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AI 준비를 통한 제조업 혁신

인공지능 성숙도 준비 지수

AIMRI 소개

AI 도입은 제조 환경을 빠르게 변화시키고 있지만, 많은 기업이 AI를 효과적으로 확장하는 데 어려움을 겪고 있습니다. 고립된 데이터, 불분명한 AI 전략, 인력 준비도 등의 어려움이 진전을 가로막고 있습니다.

산업 인공지능 성숙도 준비 지수(AIMRI) 제조업체가 AI 역량을 체계적으로 평가하고 강화할 수 있도록 설계되었습니다. INCIT와 Detecon이 개발한 AIMRI는 전략, 거버넌스, 데이터 인프라, 운영, 공급망 및 제품 수명 주기 관리 분야의 AI 적용을 아우르는 20가지 핵심 측면에서 AI 준비 상태를 평가합니다.

AIMRI는 AI 투자의 우선순위를 정하고, 이해관계자를 연결하며, 측정 가능한 개선을 추진하기 위한 체계적인 로드맵을 제공합니다. AIMRI는 모범 사례에 대한 상세한 평가 및 벤치마킹을 통해 AI 도입을 가속화하고 경쟁 우위를 확보할 수 있는 인사이트를 제공합니다.

AI 여정을 시작할 준비가 되셨나요?

AIMRI로 조직의 AI 준비 상태를 평가하고 AI 기반 성공을 위한 조직의 입지를 강화하세요.

제조업에서의 AI 잠재력

동종업체 대비 리더의 AI 투자

제조업 AI 도입 과제 극복

AI 도입은 제조업체에 몇 가지 중요한 과제를 안겨줍니다. 공통적인 어려움 중 하나는 개선이 필요한 핵심 영역을 파악하는 데 있어 투명성이 부족하다는 점이며, 이로 인해 많은 사람들이 AI가 어떤 부분에서 가장 큰 가치를 제공할 수 있는지 확신하지 못합니다. AI 기반 구축 또한 복잡한데, 특히 조직이 기존 시스템과 새로운 AI 기술을 동시에 관리하면서 여러 부서의 노력을 조율해야 하는 경우 더욱 그렇습니다. AI 시스템의 복잡한 특성과 상호의존성은 통합 작업을 더욱 복잡하게 만듭니다. 

더욱이 많은 AI 이니셔티브가 측정 가능한 효과를 입증하지 못한다는 점이 과제를 가중시킵니다. 한 시설에서 시범 프로젝트가 성공하더라도, 제조업체는 인프라의 일관성 부족과 디지털 성숙도의 차이로 인해 다른 시설로 해당 솔루션을 확장하는 데 어려움을 겪는 경우가 많습니다. 

산업 인공지능 성숙도 준비 지수(AIMRI) 이러한 장벽을 극복하는 데 도움이 되도록 설계되었습니다. 전체적인 평가 AI 이니셔티브와 비즈니스 목표 간의 일치를 보장하기 위해 조직적, 기술적, 전략적 차원을 아우릅니다. AIMRI는 다음을 제공합니다. 구조화된 기초 역량 격차를 식별하기 위해 설정 명확한 우선순위 준비성과 투자 수익률을 기반으로 하며, 벤치마킹 업계 모범 사례에 부합합니다. 중요한 점은 또한 이해관계자 커뮤니케이션, 리더십 팀이 정보에 입각한 결정을 내리고 AI 여정에서 의미 있는 진전을 이룰 수 있도록 지원합니다.

우리의 방법론

선두
뼈대

변형 및 제조 시설

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뼈대

AIMRI의 핵심 개념 및 도구

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평가
행렬

최초의 제조 AI 자가진단 도구

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우선순위를 정하다
행렬

경영 계획을 위해 설계된 방향 도구

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AIMRI가 당신에게 어떻게 도움이 되나요?

레버로서의 인텔리전스 엔터프라이즈

01

AI 프로세스 적응

AI를 통합하여 운영 관리, 공급망, 제품 수명 주기 관리 전반에 걸쳐 워크플로, 의사 결정 및 효율성을 최적화합니다.

기술적 지원자

03

기술 인프라 및 데이터 관리

통합, 연결성, 보안, 스토리지, 확장성, 컴퓨팅, AI 인터페이스, 데이터 계보, 메타데이터, 데이터 프로세스, 데이터 품질, 데이터 다양성, 기능 엔지니어링.

04

모델 관리

모델 신뢰성, 성능 및 버전 제어.

