날로 확산되는 AI가 오랜 역사를 가진 기업에서도 존재감을 드러내고 있다. 예를 들어, 금속 볼 베어링을 연마하기 위해 기계 설비를 사용하는 제조 기업은 1900년경부터 동일한 패턴을 따랐다. 그러나 이들 제조 기업은 기계와 관련된 모든 것을 자동화해 왔고, 오늘날 이 공정은 컨베이어 벨트에 의해 구동되며 대부분 사람의 개입 없이 진행된다.

AI를 통한 품질 관리의 미래

생산 자체는 자동화되고, 문제가 발생하면 사람이 개입하여 이를 파악한다. 하지만 이마저도 곧 AI에게 맡길 수 있을 것으로 보인다.

기계 엔지니어링 기업 셰플러(Schaeffler)가 함부르크의 공장에서 제조하는 금속 볼도 마찬가지이다. 이 다용도 부품은 선반이나 자동차 엔진과 같은 볼 베어링에 사용된다. 금속 볼은 강철 와이어를 잘라서 거친 공 모양으로 누른다. 그런 다음 3단계에 걸쳐 0.1마이크로미터의 정확도로 경화시키고 구형으로 연마한다.

생산 과정에서, 특히 이런 대규모 생산에서 오류를 탐지하는 것은 복잡한 일이다. 원인이 바로 드러나지 않기 때문이다. 문제를 파악하기 위해서는 다양한 데이터를 비교해야 한다.

미래에는 기계가 이 작업을 대신할 수 있다. 셰플러는 이미 마이크로소프트의 생산 현장용 AI 에이전트(Factory Operations Agent, FOA)를 사용한다. 이 도구는 결함과 비효율성을 분석하는 AI 지원 도구로, 챗GPT와 같은 생성형 AI와 유사하지만 제조 공장을 위해 특별히 개발됐다.

셰플러는 생산 환경의 분석 속도를 높이고 효율성과 품질을 최적화하기 위해 100개 이상의 공장을 위한 확장 가능한 솔루션이 필요했다. IT 서비스 공급업체 아바나드(Avanade)와 협력해 데이터 분석 플랫폼인 마이크로소프트 패브릭(Microsoft Fabric)의 제조 데이터 솔루션과 애저 AI의 FOA를 시범적으로 도입했다.

이렇게 구성된 솔루션은 공장 데이터를 통합하고 직원들이 자연어 입력을 통해 인사이트를 얻을 수 있도록 지원한다. 셰플러에 따르면, 이 솔루션의 강점은 OT 데이터 플랫폼과 AI 지원 분석 간의 연결에 있다.

제조 분야의 IT/OT 격차 해소

마이크로소프트 FOA는 에이전트 기반 AI가 아니라 사용자 질문에 답하기 위한 데이터 기반 도구이다. 마이크로소프트 코파일럿 스튜디오를 사용해 기본 명령을 실행할 수 있지만 자체적으로 결정을 내리지 않는다. 특히 제조 기업에서 이 도구는 서로 다른 시스템의 데이터를 비교해 IT/OT 간 격차를 해소하는 데 도움이 된다. 그 결과 대화 중심의 방식으로 공장의 오류 분석을 지원할 수 있다.

FOA는 올해 공개 프리뷰로 제공될 예정이며, 애저 AI 사용자라면 누구나 사용할 수 있다. 그러나 제조 산업은 수익성이 높은 시장이기 때문에 경쟁 시스템이 많다. 구글은 최근 제조 데이터 엔진을 업데이트했으며, 마이크로소프트와 구글 모두 개발자를 위한 플랫폼을 제공한다. 그러나 전문가들은 제조 산업에서 AI를 사용하면 특히 사용자가 오작동을 제때 인식하지 못할 경우, 안전 상의 위험이 발생할 수 있다고 경고한다.

마이크로소프트에 따르면, FOA는 질문을 이해하고 이를 표준화된 데이터 모델로 정확하고 정밀하게 번역할 수 있다. 셰플러의 경우, AI 기반 인사이트로의 전환은 직원들이 에이전트를 사용해 폐기율이나 수율, 전력 소비 등의 주요 수치에 쉽게 액세스할 수 있다는 것을 의미한다. 셰플러는 이전에는 엔지니어가 다운타임의 정확한 원인을 파악하는 데 많은 시간을 소비했지만, 이제는 FOA에 문제의 원인을 간단히 물어보고 즉시 자세한 답변을 얻을 수 있다고 밝혔다.
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