제조 기업이 머신러닝 개발 전주기 자동화(MLOps) 플랫폼을 활용할 때의 이점

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MLOps(머신러닝 개발 전주기 자동화) 플랫폼이란?

 

제조 기업의 AI 활용을 돕는 MLOps 플랫폼

제조업 분야로 한정해서 보면, 한국의 산업용 AI 도입율은 50%로 다른 나라에 비해 매우 낮은 수준입니다. 주된 원인으로는 ‘투자 대비 성과의 불확실성’, ‘내부 운용 인력 부족 등이 꼽힙니다. PoC(Proof of Concept)까지 하더라도 실제 생산 도입으로 이어지는 비율은 16%에 불과하죠. 

이로 인해 산업용 AI를 보다 원활하게 도입하고 실제 비즈니스 성과를 극대화할 수 있는, 즉 도입 효과를 명확하게 얻을 수 있는 자동화된 MLOps 플랫폼에 대한 요구가 높아지는 추세입니다.   

제조기업이 MLOps 플랫폼 도입으로 얻을 수 있는 이점

 

1. 자동화를 통한 숙련 노동력 부족 해결

제조업체는 숙련된 인력을 채용하고 유지하는 데 점점 더 큰 어려움을 겪고 있습니다. 2021년 연구에 따르면 숙련 노동자 부족으로 인해 2030년까지 210만 개에 달하는 일자리가 채워지지 않을 것으로 예상됩니다. 

 

이에 따라 점점 더 많은 제조업체가 자동화, 스마트 제조, 고급 분석 통합을 최우선으로 하는 솔루션을 모색하고 있으며, MLOps 플랫폼이 그 시작점이 될 수 있습니다. 예를 들어, MLOps 플랫폼을 이용하면 생산 과정에서 발생하는 데이터를 기반으로 품질 관리를 자동화할 수 있습니다. 머신러닝 모델을 사용해 생산 라인의 이상 징후를 실시간으로 감지하고 문제를 사전에 예방할 수 있죠.  

최근 한국 제조 기업이 글로벌 시장에 진출하는 경우가 많아졌는데요, 해외 현지에 신규 공장을 설립할 때 제품 결함을 육안으로 검사할 수 있는 고숙련 노동자를 찾기가 매우 어려운 상황입니다. MLOps를 이용해 품질 관리를 자동화하면 이러한 어려움을 해결할 수 있습니다. 또, 제품 불량률을 줄이고 고객 만족도를 높이며 브랜드 신뢰성을 강화할 수 있습니다.  

 

✓ AI를 활용한 자동 품질 관리 사례 보기  

 

2. 데이터 기반의 의사 결정으로 경쟁력 우위 확보

 

MLOps 플랫폼을 통해 제조 공정의 수많은 설비에서 나오는 다양한 형태의 데이터를 자동으로 수집, 처리, 분석, 시각화 할 수 있습니다. 전체 생산 공정에 대한 통합된 가시성을 확보하고, 이로부터 즉각 고급 비즈니스 인사이트를 얻을 수 있습니다. 더 나은 의사결정을 내릴 수 있죠. 예측 유지보수 기능을 활용해 장비의 고장을 사전에 예측하고 예방 조치를 취하여 불필요한 다운타임을 줄일 수 있고, 설비의 실제 상태를 기반으로 유지보수 일정을 최적화하여 자원을 효율적으로 사용할 수 있습니다. 실시간 데이터 분석을 통해 생산 공정의 병목 현상을 식별하고, 이를 개선하여 생산성을 극대화할 수 있습니다. 

이러한 데이터 기반의 접근 방식은 운영 효율을 높이고 리소스 활용을 최적화하며 경쟁력 우위를 확보하는 데 큰 도움이 됩니다.  

 

✓ 예측 유지보수(예지보전) 사례 보기

 

또, 데이터 분석을 통해 생산 공정의 병목 현상을 파악하고 이를 해결하기 위한 최적의 솔루션을 추천 받을 수 있습니다. 이러한 데이터 기반 접근 방식은 생산성을 극대화하고 운영 효율성을 높이는 데 중요한 역할을 합니다. 

 

✓ 데이터 분석 및 시각화를 통해 제조 공정의 이상을 실시간으로 감지하는 사례 보기 

 

3. 지속가능성 실행

 

최근에는 ‘지속가능성’에 대한 요구가 거셉니다. 환경에 대한 소비자의 인식 수준이 갈수록 높아지고, 기업이 지속 가능한 제품을 생산하기를 기대합니다. 따라서 이런 기대를 충족하는 제조업체가 경쟁 우위를 확보할 수 있습니다. 엔지니어링, 생산 제조, 공급망, 연구 개발(R&D) 분야의 수백 명의 고위 리더들의 조사 결과와 분석을 포함하는 Fictiv의 제8차 연례 제조 현황 보고서에 따르면, 설문에 응한 기업 리더 87%가 2023년에 지속가능성의 중요성이 커졌다고 응답했습니다. 그러나 기업 10곳 중 3곳은 지속가능성을 개선하기 위한 효과적인 전략을 수립하는 데 어려움을 겪고 있죠.  

MLOps 플랫폼을 활용하면 지속가능성을 위한 실질적인 전략을 짜고 실행할 수 있습니다. 공정 자동화를 통한 효율성 향상, 재고 및 공급망 최적화, 탄소 중립을 위한 탄소 발자국 측정 및 감소 방안 수립 등 다양한 목표를 달성할 수 있죠. MLOps는 지속적인 모델 재학습 및 재배포를 지원하므로, 자동화된 실험과 검증을 통해 새로운 기술과 아이디어를 빠르게 테스트하고 도입할 수 있습니다.  

마치며

MLOps 플랫폼은 자동화를 통해 숙련된 노동력 부족 문제를 해결하고, 데이터 기반 의사 결정을 통해 경쟁력을 높이며, 지속가능성을 구현할 수 있는 다양한 방법을 제공합니다. 이를 통해 제조 기업들은 품질 관리의 자동화, 예측 유지보수, 실시간 데이터 분석 등을 활용하여 생산성과 효율성을 극대화할 수 있습니다. 또한 지속 가능한 제조 공정을 구현하여 환경에 대한 책임을 다하고 소비자의 기대에 부응할 수 있습니다. 요컨대 MLOps는 제조업의 미래를 위한 중요한 도구로 자리잡고 있습니다.  

아하랩스는 제조 현장의 데이터 수집부터 AI를 활용한 생산 품질 관리까지 end-to-end 자동화가 가능한 솔루션을 제공합니다. 제조 데이터 및 머신러닝 전문가로 이뤄진 인프라 구축, 운영, 기술 지원 노하우를 가지고 있죠. 국내는 물론이고 미국, 중국, 싱가포르 등 글로벌 제조 현장에서 이미 검증된 실적을 보유하고 있는 아하랩스 팀과 상의해보세요.