더욱 스마트하고 더 빠르게, 공장 사용 준비 완료: 제조 분야에서 활약하는 AI 에이전트

제조업은 항상 혁신과 경제 성장을 이끄는 원동력이 되어 왔습니다. 그러나 오늘날 경쟁 심화, 공급망 변동성, 비용 절감 압박으로 인해 제조업체들은 더 현명하고 신속하게 작업을 수행할 수 있는 방법을 찾고 있습니다.

AI 에이전트가 역량을 발휘할 기회입니다. 이 자율적 의사 결정 시스템은 기존의 자동화를 뛰어 넘어 실시간으로 적응하면서 생산을 간소화하고 가동 중단 시간을 줄이며 품질 관리를 개선합니다.

이 게시물에서는 AI 에이전트가 실제로 무엇인지, 제조 환경에서 어떻게 작동하는지, 그리고 선도적인 제조업체들이 이미 운영을 혁신하기 위해 이를 어떻게 사용하고 있는지에 대해 자세히 알아봅니다.

제조 분야의 AI 에이전트란 무엇인가요?

제조 분야의 AI 에이전트는 사람이 지속적으로 개입하지 않아도 생산 과정을 모니터링, 분석 및 제어하는 자율 시스템입니다. 기존의 자동화가 고정된 규칙을 따르고 사람의 감독이 자주 필요한 것과는 달리, AI 에이전트는 특정 목표를 달성하기 위해 실시간으로 결정을 내리고 실행하는 지능적인 실행 기반 보조 시스템입니다.

에이전트 프로세스 자동화: 제조 부문의 고립 현상 해소하기

APA(에이전트 프로세스 자동화)는 제조업체에 중대한 변화를 가져옵니다. APA는 ERP(전사적 자원 관리), MES(제조 실행 시스템), QMS(품질 관리 시스템) 등 특정 시스템에 연결되어 있는 고립된 AI 도구를 활용하는 것이 아니라, AI 에이전트가 모든 시스템에 관여하여 작동할 수 있도록 합니다.

이처럼 교차하여 작동할 수 있는 기능을 통해 오랜 기간 지속되었던 고립 현상을 허물고, 데이터, 의사결정, 실행이 원활하게 흐르는 연결된 생산 환경을 조성합니다. 그 결과는 어땠을까요? 효율성을 높이고, 혼란에 더 빠르게 대응하며, 변화하는 시장 수요에 실시간으로 적응하도록 제조 운영을 더 민첩하게 수행합니다.

제조 분야의 AI 에이전트가 가진 장점

제조업의 경쟁적인 환경 속에서, 효율성을 향상하고 지속 가능성을 강화하려는 노력은 그 어느 때보다 중요합니다. AI 에이전트는 이러한 목표를 추진함에 있어 강력한 지원군으로 등장하여 기존의 프로세스를 혁신적으로 변화시키고 다음과 같은 이점을 제공합니다.

효율성 및 처리량 증대

AI 에이전트는 생산 일정 관리 및 자원 할당을 최적화하여, 생산량을 크게 증가시키는 동시에 낭비를 줄입니다. 예를 들어, AI 기반 일정 관리를 활용하는 제조업체는 실시간 수요 예측에 따라 생산 일정을 동적으로 조정할 수 있어, 생산량과 자원 활용도를 개선할 수 있습니다.

품질 관리 개선 및 결함 감소

AI 비전 시스템과 예측 분석의 통합으로, AI 에이전트는 상당한 수준으로 결함율을 줄일 수 있습니다. 이 시스템은 높은 기준을 유지할 수 있도록 생산 품질을 지속적으로 모니터링하고 매개변수를 자동으로 조정하여, 전체 제품의 완성도를 향상시키는 폐쇄 루프 품질 프로세스를 구축합니다.

