수기로 작성하던 시대는 지났습니다. 생산 계획은 이제 디지털화되어 PC 애플리케이션과 전문 시스템을 통해 관리되고 있습니다. 이 때문에 AI로 강화된 생산 관리 시스템이 요구되고 있습니다. 그렇다면 AI는 생산 관리에 어떤 변화를 가져올까요? 이 블로그에서는 조직이 생산 관리에 AI를 도입하는 이유와 이를 통해 얻을 수 있는 이점, 실제 사용 사례를 살펴봅니다.
생산 관리에 AI 도입이 주목받는 이유는 무엇일까요?
생산 관리에 AI 기술이 더 많이 사용되는 이유는 무엇일까요? 생산 관리의 목적을 살펴보면서 AI와의 관계를 생각해 봅시다.
생산 관리의 목적
생산 관리는 비용 효율성과 품질 보증을 위한 생산 활동을 감독합니다. 또한 제조 산업에서 중요한 제품의 “제작” 및 “판매”를 최적화하는 것도 관리합니다.
자세한 내용은 생산 관리, 제조 관리 및 품질 관리에 대한 블로그를 읽어보십시오.
생산 관리, 제조 관리 및 품질 관리의 차이점 | Stratus
조직은 원자재 조달, 재고 관리, 배송 정보, 운송 방법 등 다양한 생산 작업을 관리합니다. 이 관리의 범위는 광범위하고 작업은 매우 복잡합니다.
생산 관리 시스템은 기업이 이러한 복잡한 작업을 수행하는 데 도움이 됩니다.
아래 블로그 게시물에서 생산 관리 시스템의 기능과 이점에 대해 자세히 알아보십시오.
생산 관리 시스템의 기능 및 이점 | Stratus
생산 관리를 위한 AI 사용의 이점
이제 생산 관리 업무에도 AI가 활용되고 있습니다. AI 이전에는 생산 관리 시스템을 도입하고도 해결하기 어려운 생산 관리 문제가 많았습니다. 각 부서의 과중한 업무량을 분산하기 위해 조직은 인력을 나누고 부서 간 효과적인 조율을 해야 합니다.
또한 원자재, 부자재, 재공품, 외주 부품도 생산관리의 관리 대상입니다. 준비 과정에서 누락되거나 잘못된 주문이 발생할 위험이 항상 존재한다는 점에 유의해야 합니다.
업종에 따라 수요 예측과 불량률 가정이 전혀 예측할 수 없거나 경험과 직관에 의존하는 경우도 드물지 않습니다.
생산 관리 업무는 담당자의 숙련도에 크게 의존하고 있었습니다. 개인화는 종종 작업 내용에 해를 끼쳤습니다. 생산 관리에 AI를 활용하면 이러한 문제를 해결할 수 있어 주목받고 있습니다. 제어 및 예측 정확도가 향상되면 생산 관리 업무가 향상됩니다. 이러한 이유로 생산 정확도를 높이기 위해 AI를 도입하고 있습니다.
그렇다면 생산 관리에 AI를 사용하면 어떤 이점이 있을까요? 자세히 살펴보겠습니다.
인력 부족 및 개인 기술에 대한 의존도 제거
생산 관리 작업은 종종 담당자의 능력에 따라 달라지기 때문에 업무량이 증가할 수 있습니다. 제조업계의 많은 기업들이 겪고 있는 인력 부족 문제도 생산 관리자의 업무량 증가에 박차를 가하고 있습니다.
생산 관리 시스템이 AI 기반이면 관리자의 수작업량을 줄일 수 있습니다. AI를 활용하면 개인의 기술에 대한 의존도를 낮추고 각 개인의 부담을 줄여 인력 부족 문제를 해결할 수 있습니다.
방대한 정보 처리를 통한 수요 예측
수요 예측을 통해 생산 계획을 세우는 것도 중요한 생산 관리 업무입니다. 담당자의 경험과 직관, 그리고 지금까지 축적된 정보를 바탕으로 예측을 하기 위해서는 매우 높은 수준의 기술이 필요합니다.
AI를 도입하면 방대한 양의 정보와 데이터를 단기간에 처리할 수 있고, 명확한 근거 없이 직관에 의존하던 부분도 패턴을 만들 수 있게 됩니다. 더 많은 정보를 수요 예측에 활용할 수 있고, AI를 학습시켜 예측 정확도를 더욱 높일 수 있습니다.
유연하고 신속한 코스 수정을 통한 요구 사항 대응
한정된 모델을 대량 생산하던 시대는 지났고, 다품종 소량 생산만이 이를 충족시킬 수 있을 정도로 시장의 니즈는 다양해지고 있습니다.
하지만 생산을 수행하는 공장의 인력, 입지, 장비 등 자원에는 한계가 있습니다. 다양한 제품을 생산하기 위해 개별 생산 라인을 준비하는 것은 현실적으로 불가능합니다. 따라서 치밀한 생산 계획과 유연한 생산 시스템을 통해 생산할 제품의 종류를 전환하면서 생산 활동을 수행해야 합니다. 시시각각 변화하는 니즈에 대응하기 위해 조직은 매번 생산 계획을 수정해야 합니다.
AI를 도입하면 생산 계획 수정에 대한 부담은 줄이고 정확도는 높일 수 있습니다. 요구사항이 빠른 속도로 변화함에 따라 이에 발맞추기 위한 AI의 중요성도 커지고 있습니다.
정확한 실시간 정보 공유
생산 관리 운영에서 요구 사항의 변화와 지속적인 코스 수정으로 인해 다른 부서 간에 공유해야 하는 정보는 끊임없이 변화하고 있습니다.
