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AI시대 혁신 사례와 시사점 1 : 제조편

2024.05.08 권보경

빅데이터와 생성형 AI는 제조업의 공정 최적화, 품질 관리, 맞춤형 제품 개발을 지원하며 제조업 혁신을 주도하고 있다. 다양한 성공 사례들은 AI 기술의 잠재력을 입증하며, 기업 경쟁력 강화와 지속 가능한 생산 방식에 기여하고 있다. 새로운 기술 환경에 적응하고 미래 경쟁력을 확보해 나가기 위해 기업은 어떤 준비를 해야 할까?
목차
  • 1. 제조업의 도전 과제

  • 2. 생성형 AI 기술과 기업의 제조혁신 전략

  • 3. 생성형 AI를 활용한 제조혁신 사례

  • 4. 미래 전망과 시사점

Executive Summary

  • 본 보고서는 Big Data와 인공지능(AI) 기술의 발전이 제조업에 변화와 혁신을 주도하며 새로운 가능성의 문을 열고 있는 대전환 시기에 맞춰, 생성형 AI가 제조업에 미치는 영향, 혁신 사례, 미래 전망을 분석

  • 디지털 전환, 자동화, 스마트 제조 기술의 발전 속에서 경쟁력 강화와 지속 가능한 생산 방식 채택이 제조업의 중요한 과제로 부상했으며, 생성형AI를 비롯한 디지털 기술이 도전 과제를 해결하고 새로운 기회를 제공하는 열쇠라고 인식

  • 생성형 AI의 발전은 대규모 데이터셋의 활용, GANs와 VAEs 같은 생성형 AI 모델 적용을 통한 이미지 생성, 데이터 압축 및 생성, 텍스트 생성 등 다양한 분야에서 새로운 혁신 기회를 제공

    • 센서와 IoT를 통한 제조 공정의 데이터 수집 및 분석, Big Data와 AI 기반의 디지털 혁신을 통해 고품질 제품을 더 빠르고 효율적으로 생산할 수 있도록 지원

    • 생성형 AI는 제품 디자인, 생산 공정 최적화, 품질 관리 등 다양한 분야에서 혁신을 지원하며, 맞춤형 제조와 고객의 요구사항을 반영한 제품 개발에 기여

  • GM과 오토데스크의 협력, SprutCAM X와 OpenAI의 협력, BMW의 조립라인 최적화, Siemens와 Microsoft의 품질 관리 및 결함 탐지 협력 등 다양한 사례를 통해 생성형 AI의 잠재력 확인이 가능

  • AI 기술의 지속적인 발전은 산업별로 혁신과 변혁을 촉진할 것으로 보이며, 새로운 유형의 일자리 창출 및 기존 직업의 역할 변화를 전망

    • 기업은 직원들에게 새로운 기술 습득을 위한 교육 기회를 제공하고, 데이터 보안 및 프라이버시 침해 위험을 관리하는 등 준비가 필요

    • 기업별로 보유하고 있는 기존 고유 기술에 생성형 AI 등 다양한 디지털 기술을 접목한 미래 신기술 개발 기회를 모색하고, 지속 가능한 기술적 경쟁우위를 확보하는 것이 중요

  • 생성형 AI는 향후 제조업의 다양한 도전을 해결하고, 혁신을 촉진하는 핵심 기술이 될 잠재력을 보유하고 있다고 평가