예측 유지보수 및 가동 중지 시간 감소

AI 에이전트는 장비 유지보수에 있어 데이터를 기반으로 한 선제적인 접근 방식을 제공합니다. 성능 데이터를 지속적으로 모니터링하고 이상 현상을 식별함으로써, 제조업체가 과다한 비용이 수반되는 중단 상황을 방지하고, 예기치 않은 정전을 줄이며, 전반적인 자산 신뢰성을 향상하도록 돕습니다. 이에 따라 더욱 일관되게 생산할 수 있고, 유지 보수 자원을 더 효율적으로 활용할 수 있으며, 중요한 부품의 재고를 더욱 현명하게 계획할 수 있게 됩니다.

자원 최적화 및 지속 가능성

AI 에이전트는 에너지 사용 최적화, 자재 소비, 폐기물 감소에 있어서도 중요한 역할을 합니다. 운영 데이터를 분석함으로써 비효율성을 식별하고 개선점을 제안할 수 있으며, 이러한 과정을 통해 제조 공정의 지속 가능성을 향상합니다.

제조 분야의 AI 에이전트에 대한 유스케이스

AI 에이전트는 단지 이론적인 접근법이 아닙니다. 이미 제조업체의 운영 방식을 재구성하고 있습니다. 단절된 시스템을 연결하고 실시간으로 작동함으로써, 장비 유지보수부터 재고 결정까지 모든 과정을 간소화하도록 지원합니다. 이와 같은 교차 기능적 지능으로 팀이 더 빠르게 대응하고, 더 효율적으로 운영하며, 운영 위험을 줄이도록 돕습니다.

다음은 실제로 적용되는 몇 가지 가장 영향력 있는 유스케이스입니다.

조기 개입으로 가동 중지 시간 최소화

예기치 않은 가동 중단 시간은 많은 비용이 수반되는 혼란스러운 상황을 초래합니다. AI 에이전트는 장비 성능에 대한 초기 경고 신호를 감지하고 문제가 확대되기 전에 자동으로 유지보수를 일정에 추가해 제조업체가 선제적으로 대응할 수 있도록 지원하여 생산 라인이 원활하게 작동되도록 합니다.

실시간 품질 검사

비전 시스템이 장착된 AI 에이전트는 제품이 라인을 따라 이동할 때 결함을 스캔하여 문제를 더 빠르게 포착하고 수동 재작업의 필요성을 줄입니다. 이에 따라 더 우수한 품질의 제품을 생산하고 고객 만족도를 높일 수 있습니다.

동적 생산 계획

식품 가공과 같은 산업에서는 수요가 빠르게 변하기 때문에, AI 에이전트는 팀이 고정된 생산 일정에서 벗어나 유동적으로 대응할 수 있도록 돕습니다. AI 에이전트는 실시간 수요와 공급망 변화를 고려하여 생산 과정이 민첩하고 효율적으로 진행될 수 있도록 합니다.

더 현명한 재고 관리 및 공급망 의사결정

AI 에이전트는 판매 동향, 재고 수준 및 공급업체 데이터를 분석하여 주문을 세밀하게 조정하고 과잉 재고를 줄입니다. 이에 따라 지연이 줄어들고, 보유 비용이 낮아지며, 공급과 수요를 더욱 효율적으로 조율합니다.

대규모 에너지 최적화

AI 에이전트는 현재의 작업량과 시설 요구 사항에 따라 에너지 사용량을 지속적으로 조정하여 비용을 절감하고 배출량을 줄입니다. 이는 고정된 에너지 일정보다 더 스마트하고 반응이 빠른 접근 방식입니다.

제조 환경에서 AI 에이전트의 작동 방식

AI 에이전트는 자율 제어 시스템으로 작동하며, 지속적으로 주변 환경을 감지하고 데이터를 분석하며 운영이 원활하게 진행되도록 조치를 취합니다.

다음은 단계별 작동 방식입니다.

