생성형 AI, 제조산업 서비스·제품 다양화 이끈다

AI 진화를 통해 전 산업 서비스와 제품이 다양해질 것으로 기대된다. 로봇과 AI가 활용돼 더 다양해진 자동화 기능들이 선보이고, 자원효율성 제고와 친환경, 재활용 제품 개발 및 관련 기술 투자로 이어져 지속가능성이 강조될 것이다

생성형 AI는 ML(Machine Learning)을 기반으로 구축된 애플리케이션 모델로, 방대하게 학습된 인텔리전스 소스와 교차 매핑 사고 방식을 활용해 정보와 역량을 지속적으로 개선해 인간의 질문에 지능적인 응답을 생성한다.

제조산업 생성형 AI는 제품설계와 엔지니어링, 생산, 물류 및 공급망과 같은 제조 기능에 대한 AI 모델을 학습시킨다. 이 학습된 데이터는 센서 기기와 생산에 활용되는 자산 시계열 데이터부터 프로그래머블 로직 컨트롤러 프로그램, 제품 설계 및 엔지니어링 프로그램까지 다양하게 활용된다.

이처럼 효율성 및 품질관리, 지속가능성 강화와 비용 절감이라는 큰 기대효과가 있는 반면, 높은 투자장벽과 기술력 부족, 데이터 및 도덕적 책임과 규제 방안 등 해결해야 할 문제들이 많다. 특히나 생성형 AI 를 구현하려면 상당한 초기 투자가 필요하다.

이에 중소기업들에게는 기술 및 인프라 비용이 매우 부담이 될 수 있다. 또한 생성형 AI 시스템은 대량의 데이터에 의존하기 때문에 데이터 보안과 개인정보 보호에 대한 우려의 목소리도 매우 높다.

프로스트 앤 설리번 한국 지사 조경민 이사는 “제조산업내 생성형 AI 를 통해 기존 데이터 세트를 보강해 사용자가 다른 모델을 학습하는데 활용할 수 있는 부가 데이터 생성할 수 있다”며, “이를 통해 기존에 숙련된 작업자에게 요구됐던 복잡한 작업들을 자동화시켜 인력난을 해소하고 학습된 패턴 기반으로 기존에 해결하지 못한 문제들에 대한 새로운 방안을 마련할 수 있을 것으로 기대된다”고 말했다.