조직적 지원자

05

AI 전략

데이터 및 AI 전략, 비즈니스 참여, 리소스 할당, AI 포트폴리오, 혁신, 생태계 협업.

06

AI 조직

리더십 참여, 변화 관리, AI 문화, 지식 관리, 기술 향상.

07

윤리적이고 생태 효율적인 AI

공정성, 인권, 투명성, 책임성, 사회적 및 환경적 영향.

08

위험 및 거버넌스

규정 준수, 위험 관리, 규정 준수 및 거버넌스 프레임워크, 교육, 감사.

AIMRI의 6가지 핵심 차별화 요소

차세대 그 너머
스마트 산업 준비 지수(SIRI)

01

디지털 성숙도에서 성과 연계 결과를 제공하는 AI 기반 인텔리전스로의 진화적 도약

AI 특정 초점

03

전략, 조직 및 운영 통합 전반에 걸친 AI 중심 성숙도에 대한 전담 평가 상호 연결된 차원

상호 연결된 차원

05

점진적인 KPI 로드맵을 통한 AI 차원 상호 의존성을 보여주는 첫 번째 프레임워크

독립적이고 전체론적 프레임워크

02

선도 기관이 개발한 포괄적인 20차원 모델, 공급업체 중립적 접근 방식

증명 기반 성숙도 모델

04

검증 가능한 증거 포인트와 Enterprise Performance Impact KPI(EPIK)를 통한 성과 검증을 통한 증거 기반 평가

글로벌 벤치마킹 영향

06

경제적 지속 가능성을 위한 국가적 AI 준비성 비교 및 정책 개발을 가능하게 합니다.

차세대 스마트 산업 준비 지수(SIRI)

01

디지털 성숙도에서 성과 연계 결과를 제공하는 AI 기반 인텔리전스로의 진화적 도약

독립적이고 전체론적 프레임워크

02

선도 기관이 개발한 포괄적인 20차원 모델, 공급업체 중립적 접근 방식

AI 특정 초점

03

전략, 조직 및 운영 통합 전반에 걸친 AI 중심 성숙도에 대한 전담 평가 상호 연결된 차원

증명 기반 성숙도 모델

04

검증 가능한 증거 포인트와 Enterprise Performance Impact KPI(EPIK)를 통한 성과 검증을 통한 증거 기반 평가

상호 연결된 차원

05

점진적인 KPI 로드맵을 통한 AI 차원 상호 의존성을 보여주는 첫 번째 프레임워크

글로벌 벤치마킹 영향

06

경제적 지속 가능성을 위한 국가적 AI 준비성 비교 및 정책 개발을 가능하게 합니다.

차세대 그 이상
스마트 산업 준비 지수(SIRI)

스마트 산업 준비 지수(SIRI)는 디지털 생산성과 스마트 제조 관행에 중점을 두고 인더스트리 4.0 준비도에 대한 글로벌 벤치마크를 수립했습니다. AIMRI는 디지털 성숙도뿐만 아니라 전략, 조직, 데이터, 윤리, 운영 통합을 포괄하는 AI 기반 인텔리전스에 중점을 두어 한 단계 더 도약합니다. AIMRI는 EPIK(Enterprise Performance Impact KPI)를 통해 준비도 성숙도를 OEE, 지속가능성, 자율 운영과 같은 비즈니스 성과에 직접적으로 연결합니다.

독립적이고 전체적인 준비 프레임워크

독점적인 공급업체 주도 모델과 달리, AIMRI는 INCIT와 Detecon이 주요 기관(TUM, 메릴랜드, 몬테레이 공과대학)의 과학 자문위원들과 함께 개발한 독립적인 프레임워크입니다. 전략, 조직, 윤리, 위험, 기술 및 기업 운영 전반의 20가지 측면을 포괄하여 전 세계적으로 가장 포괄적인 AI 준비 프레임워크를 제공합니다. EPIK은 전 세계적으로 적용 가능하고 공급업체 기술이나 특정 산업 표준에 얽매이지 않는 중립적이고 증거 기반의 KPI를 제공함으로써 프레임워크의 독립성을 강화합니다. 

AI 특정 초점

AIMRI는 디지털 혁신뿐만 아니라 AI 중심의 성숙도를 독창적으로 평가합니다. AI 전략, AI 조직, 모델 관리, AI 수명 주기, AI 프로세스 적응, AI 협업을 포괄하여 실제 제조 환경에 AI를 도입하는 조직에 직접적인 영향을 미칩니다. AIMRI는 EPIK를 통해 AI 성숙도가 생산성 향상(AI-OEE, AI-OLE)부터 지속가능성 지표(에너지 지수, 불량률) 및 자율 운영을 위한 미래 지향적 KPI에 이르기까지 실질적인 성과 개선으로 어떻게 이어지는지 보여줍니다.