제조업체가 생산 효율성을 지속적으로 개선함에 따라 0.1초 단위로 제조 사이클을 관리해야 하는 공정에서 정보 공유가 지연되면 상당한 낭비를 초래할 위험이 있습니다. 따라서 많은 생산 관리 시스템에는 정보 및 데이터 공유 기능이 탑재되어 있습니다.
AI를 도입하면 처리할 수 있는 정보 및 데이터의 양이 크게 증가합니다. 이에 따라 실시간 정보 공유의 중요성이 더욱 커질 것입니다.
회사의 생산 관리에서 AI를 활용하는 방법
생산 관리에 AI를 활용하려면 AI를 통합한 생산 관리 시스템을 도입해야 합니다.
현재 생산 관리 시스템을 도입하지 않았다면 시스템 도입을 고려하는 것이 중요합니다. 또한 이미 생산 관리 시스템을 도입했지만 해당 시스템에 AI를 사용할 계획이 없다면 시스템 전환을 고려해야 합니다.
새로운 시스템을 구현하기 위해서는 몇 가지 결정을 내려야 합니다:
- 개발 방법
패키지 시스템 구매 또는 신규 시스템 개발 - 도입 자세
자체 컴퓨터나 서버에서 관리하나요, 아니면 클라우드에서 관리하나요? - 전환 방법
기존 시스템에서 전환하는 방법
아래 링크된 블로그에서 이러한 옵션과 구현 방법에 대해 자세히 알아볼 수 있습니다.
생산 관리 시스템의 기능 및 이점 | 스트라투스
새로운 AI 생산 관리 시스템을 도입할 때는 효율성을 높이기 위해 데이터를 수집하는 기능을 개발해야 합니다. AI를 잘 활용하려면 데이터 무결성과 정확성이 필수적입니다.
또한 매우 정확한 데이터를 수집하는 데 필요한 센서, 필요한 데이터 유형, 실시간으로 데이터를 수집하고 분석하는 메커니즘(예: 엣지 컴퓨팅 플랫폼)을 고려하는 것이 중요합니다.
AI를 활용한 생산 관리의 예
생산 관리 업무에 부분적인 AI를 도입한 사례가 몇 가지 있습니다. 예를 들어 다음과 같은 업무에서 AI 활용이 진행되고 있습니다:
생산 계획을 위한 AI
생산 계획 초안 작성은 생산 관리에서 가장 큰 업무량 중 하나 일 수 있습니다. 기존의 생산 관리 시스템은 정보를 정리, 연결, 공유, 시각화할 수 있지만 최종 생산 계획 수립은 수작업으로 이루어져야 했습니다.
예를 들어, 한 대형 식품 회사는 AI 생산 관리 시스템을 도입하여 생산 계획을 수립하는 데 AI를 활용하고 있습니다. 생산 관리 전문가의 생산 계획을 AI가 학습하는 메커니즘을 통해 이 기업에 최적화된 생산 계획을 산출합니다.
AI 학습을 통해 사람의 계획을 능가하는 높은 정확도의 생산 계획을 수립할 수 있게 되었습니다.
AI로 생산 및 재고 최적화
많은 생산 관리자는 제품 부족이나 자재 부족과 같은 위험을 피하기 위해 많은 재고를 보유하는 경향이 있습니다. 이러한 위험 회피 심리는 점차 비용을 증가시키는 요인이 되기도 합니다.
한 기업은 AI 기반 생산 관리 시스템을 도입하여 인간의 심리로 인한 과잉 재고를 줄이는 데 성공했습니다. AI가 최적의 재고량을 찾아내어 최적의 생산량과 생산 시기를 결정할 수 있게 된 것입니다.
환경 변화에 따른 수요 예측 및 계획 변경
음료 판매량은 날씨에 따라 변동이 심해 수요 예측이 어렵습니다. 이 음료 제조업체는 AI를 사용하여 생산 관리를 간소화했습니다.
과거에는 날씨 등 외부 요인으로 인해 복잡해지는 수요 예측을 기계가 처리할 수 없어 사람의 판단에 의존해 왔습니다. 하지만 AI를 도입한 이후에는 시스템이 기후를 비롯한 외부 요인을 반영한 생산 계획을 수립할 수 있게 되었습니다.
AI를 통한 품질 검사로 품질 수준 향상
검사 프로세스에는 거의 항상 수동으로 수행해야 하는 작업이 있습니다. 문제는 검사자가 정확히 동일한 기준으로 검사를 수행하기 어렵다는 것입니다. 예를 들어 육안 검사의 경우 주관적인 판단이 개입될 여지가 있고 판단의 불일치를 완전히 없애는 것은 불가능합니다. 또한 감독 소홀로 인해 불량품이 유출될 수 있습니다.
검사 프로세스에 AI 기반 품질 관리를 도입한 성공적인 활용 사례가 있습니다. 카메라 기기로 촬영한 이미지를 축적된 합격 기준 데이터와 비교하여 AI가 자동으로 판단하는 방식입니다. 이를 통해 사람이 검사하는 것보다 훨씬 높은 정확도로 판단할 수 있습니다.
생산 관리에서 AI의 발전
이번 블로그에서는 생산 관리에 AI를 도입하면 어떤 변화를 가져올 수 있는지, 생산 관리 운영을 더 효율적으로 개선할 수 있는 방법을 소개했습니다.
생산 관리는 생산 활동과 관련된 모든 것을 관리하기 때문에 매우 복잡합니다. 방대한 양의 정보를 처리해야 하고, 다품종 소량 생산을 처리하는 작업자의 능력에는 한계가 있습니다. 따라서 방대한 정보 속에서 기계가 최적의 솔루션을 찾을 수 있도록 생산 관리 시스템에 AI를 결합한 시스템에 관심이 집중되고 있습니다.
