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생산관리 AI 기반 생산최적화, 예측이 만드는 미래형 제조 경쟁력
제조업의 경쟁력은 이제 “얼마나 빨리 만들 수 있는가”보다 “얼마나 정확하게 예측하고 대응할 수 있는가”로 바뀌고 있다. AI기반 생산최적화와 예측제조(Predictive Manufacturing) 는 이러한 변화의 중심에 있다. 단순히 공정을 자동화하는 수준을 넘어, 데이터를 학습하고 스스로 판단하여 효율을 극대화하는 단계로 진화하고 있는 것이다. AI 생산관리의 핵심은 데이터의 통합과 학습이다. 생산라인의 센서, MES, ERP, 품질검사 시스템 등에서 발생하는 방대한 데이터를 AI가 분석하여, 생산 흐름의 병목 구간을 찾아내고 불량 원인을 예측한다. 예를 들어, 설비의 온도, 압력 변화나 진동 패턴을 분석해 고장을 미리 예측하면, 돌발정지 없이 생산을 지속할 수 있다. 이는 단순한 예방정비(PM)를 넘어 예측정비(Predictive Maintenance) 단계다. 또한 AI는 생산계획의 최적화에도 활용된다. 과거에는 관리자 경험에 의존해 생산 일정을 조정했지만, 이제는 AI가 수요 예측과 설비 가동률, 인력 배치, 자재 공급 상황을 종합 분석하여 최적의 생산 스케줄을 자동으로 제시한다. 이를 통해 납기 준수율이 높아지고, 재고 부담이 줄어든다. 품질관리
- 주택규 기자
- 2025-11-06 10:09
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생산관리 작업 표준화 이후, 자동화로 나아가는 단계별 설계 전략
많은 기업이 생산성을 높이기 위해 자동화를 추진하지만, 실제 현장에서는 실패하거나 기대만큼의 효과를 내지 못하는 경우가 많다. 그 이유는 대부분 표준 없이 자동화를 시도했기 때문이다. 자동화는 기계가 사람을 대신하는 과정이 아니라, 표준화된 작업 절차를 기계가 반복 수행하도록 만드는 일이다. 즉, 표준이 없으면 자동화도 없다. 작업 표준화가 완성되면, 그다음 단계는 자동화 설계(Automation Design) 이다. 자동화를 효과적으로 도입하려면 다음의 단계별 전략이 필요하다. 첫째, 반복성과 일관성이 높은 공정부터 자동화한다. 예를 들어, 동일한 동작을 반복하는 조립, 포장, 검사 공정은 자동화 효과가 크다. 반면 변수가 많거나 숙련자의 판단이 필요한 공정은 우선 순위를 낮춰야 한다. 둘째, 단계별로 도입한다. 한 번에 전면 자동화를 시도하면 리스크가 크다. 1단계 – 부분 자동화: 단순 반복작업을 중심으로 설비를 도입해 효율을 확인한다. 2단계 – 공정 자동화: 여러 작업 단계를 연계해 생산 흐름을 자동으로 조정한다. 3단계 – 통합 자동화: MES, ERP 등과 연동하여 전체 생산라인의 데이터를 실시간으로 관리한다. 셋째, 데이터 기반 의사결정 구조를
- 주택규 기자
- 2025-11-05 17:08
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AI 기반 생산최적화, 예측이 만드는 미래형 제조 경쟁력
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UPDATE: 2025년 11월 06일 15시 31분