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미래 공장의 모습

2025-05-07

미래 공장의 모습

글로벌 선진 공장장 대상 설문조사

-Accenture`s insights-

• 제조운영에 대한 실시간 분석 및 AI 기반 인사이트 도출 위해 신뢰할 수 있는 데이터 필요

제조업은 실시간 관리 영역의 마지막 개척지 중 하나로 남아있다.

제조업은 자본 및 자원 집약적 비즈니스로, 사물 인터넷, JIT(Just-In-Time) 및 공장 자동화 같은 시스템을 도입하고 있으나 제조 공급망 전반에 걸쳐

상당한 수준의 대기 시간이 나타나고 있다. AI가 이를 개선하는 도구가 되고 있다. 많은 공장 관리자가 아직 AI를 활용하지 못하고 있는 것으로 나타났다.

Accenture가 최근 공장 관리자를 대상으로 실시한 설문조사에 의하면, 2040년까지 미래의 공장 모습은 사람인 작업자를 감독하고 지원하는 AI 어시스턴트

즉 기계 학습과 로봇에 전적으로 의존하게 될 것으로 예상된다.

이 조사에서 상당수의 공장 관리자(62%)가 AI를 공장 운영의 모든 측면에서 핵심 조력자로 간주하고 있다.

단기적으로는 대부분의 기업이 MRO(Maintenance, Repair and Overhaul) 프로세스, 물류 최적화 및 생산 효율을 우선시하고 있다.

바로 이 부분에서 AI가 상당한 영향을 미칠 수 있다고 Accenture 보고서는 다음과 같이 주장한다.

"AI 기반 예측 유지 보수는 기계 결함이 발생하기 전에 발견 수리하고, MRO 스케줄링 최적화로 생산 중단을 최소화하고, 장비의 수명을 연장할 수 있다.“

공동 저자들은 예측 기반 생산 계획에서 수요 주도 제조로 전환은 "공장이 수요 변동, 공급망 중단 및 운영 제약 등 동적 변화에 적응해야 하는 것으로 매우 중요하다" 고

주장한다. 설문 응답자의 절반 이상은 "수요 주도 제조가 기존의 예측 기반 생산 계획을 대체할 것이라며 공장 운영을 지속적으로 최적화할 수 있는 동적인 이벤트 기반

시스템으로의 전환은 큰 도움이 될 것이다."라고 답했다.

AI 기반 물류 솔루션은 "제조업체가 수요 변동을 예측하고 공급망 중단을 방지하며 재고 관리를 최적화하는 데 도움이 될 수 있다"고 그들은 말한다.

응답자의 약 절반은 2040년까지 AI와 관련된 다양한 이니셔티브로 초자동화 공장이 되어 아래와 같은 핵심 요소에 의존해야 할 것이라고 답했다.

• 자율 운영(Autonomous operations)- 53%

• 생성형 AI를 사용한 셀프 러닝 머신(Self-learning machines using generative AI)- 52%

• 완전 자동화된 창고(Completely automated warehouses)- 51%

• 스마트 커넥티드 제조 셀(Smart connected manufacturing cells)- 49%

• 자율 모바일 로봇(Autonomous mobile robots: AMR)- 49%

• 디지털 연결된 운영팀(Digitally connected crews)- 48%

• 디지털 운영 트윈(Digital operations twins)- 47%

• 무인 자동 운반차(Automated guided vehicles:AGV)- 45%

AI로 기계는 자율적으로 연결되어 작업의 우선순위를 지정 및 작업 부하를 분산하고 최적의 작업 순서를 생성한다.

공장 운영의 예측 분석 기반 프로세스는 센서 및 시각적 데이터 모니터링으로 장비 오작동 및 제품 결함을 선제적으로 감지하고 예측하여

유지 관리 스케쥴링과 품질 검사를 자동화할 것이다.

또한, 공장 관리자의 38%는 ”여전히 공장에 Gen AI를 적용하는 것을 주저하고 있는데, 남아있는 불신과 이 기술이 제조업에서 얼마나

효과적일 수 있는지에 대한 더 많은 인식의 필요성이 몇 가지 이유“라며, "그러나 열악하고 일관되지 않은 데이터 품질이 주요 원인이다.

공장 관리자는 실시간 분석과 AI 기반 인사이트를 도출하기 위해 신뢰할 수 있는 데이터가 필요하다."고 보고서는 주장한다.

2040년의 미래의 공장을 건설하기 위해 "공장 관리자들은 지금 데이터에 집중해야 한다"고 덧붙였다.