컴퓨팅 분야의 인공지능은 새롭고 더 스마트한 프로세스를 향한 길을 열어 더욱 정확한 예측 분석, 자율 시스템 등을 가능하게 했습니다. 최근에는 머신러닝 알고리즘을 활용하는 더욱 진보된 AI, 즉 생성적 AI가 등장하여 이전보다 훨씬 더 스마트한 역량으로 향하는 새로운 문을 열었습니다.
부분적으로 개발된 생성 AI 생성적 적대 네트워크(GAN)는 두 개의 신경망을 함께 훈련시켜 새로운 데이터를 생성하는 AI 유형입니다. 지난 한 해 동안 ChatGPT와 같은 AI 기반 챗봇의 등장으로 생성 AI의 인기가 급격히 상승했습니다.
제조업 분야에서 생성적 AI는 디지털 트윈, 증강현실 및 가상현실, 산업용 사물인터넷(IIoT) 도구와 같은 다른 첨단 기술과 함께 스마트 제조 솔루션에서 점점 더 중요해지고 있습니다. 제조 공정 최적화, 제품 설계 개선, 그리고 제조업 전반의 효율성 향상을 위한 잠재력을 고려할 때, 이 분야에서 생성적 AI의 시장 가치가 2020년 20%에서 2021년 20%로 상승할 것으로 예상되는 것은 당연한 일입니다. 2022년에는 2억 2,500만 달러에서 6,963.45달러로 증가 2032년까지.
하지만 이것이 업계에 큰 파장을 일으키는 유일한 첨단 기술은 아닙니다. 더 많은 제조업체가 디지털 혁신을 통해 디지털 시스템과 물리적 시스템을 통합함에 따라, 물리적 세계를 가상으로 표현하는 산업 메타버스의 활용이 점점 더 보편화되고 있습니다. 생성적 AI와 산업 메타버스는 더욱 향상된 효율성, 유연성, 그리고 혁신을 가능하게 함으로써 제조 산업에 혁명을 일으키고 있습니다.
제조업에서 생성적 AI의 잠재력
생성적 AI는 제조업체에게 강력한 도구입니다. 기존 방식으로는 구현하기 어렵거나 불가능했던 새로운 디자인, 프로세스, 제품을 개발할 수 있기 때문입니다. 생성적 AI를 활용함으로써 제조업체는 프로세스 최적화, 낭비 감소, 그리고 전반적인 품질 향상이라는 더 높은 수준의 성과를 얻을 수 있습니다. 또한, 생성적 AI는 제조업체가 혁신과 성장을 위한 새로운 기회를 발굴하는 데 도움을 줄 수 있습니다.
생성적 AI 사례 연구: 항공 산업
생성 AI는 이미 항공 산업에 적용되고 테스트되고 있습니다. 커뮤니케이션을 개선하다 고객 서비스 경험을 향상시키고 재고 관리 개선에도 활용할 수 있습니다. 또한, 항공기 제조업체는 항공기 부품 제조에 생성적 AI를 활용하여 AI 기반 자동화 및 디지털 트윈을 활용하여 설계 및 프로토타입 제작 프로세스를 최적화할 수 있습니다.
항공 분야에서는 더욱 진보된 AI 활용을 준비하기 위해 더 많은 조치가 취해지고 있습니다. 유럽 연합 항공 안전 기관(EASA)이 발표했습니다. AI 로드맵 2.0 5월 초에는 AI를 산업에 통합하기 위한 세부적인 계획을 설명했습니다.
생성적 AI 사례 연구: 자동차 산업
생성 AI가 실제로 작동하는 또 다른 예는 다음과 같습니다. 생성 디자인 소프트웨어 자동차 산업에서. 제조업체들은 이 AI 기반 소프트웨어를 사용하여 다양하고 복잡한 차량 시스템 설계를 개발하기 시작했습니다. 방대한 양의 데이터와 시뮬레이션을 생성할 수 있기 때문입니다.
생성적 AI는 차량 제조업체가 차량의 기계 및 센서 데이터를 더욱 심층적으로 분석하여 매우 정확한 예측 유지보수 예측을 수행할 수 있도록 지원합니다. 과거 데이터를 활용한 이러한 분석은 문제를 훨씬 조기에 식별하는 데 도움이 되며, 제조업체는 문제를 예방하고 해결하기 위한 사전 조치를 취하여 효율성을 높이고 낭비를 줄일 수 있습니다.
