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특집 기사 by Adam Park 2월 21, 2025

제조업체는 인더스트리 4.0 추진 과정에서 얻은 데이터 정리, 표준화, 통합 경험 덕분에 AI 도입이 유리하지만, AI 통합률은 16%로 산업 평균보다 낮습니다. 성공적인 AI 확장의 핵심은 데이터 품질, 기존 시스템과의 통합, 점진적 접근법에 있습니다.

저자: 주디 큐비스(Judy Cubiss), 번역: 클로드(Claude)

인더스트리 4.0으로의 전환 과정에서 제조업체들은 IoT 센서와 생산 라인에서 얻은 데이터 스트림을 정리하고, 표준화하며,

통합하는 데 막대한 투자를 했습니다. 이러한 기초 작업이 이제 성과를 내고 있으며, AI 확장에 있어 분명한 우위를 제공하고

있습니다. (이미지: Getty)

산업 제조업은 단순히 인공지능을 확장하는 방법을 알아내는 것이 아니라, 이미 상당한 선두 자리를 차지하고 있습니다.

이 분야는 이미 인더스트리 4.0으로 디지털 전환을 경험했으며, 기기를 연결하고, IoT를 통합하며, 데이터를 실행 가능한 인사이트로 전환했습니다. 이들 기업은 수년간 디지털화의 복잡한 현실을 헤쳐나갔고, 이제 그 교훈을 제조업 AI에 적용하고 있습니다.

그러나 SAP의 새로운 산업 보고서 연구에 따르면, 제조업체들이 데이터, 통합, 확장에 관한 경험을 통해 다른 분야가 일반적인 함정을 피하고 AI 전환을 가속화하는 데 도움을 줄 수 있지만, 현재까지 산업 제조업체의 16%만이 AI를 통합했으며, 이는 전체 산업 평균 25%에 비해 낮은 수치입니다.

산업용 SAP Business AI | SAP 코리아

간소화된 재무에서 예측형 제조, 인재 확보, 인사이트 있는 마케팅에 이르기까지 작업을 자동화하세요.

이는 흥미로운 발견입니다. 이것이 시급성 부족을 보여주는 것일까요? 만약 그렇다면, 왜일까요? 산업 제조업의 AI 도입 장벽은 대부분의 산업보다 낮지만, 아마도 이들 기업이 신중하게 접근하는 이유는 무엇보다도 전환 피로감 때문일 것입니다. 그리고 이것이 바로 이들 기업의 여정이 가치 있는 청사진을 제공하는 이유입니다.

제조업 AI: 새로운 상황에서의 익숙한 도전

산업 제조업체에 있어 AI는 데자뷰처럼 느껴집니다. AI 확장은 인더스트리 4.0 혁명 당시 직면했던 많은 장애물—분산된 데이터, 레거시 시스템, 인력의 회의적 태도—을 다시 떠오르게 합니다. 하지만 이러한 과제를 이전에 해결해 본 경험이 있기에, 이들 기업은 어디에 에너지를 집중해야 할지 알고 있습니다.

산업 제조업의 AI 도입에 대한 확장성과 영향력 요약 정리

예를 들어 데이터를 살펴보겠습니다. AI는 공급받는 데이터만큼만 좋을 수 있으며, 제조업체들은 엉망이고 일관성 없는 입력이 나쁜 결과로 이어진다는 것을 배웠습니다. 인더스트리 4.0으로 전환하는 동안, 그들은 IoT 센서와 생산 라인에서 나오는 데이터 스트림을 정리하고, 표준화하며, 통합하는 데 많은 투자를 했습니다. 이러한 기초 작업이 이제 성과를 내고 있으며, AI 확장에 있어 명확한 우위를 제공하고 있습니다.

이제 막 시작하는 산업에 있어 이 교훈은 매우 중요합니다: 확장하기 전에 먼저 정리 작업을 해야 합니다.

그 다음은 시스템 문제입니다. 산업 제조업이 핵심적인 레거시 인프라에 의존한다는 사실은 오래된 시스템의 교체가 항상 가능한 옵션은 아니라는 뜻입니다.

금융 서비스 AI 도입에 관한 5가지 오해 | 특집 기사

금융 서비스 분야에서 AI는 사람을 대체하거나 급진적 변화를 가져오는 위협이 아니라, 생산성 향상, 새로운 직무 기술과 역할에 대한 수요 창출의 잠재력이 있습니다. AI는 이미 충분히 성숙한 기술이며 점진적으로 도입해 진화할 기회입니다.

대신, 이들 기업은 구기술과 신기술 사이의 다리를 놓는 전문가가 되었습니다. 가장 화려한 접근법은 아닐지 모르지만, 효과적이며—다른 분야에 있어서도 처음부터 시작하는 것보다 통합이 종종 더 실용적이고 덜 위험함을 상기시켜줍니다.

