기획특집 [제조AI-①] 제조AI 실패 원인은 ‘현장 불확실성’...해법은 데이터양·XAI·지속가능성 확보

초정밀 공정으로 세대가 넘어갈수록 공정 기간과 비용이 지속적으로 증가하고 있다. AI 기반 공정 최적화는 생존을 위한 필수 기술로 자리 잡고 있다. AI 기술은 매우 정확하고 효율적인 인사이트를 제공할 만큼 고도화됐지만, 현장의 87%는 AI 도입에 실패하고 있다. 그 원인을 박진우 알티엠 부대표는 ‘현장의 불확실성’이라고 진단했다. 제조AI 실패의 원인을 극복하기 위해서는 어떤 대안이 있을지, 지난 5월 10일 열린 AI 융합 비즈니스 개발 컨퍼런스에서 알티엠 박진우 부대표가 발표한 내용을 정리했다. 현장의 제조 기업은 어떤 AI 기능과 기술을 필요로 하고 있을까? RTM이 2020년부터 2022년 국내 중견 제조기업 및 장비기업 대상으로 조사한 결과 △불량 탐지 △AI 기반 양질 검사 △스케쥴링 예측 △시뮬레이션 등의 AI 기술 등이 필요 요소로 꼽혔다. 초정밀 공정으로 변하면서 nm 단위 3D 공정, 수전 개 제조 공정, 오랜 생산 기간, 수많은 제조 설비 등의 공정 복잡도가 증가했다. 복잡한 공정을 모니터링하기 위해 수많은 센서가 부착되고 이로 인해 수많은 데이터가 발생하기 시작했다. 모니터링할 수 있는 수많은 데이터는 AI와 머신러닝을 적용하기 최적

• 함수미 기자
• 2023-06-08 09:35