생성적 AI가 산업 메타버스를 어떻게 개선할 수 있는가
생성적 AI는 제조업의 디지털 혁신 과정에서 엄청난 잠재력을 가지고 있지만, 이 분야를 발전시키는 유일한 첨단 디지털 솔루션은 아닙니다. 제조 메타버스의 부상은 디지털 트윈을 통해 가상 세계를 구축할 수 있는 능력 덕분에 이전보다 더 큰 프로세스 최적화를 가능하게 했습니다.
제조 분야에서 디지털 트윈을 활용함으로써 제조업체는 실제 시스템을 가상으로 복제한 환경에서 운영 프로세스, 기계 입력, 자동화를 시뮬레이션할 수 있게 되어 유연성을 크게 높일 수 있었습니다. 생성적 AI의 힘과 산업 메타버스를 결합함으로써 제조업체는 더 높은 수준의 효율성, 민첩성, 그리고 혁신을 달성할 수 있습니다.
예를 들어, 생성적 AI를 사용하여 생성된 디지털 쌍은 더 정확할 수 있으며 더 많은 실시간 데이터를 분석할 수 있습니다. 에너지 사용을 개선하다 기존 AI 및 머신 러닝 알고리즘과 비교했을 때. Deloitte의 15번째 연례 기술 동향 보고서 또한 생성적 AI가 새로운 공간 컴퓨팅과 산업 메타버스와 결합되면 제조업체가 업계 내에서 새로운 발전을 이룰 수 있을 뿐만 아니라 역량도 향상시킬 수 있는 새로운 "성장 촉매제"가 될 것이라고 밝혔습니다.
산업 메타버스에서 생성 AI를 사용하는 데 따른 잠재적 과제
산업 메타버스에서 생성적 AI를 활용함으로써 얻을 수 있는 잠재적 이점은 무궁무진합니다. 하지만 제조업체가 이러한 고급 AI 기반 도구와 솔루션을 사용할 때 고려해야 할 과제도 있습니다.
AI 프로세스는 부담스러울 수 있습니다 방대한 양의 데이터가 필요하기 때문에 이러한 리소스 집약적인 기능을 실행할 적절한 준비가 되어 있지 않은 조직의 경우, 생성적 AI 알고리즘이 얼마나 까다로운지 고려할 때, 제조업체는 기존 인프라가 조직 내 일상적인 운영 요구를 충족할 수 있도록 리소스의 균형을 어떻게 맞춰야 하는지 알아야 합니다.
더욱이, 생성 AI를 사용할 때 발생할 수 있는 네 가지 일반적인 위험도 있습니다. AI를 위한 PwC의 위험 관리 플레이북이러한 위험에는 데이터 위험, 모델 및 편향 위험, 프롬프트 또는 입력 위험, 사용자 위험이 있습니다.
제조업체는 이러한 위험과 관리 방법을 숙지해야 합니다. 여기에는 적절한 AI 거버넌스 전략 수립, 데이터 손상 방지, 사용자 오류로 인해 영향을 받는 데이터 사용 방지 등이 포함됩니다.
생성적 AI를 위한 조직 준비
생성적 AI는 스마트 제조와 산업 메타버스에 상당한 영향을 미치고 있습니다. 인더스트리 4.0이 더욱 발전함에 따라, 이러한 새롭고 더욱 진보된 스마트 제조 기술은 제조업체가 디지털 혁신 목표에 더욱 가까이 다가가 효율성과 유연성을 향상하는 동시에 비용, 낭비, 다운타임을 줄일 수 있도록 지원할 것입니다.
그러나 제조 리더들은 해결해야 할 영역을 파악하지 못하면 운영을 개선할 수 없다는 점을 이해해야 합니다. 중립적인 벤치마킹 도구와 성숙도 평가 프레임워크를 활용하여 스마트 산업 준비 지수(SIRI), 그들은 조직적 개선을 통해 운영을 다음 단계로 끌어올릴 수 있을 것으로 기대할 수 있습니다.
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