AI가 제조업에 가져오는 게임 체인저

인더스트리 4.0이 점들을 연결하는 활동이었다면, AI는 다음에 무엇이 올지 예측하는 일입니다. AI를 통해 제조업은 이미 운영 전반에 걸쳐 획기적인 결과를 보고 있습니다.

AI는 프로세스의 속도를 높일 뿐 아니라, 더 스마트하게 만들고 있습니다:

• 예측 유지보수: 센서 데이터를 분석하여 장비 고장을 예측하고, 비용이 많이 드는 가동 중단을 방지합니다.
• 품질 보증: AI 기반 비전 시스템을 사용하여 생산 라인에서 실시간으로 결함을 발견합니다.
• 에너지 관리: 수요를 예측하여 에너지 사용을 최적화함으로써 지속가능성과 비용 효율성을 모두 향상시킵니다.

이러한 적용 분야는 운영상의 두통을 해결할 뿐 아니라 실질적인 가치도 제공합니다. 그리고 제조업에 뿌리를 두고 있지만, 그 뒤에 있는 논리는 보편적입니다. 모든 산업에는 더 스마트하고 데이터 기반 솔루션의 혜택을 받을 수 있는 병목 현상이 있습니다.

다른 산업을 위한 3가지 교훈

제조업체가 AI와 함께 직면하는 과제는 다른 모든 사람들이 씨름하고 있는 문제와 동일합니다. 데이터 사일로, 연결되지 않은 시스템, 인력 준비 상태는 전반적인 장벽입니다.

지속가능한 포장재 회사의 드론 재고관리 | 특집 기사

종이류와 포장재 전문 기업 몬디그룹(Mondi Group)의 지속가능경영을 올바른 방향으로 유지하기 위해서는 인상적인 IT 전략과 여러 대의 드론이 필요합니다. 자율비행 드론으로 안전하고 효율적인 재고관리를 실현한 몬디의 이야기를 확인하세요.

하지만 산업 제조업의 경험은 이러한 장애물을 헤쳐나가기 위한 플레이북을 제공합니다:

1. 데이터 품질은 나중에 생각할 문제가 아닙니다. 제조업체들은 쓰레기 데이터가 들어가면 쓰레기 결과가 나온다는 것을 알고 있으며, AI를 확장하기 전에 데이터 스트림을 정리하는 데 투자했습니다.
2. 중단보다 통합을 우선시하세요. 이는 새로운 기술이 기존 시스템을 완전히 대체하기보다는 보완하도록 보장합니다.
3. 작게 시작하세요. 물류 최적화나 재고 관리와 같은 타겟팅된 AI 적용 분야에 집중하면 모멘텀을 만들고 조직 전체에 신뢰를 구축합니다.

향후 전망: AI의 진화

산업 제조업의 AI 여정은 각각 이전 단계를 기반으로 하는 세 가지 도입 단계를 강조합니다:

1. 자동화: 첫 번째 단계로, 반복적인 작업이 효율성을 향상시키기 위해 간소화됩니다.
2. 프로세스 전환: AI가 운영 방식을 재고하기 시작하여, 더 스마트하고 적응력 있게 만듭니다.
3. 자율성: 궁극적인 목표로, AI 시스템이 실시간 변화에 인간 개입 없이 대응하며 독립적으로 워크플로우를 관리합니다.

대부분의 산업은 현재 자동화와 전환 사이 어딘가에 있습니다. 그러나 제조업에서 볼 수 있듯이, 자율성은 전에 생각했던 것만큼 멀리 있지 않습니다. AI 확장에 투자할 의지가 있는 기업에게는 자연스러운 진행 과정입니다.

제조업체의 클라우드 ERP 도입을 방해하는 4가지 오해 | 특집 기사

오해와 달리 클라우드 ERP는 복잡한 프로세스를 처리하며, 표준화를 넘어 맞춤형 설정을 실현하고, 재무를 넘어 제조 및 물류를 지원하며, 높은 성능과 신뢰성을 제공합니다. 이를 통해 운영 합리화와 효율성 제고는 물론, 강력한 성장 기반을 제공합니다.

더 큰 그림: AI는 전략적 변화

결론적으로 AI는 단순한 도구가 아니라 전략적 변화입니다. 제조업의 인더스트리 4.0 여정은 전환이 단일 프로젝트가 아니라 마인드셋이라는 사실을 보여주었습니다.

AI 확장에는 인내, 끈기, 반복할 의지가 필요합니다. 하지만 그 보상—더 큰 효율성, 더 스마트한 의사결정, 향상된 고객 가치—은 그 노력의 가치가 있습니다.

제조업체들이 배운 교훈은 명확합니다. 기본에 집중하고, 통합을 수용하며, 지속적인 개선을 목표로 하세요.

추가적인 제조업 연구, 통계, 문제점 해결책은 여기에서 확인할 수 있습니다.

• 원문: How AI Is Changing The Game In Manufacturing, SAP BrandVoice, Forbes.com

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