초코크림빵을 만드는 A공장에서 하루 생산하는 양은 1만개. 하지만 1만개 중 100개 꼴로 초코크림이 들어가지 않은 불량품이 생산된다. A공장은 불량품 생산으로 인한 손해를 줄이기 위해 제조공정을 빅데이터화해 이를 인공지능에 주입시켜 분석토록 했다. 그 결과 크림 주입기계가 일정 주기로 발열돼 이상이 생기는 것을 발견하고 적절한 조치 방안을 제시해줬다. 덕분에 A공장은 불량품 생산으로 인한 손해를 대폭 줄일 수 있었다.
인공지능(AI) 기술이 적용된 제조공장에서 볼 수 있는 장면이다. 제조과정 데이터를 학습한 AI가 불량제품생산의 원인을 발견하고 문제를 해결하기 위한 사후처방까지 제시하면서 제조업 생산효율을 높일 수 있는 시대에 이미 진입했다. 이 시장은 사업성이 높은 만큼 IT·통신 기업 등 상당수 ICT 기업들이 뛰어드는 모양새다.
삼성SDS는 21일 서울 잠실 본사에서 기자회견을 열고 지난해 출시한 빅데이터 분석플랫폼 브라이틱스(Brightics)의 업그레이드 버전인 브라이틱스AI를 공개했다. 삼성SDS는 기존 브라이틱스에 AI기술을 접목시켜 문제를 분석하고 이를 해결할 수 있는 방안까지 제시하는 고도화된 분석결과를 제공한다고 밝혔다.
| ▲ 인공지능 기반 분석플랫폼 '브라이틱스(Brightics)'를 소개하는 윤심 삼성SDS 연구소장 [사진=삼성SDS] |
브라이틱스AI는 인공지능 핵심 기반인 딥러닝(자기학습능력)을 적용시켰다. 특정 산업의 데이터를 인공지능이 학습해 분석하고 문제가 있을 경우 해결방안까지 제시한다. 보다 진화된 빅데이터 분석플랫폼이다. 기존 브라이틱스가 단순한 통계와 일정한 틀에서 진행되는 기계학습 위주로 구성됐다면 브라이틱스AI는 지능형, 처방형 분석을 제시한다.
삼성SDS는 브라이틱스AI를 제조업과 판매·마케팅 분야를 중심으로 적용하고 있다.
제조업 데이터를 기반으로 제품품질 결함분석, 제품불량 사전예측, 제조설비 유지보수시점 예측 등 서비스를 제공한다.
가령 라면을 제조하는 공장 설비상태를 파악하기 위해 1000여개의 설비 센서 데이터를 수집, 브라이틱스AI가 학습한다. 이를 통해 향후 유지보수가 필요한 시점을 예측해 알려준다. 만약 분석과정에서 설비 결함이 발견될 경우 처방전까지 제공한다.
윤심 삼성SDS 연구소장은 "기업에게 브라이틱스AI는 제품결함을 줄이고 설비시점 등을 미리 예측해 경쟁력을 높일 수 있는 핵심 방안"이라며 "브라이틱스AI가 사업개선과 수익확대로 이어질 수 있도록 도움을 줄 것"이라고 강조했다.
한편 삼성SDS뿐만 아니라 경쟁사인 SKC&C도 AI기술을 제조업에 접목시키고 있다. 지난해 7월 스마트팩토리 종합 솔루션 브랜드인 '스칼라(Scala)'를 선보인 바 있다.
여기에 IBM의 인공지능 기술인 왓슨을 기반으로 한 에이브릴을 스마트팩토리에 구축해 텍스트와 음성으로 생산 현장의 효율화를 이끌어낼 수 있도록 도입 작업을 진행 중이다. 현재 SK하이닉스에 에이브릴 시범 서비스가 적용된 상태다.
통신사인 SK텔레콤은 지난해 7월 빅데이터 기술로 공장의 제조 과정을 관리하는 '스마트 팩토리 솔루션' 사업에 뛰어들었다. 국내 반도체 기업과 일부 제조공장에 관련 기술을 적용하고 공동 연구를 진행 중이다. LG CNS도 오는 8월 AI빅데이터 플랫폼을 스마트팩토리에 구축할 예정이다. LG CNS의 AI빅데이터 플랫폼을 활용하게 되면 딥러닝 기술을 통해 제품불량 판정 등 생산 품질을 높이는 효과를 얻을 수 있다.