증명 기반 성숙도 모델

각 차원에는 지침, 입증 사항, 모범 지표가 포함되어 검증 가능하고 증거 기반의 성숙도 평가를 제공합니다. EPIK는 성과 검증을 통해 이를 보완합니다. 측정 가능한 KPI는 성숙도 진전이 효율성, 지속가능성, 그리고 회복탄력성에 실질적인 영향을 미치는지 확인합니다. 이를 통해 AIMRI는 감사 가능하고 결과 지향적인 기관으로 거듭나 정부, 제조업체, 그리고 투자자들에게 신뢰성을 보장합니다.

실제 적용을 위한 상호 연결된 차원

AIMRI는 AI 차원 간의 상호 의존성을 보여주는 최초의 성숙도 모델입니다(예: 운영 관리의 높은 성숙도는 충분한 AI 인프라 성숙도를 요구함). EPIK은 이러한 상호 의존성에 맞춰 성숙도가 높아짐에 따라 진화하는 단계별 KPI를 제공합니다(예: 초기 단계의 AI 강화 OEE, 고급 단계의 자율 운영률). 이를 통해 조직은 준비 성숙도 → 성과 → 전략적 우선순위를 연결하는 점진적인 로드맵을 확보할 수 있습니다.

글로벌 벤치마킹 및 정책 영향

AIMRI는 기업뿐만 아니라 국가 벤치마킹에도 활용될 수 있도록 설계되어 정책 입안자들이 산업 및 국가별 AI 도입 준비도를 비교할 수 있도록 지원합니다. EPIK 통합을 통해 정책 입안자들은 한 걸음 더 나아가, 준비도뿐만 아니라 지역 및 부문별 AI 도입의 경제적 및 지속가능성 영향까지 측정할 수 있습니다. AIMRI와 EPIK는 AI 관련 인센티브, 교육 전략, ESG 통합, 그리고 국가 산업 정책의 기반을 제공합니다. 

누가 AIMRI의 혜택을 누릴 수 있나요? 

제조업 AI 도입 과제 극복

제조 회사는 AI를 구현할 때 특정 장애물에 직면하지만 AIMRI는 이를 해결하기 위한 타겟 솔루션을 제공합니다.

도전 과제

불분명한 개선 영역

제조업체들은 AI 구현으로 가장 큰 이점을 얻을 수 있는 프로세스가 무엇인지 파악하는 데 어려움을 겪고 있습니다.

약한 AI 기반

많은 공장에는 AI 이니셔티브를 지원하는 데 필요한 데이터 인프라와 전문 지식이 부족합니다.

복잡계 상호의존성

상호 연결된 작업으로 인해 AI 구현 영역을 분리하기 어렵습니다.

솔루션 접근 방식

전체론적 평가

제조 생태계 전체를 평가하기 위한 구조화된 프레임워크.

구조화된 갭 식별

업계 표준에 맞춰 측정 가능한 벤치마크를 통해 개선이 필요한 구체적인 영역을 파악합니다.

향상된 이해 관계자 정렬

데이터 중심의 구현 전략을 통해 모든 수준에서 명확성과 참여를 확보합니다.

동종업체 대비 리더의 AI 투자

AI 리더들은 AI로부터 이익을 얻기 위해 더 많은 예산과 리소스를 할당하고 있습니다.

102%

수익 공유

리더들은 디지털과 AI에 두 배로 투자합니다.

56%

2023년 대비 2024년 AI/GenAI 투자 증가

연간 AI 투자 증가율

98%

전담 FTE

디지털 및 AI 업무에 배정된 직원

55%

업스킬링

AI/GenAi 교육을 받는 인력

제조업에서의 AI 잠재력

IT 장비 제조 산업

AI 기반 자동화
조립 및 테스트

42% 전체 증가
장비 효율성(OEE)

AI 기반 창고
및 물류 일정

44% 라인 교체 감소
IT 장비 제조 시간

전자 제조 산업

자동화 에너지
효율성 관리

33% 건물 감소
에너지 소비

AI 강화 리소스
재활용

60% 라인 재료 낭비 감소
전자제품 생산용 판지에서

기초소재 제조업

지능형 장비
유지 관리 및 일정

35% 계획되지 않은 감소
중단 시간

케트 시멘트를 위한 AI 제어 및 최적화
생산 과정

11% 석탄 소비량 감소
제품 톤