외에도 AI 제조업체에 어떤 다른 이점을 제공할 수 있나요?

테오: 현재로서는 다른 산업 분야와 마찬가지로 AI 통해 정보에 더 빠르게 접근할 수 있으므로 복잡한 주제에 대해 질문하고 모든 세부 사항을 알고 이해하지 않아도 훨씬 빠르고 정확한 답변을 얻을 수 있다는 이점이 있습니다. 이전에는 답을 찾기 위해 교과서를 뒤지거나 전문 지식을 가진 사람을 찾아 도움을 받아야 했기 때문에 특히 제조업에 적용할 수 있는 부분입니다.

Q: 제조업에서 AI 광범위한 도입을 방해하는 가장 큰 과제는 무엇인가요?

테오: 현재 가장 큰 문제는 사용 가능한 솔루션(예: Chat-GPT)이 모두 서비스 산업에 맞춰져 있어 제조업 분야, 특히 IT에 능통하지 않은 사람들이 참여하기 어렵다는 점입니다.

Q: 기업, 특히 중소기업이 이러한 과제를 극복하고 AI 솔루션을 효과적으로 활용하려면 어떻게 해야 하나요?

테오: 훈련된 AI 구체적으로 도움을 줄 수 있는 작업을 식별해야 합니다. 방대한 양의 데이터를 보유한 대규모 제조업체가 아니라면 일반적인 AI 현재로서는 그다지 도움이 되지 않을 것입니다.

프로그래밍 자동화를 통해 정밀 가공을 가속화하여 시스템의 큰 병목 현상을 해결하는 한 가지 작업을 위해 특별히 제작된 솔루션인 CAM Assist AI 좋은 예입니다. 이를 통해 제조업체는 엄청난 시간을 절약할 수 있습니다.

Q: 앞으로 제조업에서 AI 미래에는 어떤 흥미로운 가능성이 있다고 보시나요?

테오: AI 활용하면 사람들의 생산성을 기존보다 몇 배 더 높일 수 있어 기술 격차를 해소할 수 있습니다. AI 통해 지루하고 반복적인 업무를 없애면 전문가들이 자신의 전문성이 실제로 변화를 가져올 수 있는 분야에 집중할 수 있습니다.

Q: AI 활용하여 공장의 생산 공정과 리소스 활용도를 최적화하고 보다 지속 가능한 제조 환경을 구축하려면 어떻게 해야 하나요?

테오: 일반적으로 CloudNC 고객이 아니라면 지금 당장은 불가능합니다! 제조업은 매우 까다로운 사용 사례이기 때문에 제조 분야에 영향을 미칠 수 있도록 구축된 솔루션은 극히 드뭅니다. 즉, 매우 정밀한 작업이 그다지 중요하지 않고 조금만 잘못되어도 괜찮아지는 창고 내 피킹 및 배치와 같은 단순한 작업에서 먼저 영향을 미치기 시작할 것입니다.

앞으로 AI 가져올 가장 큰 변화는 효율성을 높여 리쇼어링을 촉진하는 것입니다. 애초에 제조업이 해외로 나간 이유는 해외의 인건비가 더 저렴했기 때문입니다. 하지만 AI 활용해 국내 기계공의 생산성을 높일 수 있다면 인건비가 더 이상 비용 요인으로 작용하지 않게 되고 더 많은 제조를 가까운 곳에서 수행할 수 있습니다.

Q: 제조업계에서 AI 의사 결정 역할이 커지고 있는 가운데, 어떤 윤리적 고려 사항을 고려해야 하나요?

테오: 대체로 대부분의 사람들이 제조업에서 일하기를 원하지 않으며, 이것이 기술 격차가 발생하는 큰 이유입니다. 따라서 저희와 같은 기술은 일자리를 대체하지 않습니다. 대신 숙련된 사람과 신규 이민자 모두의 생산성을 높이고, 더 흥미롭고 더 나은 보수를 받을 수 있는 직업을 만드는 도구입니다.

Q: AI 제조 운영에 원활하게 통합하고 인간 작업자가 이러한 지능형 기계와 효과적으로 협업할 수 있도록 하려면 어떤 기술과 인력 교육이 필요하나요?

테오: AI 한 가지 좋은 점은 낮은 기술 수준에서도 복잡한 작업을 쉽게 수행할 수 있다는 점입니다. 하지만 이는 차세대 근로자들이 우리 같은 기업이 구축하는 도구를 효과적으로 사용할 수 있도록 디지털 리터러시를 구축해야 한다는 것을 의미합니다. 이를 위해서는 학교에서 영어 수업 몇 개를 소프트웨어 공학으로 대체해야 할 수도 있습니다.

Q: 영국 정부는 AI 도입을 촉진하기 위해 다양한 이니셔티브를 시작했습니다. 이러한 이니셔티브가 제조업 부문의 특정 요구 사항을 지원하기 위해 어떻게 더 맞춤화될 수 있나요?

회사로서 CloudNC는 여러 차례 영국의 지원을 받았습니다. 첨단 기술을 위한 보조금 프로그램은 도움이 되었고, 영국은 강력한 고부가가치 제조 기반, 훌륭한 투자자와 인재, 그리고 대부분의 요소가 적절히 조화를 이루고 있는 우리에게 좋은 곳입니다.

유일하게 부족한 것은 제조 시장의 규모이기 때문에 소프트웨어 회사로서 우리는 상업화 첫날부터 매출을 위해 해외로 눈을 돌려야 했습니다.

Q: AI 제조 리쇼어링에 역할을 할 수 있을까요, 아니면 비용과 효율성 문제로 인해 해외 생산이 계속 선호될까요?

예, CloudNC의 AI 특히 기계공의 효율성을 높여 제조업체의 생산성을 향상시키는 데 도움이 됩니다. 따라서 리쇼어링은 결과적으로 이어집니다.

Q: 영국이나 미국에서 '인텔리전트 팩토리'가 보편화된 미래를 상상해 보세요. 이러한 미래는 어떤 모습일 것이며, 고려해야 할 잠재적 이점과 위험은 무엇인가요?

영국이나 미국에 많은 지능형 공장이 있는 것보다 훨씬 더 큰 위험은 공장이나 제조 기반이 전혀 없는 경우입니다.

특히 최대 무역 파트너를 잃은 국가는 국방, 식량 등 특정 분야에서 자급자족할 수 있어야 하며, 그렇지 않으면 취약해질 수 있습니다. 영국과 미국은 공장을 효과적으로 운영하기 위해 경쟁력 있는 공장이 필요하며, 저희의 솔루션이 공장을 가동하고 생산적으로 운영하는 데 도움이 되기를 바랍니다.

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