AI와 머신러닝 기술이 2025년 제조업 혁신을 주도하며 스마트 공장 시대를 가속화하고 있다.

글로벌 산업 전문가들은 AI 기반 자동화가 생산성 향상, 비용 절감, 안전성 제고 등 제조업 전반에 걸쳐 혁신적인 변화를 이끌 것으로 전망하고 있다.

AI와 IoT 결합, 생산 효율성 극대화
Darwin Recruitment의 보고서에 따르면, AI와 사물인터넷(IoT)의 통합으로 계획되지 않은 가동 중단 시간을 최대 30% 줄일 수 있다. IoT 센서가 실시간으로 데이터를 공유하고, AI가 이를 분석해 패턴을 식별하며, 워크플로우를 최적화하는 방식이다.

RTInsights는 2025년 AI 기반 분석 기술이 기계 고장을 정확히 예측해 비용이 많이 드는 가동 중단을 방지할 것으로 내다봤다. AI가 실시간으로 센서 데이터를 분석해 미묘한 이상을 감지하고 사전에 대응하는 예측 제조 방식이 확산될 것으로 예상된다.

산업 자동화와 협동 로봇의 부상
SG Analytics는 미래의 스마트 공장이 사이버-물리 시스템, 고급 로봇공학, AI를 활용해 기계가 인간의 개입 없이 상호작용하고 협력하는 생산 환경을 구축할 것으로 예측했다. IoT 센서와 데이터 분석을 통해 장비 상태를 실시간으로 모니터링하고 문제를 사전에 감지하는 기술이 보편화될 것으로 보인다.

중소기업으로 확산되는 AI… 예측 유지보수의 표준화
FourJaw의 연구 보고서에서도 AI와 머신러닝이 대기업뿐만 아니라 중소기업에도 확산되면서 제조업 전반의 데이터 분석과 프로세스 개선이 더욱 활성화될 것으로 전망했다. 올해는 AI 기반 예측 유지보수가 제조업의 표준 관행으로 자리 잡으며, 품질, 생산성, 지속가능성이 크게 향상될 것으로 기대하고 있다.

42-Q는 AI와 머신러닝 기술이 예측 유지보수, 실시간 품질 관리, 데이터 기반 의사결정 도구를 통해 비용 절감과 폐기물 최소화, 고품질 제품 생산을 지원할 것으로 예상했다.

경제적 효과와 새로운 과제
SmartDev의 분석 자료 내용에는 AI 기반 예측 유지보수 시스템이 전체 장비 효율성(OEE)을 25% 향상시키고 유지보수 비용을 30% 절감하는 효과를 가져올 수 있다고 했다. 생산 중단을 최소화하고 자원을 효율적으로 활용하는 것이 가능해질 전망이다.

그러나 이러한 기술 혁신은 사이버보안, 인력 재교육, 기존 시스템과의 통합 등 새로운 과제를 동반하고 있다.

전문가들은 이러한 도전을 극복하면 AI 기반 스마트 공장이 제조업의 새로운 표준으로 자리 잡을 것이라고 보고 있다.

국내 한 전문가는 "AI와 머신러닝 기술은 제조업에 혁신적인 변화를 가져올 것으로 예상된다"면서 "생산성 향상, 비용 절감, 품질 개선뿐만 아니라 지속가능성까지 고려한 스마트 제조 시대가 본격화할 것"이라고 언급했다. 이는 글로벌 제조업의 패러다임을 새롭게 정의할 것이라고 예고했다.