1. 실시간 데이터 수집 및 인식

AI 에이전트는 IoT 장치, 센서 및 연결된 제조 시스템에서 연속적인 데이터를 수집하면서 작동을 시작합니다. 이에는 기계 속도와 온도부터 재고 수준과 환경 조건에 이르기까지 모든 작업이 포함됩니다. AI 에이전트는 이와 같이 지속적인 입력값 흐름을 통해 공장 현장을 실시간으로 확인합니다.

2. 분석 및 학습

데이터가 수집되면, AI 에이전트는 머신 러닝 모델과 예측 분석을 적용하여 동향을 감지하고, 이상 현상을 포착하며, 장비 고장이나 생산 지연과 같은 잠재적인 혼란을 예측합니다. 이러한 학습 과정을 통해 AI 에이전트는 고정된 규칙을 넘어 상황에 따라 적응할 수 있게 됩니다.

3. 자율적인 의사 결정 및 실행

기존의 자동화와 달리, AI 에이전트는 사전에 정해진 단계를 따르지 않습니다. AI 에이전트는 순간의 상황에 따라 일정을 조정하거나, 작업을 재배치하거나, 유지보수를 시작하는 등 즉석에서 결정을 내립니다. 기계가 성능이 저하되기 시작하면, 에이전트는 생산이 정상 궤도를 유지하도록 즉시 조치를 취할 수 있습니다.

4. 예외 처리 및 워크플로 적응

문제가 발생했을 때, AI 에이전트는 모든 작동을 멈추는 것이 아니라 상황에 따라 적응합니다. AI 에이전트는 예외를 감지하고, 최선의 수정 조치를 결정하며, 이를 자율적으로 실행합니다. 시간이 지남에 따라 이러한 사건들로부터 학습하면서 미래의 대응을 개선하고, 주기마다 더욱 효과적으로 발전합니다.

5. 통합 및 오케스트레이션

실질적인 효과를 낼 수 있도록 AI 에이전트는 ERP(전사적 자원 관리), MES(제조 실행 시스템) 및 공급망 플랫폼과 연결됩니다. 이에 따라 AI 에이전트는 기획, 생산, 물류 전반에 걸쳐 활동을 조율할 수 있으며, 고립 현상을 허물고 진정한 전체적인 최적화를 실현할 수 있습니다.

에이전트 자동화 플랫폼을 선택할 때 고려해야 할 주요 기능

제조업체들이 AI 기반 자동화를 운영 전반에 걸쳐 확장하고자 함에 따라, 적절한 APA(에이전트 프로세스 자동화) 플랫폼을 선택하는 것이 중요해지고 있습니다. 모든 플랫폼이 제조 환경의 복잡성을 처리할 수 있도록 설계된 것은 아니므로, 적절한 기능을 염두에 두고 솔루션을 평가하는 것이 중요합니다.

작게 시작하든 기업 전체로 확장하든, 현대적인 APA 플랫폼에서 찾아야 할 필수 기능은 다음과 같습니다.

• 엔드투엔드 오케스트레이션
  ERP, MES, QMS 및 기타 핵심 시스템 전반에 걸쳐 워크플로를 연결하고 조정하여 고립 현상을 해소하고 운영을 간소화합니다.
• 자율적이고 유연하게 적응하는 AI
  AI 에이전트는 수동 입력 없이 실시간으로 결정을 내리고 변화하는 생산 조건에 적응할 수 있어야 합니다.
• 실시간 분석 및 지속적인 학습
  시간이 지남에 따라 AI 에이전트의 성능을 개선시키는 내장된 예측 분석 기능과 머신 러닝 기능을 찾아보세요.
• 로우코드/노코드 맞춤화
  제조 팀이 AI 에이전트를 쉽게 구축하고 수정할 수 있도록 하여 배포를 가속화하고 개발자에 대한 의존도를 줄입니다.
• 내장된 보안, 준수 및 거버넌스 기능
  플랫폼이 민감한 데이터를 보호하고 제조 환경 전반에서 규제를 준수하도록 지원하는지 확인합니다,

Automation Anywhere가 자율 제조를 실현하는 방법

Automation Anywhere에서는 현대 제조업의 특정 요구를 충족시키기 위해 Agentic Process Automation System을 구축했습니다. 고급 분석 및 원활한 시스템 통합에서부터 로우코드 개발 도구에 이르기까지, 설계된 모든 기능은 제조업체가 AI 에이전트를 신속하게 배포하고, 자신 있게 확장하며, 실질적인 성과를 확인할 수 있도록 지원합니다.

Mars를 예로 들어 보겠습니다. 이 팀은 475개의 디지털 워커를 배치하여 50만 시간 이상을 절약했습니다. 이를 통해 사람들은 반복적인 작업에서 벗어나고, 시장 출시 시간을 단축하며, 비즈니스 전반에서 효율성을 향상했습니다. 바로 이러한 점이 APA가 공장 현장에서 이미 영향력을 발휘하고 있는 부분입니다.

FAQ: 제조 분야의 AI 에이전트

아직도 궁금한 게 있으신가요? 다음은 AI 에이전트를 탐색하는 제조업체가 자주 하는 몇 가지 일반적인 질문입니다.

AI 에이전트는 제조 분야의 기존 자동화와 어떻게 다른가요?

AI 에이전트는 고급 분석 및 머신 러닝을 사용하여 자율적인 결정을 내리는 반면, 기존의 자동화는 사전에 정의된 규칙을 활용하고 사람의 개입이 필요합니다.

AI 기반 에이전트로 가장 큰 혜택을 받는 제조 공정은 무엇입니까?

예측 유지보수, 품질 관리, 생산 일정 관리 및 공급망 관리는 AI 에이전트가 실질적인 가치를 창출하는 주요 분야입니다.

AI 에이전트는 공급망에서 발생한 혼란스러운 상황에 실시간으로 적응할 수 있나요?

네. AI 에이전트는 시스템 전반의 데이터를 지속적으로 분석하고, 혼란이 발생할 때 영향을 최소화하기 위해 생산 계획이나 자원 할당을 조정할 수 있습니다.

AI 에이전트는 고정밀 환경에서 품질 관리를 어떻게 지원하나요?

AI 에이전트는 비전 시스템과 분석 도구를 사용하여 제품 품질을 실시간으로 모니터링하고, 일관성을 유지하기 위해 프로세스를 자동으로 조정합니다.

AI 에이전트는 사람 운영자와 어떻게 함께 작동하나요?

AI 에이전트는 반복 작업을 자동화하고, 통찰력을 도출하며, 의사 결정을 지원함으로써 운영자가 영향력이 큰 작업에 더 많은 시간을 집중할 수 있도록 돕습니다.

제조업체는 AI 에이전트를 구현하기 전에 IT 인프라를 현대화해야 하나요?

반드시 그렇지는 않습니다. 많은 APA 솔루션(당사 솔루션 포함)은 기존 기술 스택과 함께 작동하도록 설계되어 있어, 작게 시작하여 시간이 지남에 따라 확장할 수 있습니다.

제조 역량 향상을 위한 다음 단계

제조업체들은 이미 AI 에이전트를 사용하여 가동 중단 시간을 줄이고, 품질을 향상시키며, 시장 변화에 더욱 빠르게 대응하고 있습니다. 더 적은 자원으로 더 많은 일을 해야 하는 압박이 커짐에 따라, 에이전트 프로세스 자동화는 확장 가능하고, 지능적이며, 실제 환경의 복잡성을 처리하는 명확한 해결책을 제공합니다.

실제로 활용되는 모습을 보고 싶으신가요? 데모를 예약하고 AI 에이전트가 어떻게 운영을 간소화하고 첫날부터 실질적인 영향을 줄 수 있는지 알아보세요.