AI(인공 지능)로 이런 것을 할 수 있다.

많은 기업들이 디지털화를 진행하고 있다. 이미 몇몇 기업에서는 응용 사례에서 인더스트리 4.0이 구체적으로 구현되고 있다. 이제 다음 단계는 자동화를 지원하는 기계 학습이 될 것이다. 이에 필요한 인공 지능은 이번 하노버 메쎄에서 어플리케이션으로 선보인 것과 같이 이미 적용되고 있어, 인간은 창의적인 곳으로 눈을 돌려야 한다.

 

라인홀드 셰퍼(Reinhold Schäfer)

 

인더스트리 4.0 컨셉트를 실현하고 빅 데이터와 다양한 분석 기능을 통한 데이터 수집을 발전시키기 위해, 그리고 제조 프로세스를 자동으로 개선하기 위해, 기계와 장치에 어느 정도의 지능이 필요하다. 이력 데이터로부터 또 다른 자동화 잠재력을 만들어낼 수 있고, 스마트 생산이 인더스트리 4.0의 열쇠가 되기 때문이다.

크리스티안 로렌츠 (Netapp 제품 마케팅 시니어 매니저)의 설명이다. „제조 산업에게 완벽한 가치 창출의 디지털화는 오래 전부터 중요한 화두가 되었습니다. 자기 조직적이고 스스로 학습하는 생산 공장은 인더스트리 4.0의 목표이며, 새로운 기술 혁신으로 인해 이러한 이미지가 점점 다가오고 있습니다.“

 

인공 지능 및 산업에서 인공 지능 적용 사례

크리스티안 로렌츠, Netapp 제품 마케팅 시니어 매니저: „가능한 완벽한 가치 창출 체인의 디지털화는 제조 산업에 있어 이미 오래 전부터 가장 중요한 화두였습니다. 자기 조직적이고 스스로 학습하는 공장은 인더스트리 4.0의 목표이며, 계속해서 새로운 기술 혁신들로 인해 이러한 이미지가 손으로 잡을 수 있을 만큼 다가오고 있습니다.“

BMWi (독일연방경제에너지청)의 위임을 받아 iit (베를린 혁신 및 기술 연구소)가 실시한 한 연구에서 AI(인공 지능)가 제조 산업에서 미래의 가치 창출에 대한 막대한 잠재력을 지니고 있다고 밝혔다. 연구에 따르면 독일에서 인공 지능은 향후 5년 안에 약 318억 유로(원화로 41조 5천억 원)의 추가적인 가치 창출을 있을 것이라고 한다. 따라서 인공 지능이 전체 예상되는 성장의 1/3을 책임질 것이고 한다. 이 연구에 따르면 예측 분석, 로봇 공학, 지능적 어시스턴스, 자동화, 센서의 인공 지능 어플리케이션이 유망한 적용 사례에 속한다.

             예측 유지 보수는 많은 기업들에게 스마트한 제조 산업으로 입문하는 것이었다. 하지만 요즘은 자동화와 효율성으로 그 관심의 초점이 이동하고 있다. 이는 데이터 관리 전문업체 Netapp가 헬스, 자동차 엔지니어링, 경제 및 제조 분야의 독일 IT 전문가 120명을 대상으로 한 설문 조사에서도 나타났다. 이 설문을 통해 제조 산업에서 인공 지능은 RPA(Robotic Process Automation, 반복적인 제조 프로세스의 자동화)와 공급 체인 및 창고 관리를 위해 사용한다는 사실이 밝혀졌다. 이 두 가지 사항에 긍정적으로 대답한 업계 응답자는 각각 66.7%와 60%였다. 이와 관련하여 많은 업체들에게 아직은 인공 지능이 초기 전략 단계인 것으로, 그리고 제조업 의사 결정자들의 46.7%는 설문 시점이 대부분 인공 지능을 적극적으로 사용한 지 얼마 안된 것으로 나타났다. 경제 분야와 같은 다른 업계는 이제 겨우 시작일 뿐이다. 하지만 기업들은 낡은 IT 인프라를 현대화해야 할 필요성을 강하게 느끼면서도, 이 생산 프로세스의 디지털화에 대한 높은 비용을 두려워하고 있었다. 이행에 필요한 기간과 DSGVO 발효 이후 정보 보호도 주저하고 있는 대표적인 요인이 되고 있다.

             Netapp에 의하면 내부적인 정보 교환을 촉진하고 새로운 인력 통합을 수월하게 하기 위해 중장기적으로 자체적인 AI 팀을 구성하는 것이 절대적으로 필요하다고 하였다.

 

생체공학 솔루션에도 인공 지능이 도움이 된다

기업들은 인더스트리 4.0으로 가는 길을 막는 가장 큰 장애 요소로서 직원들의 지식 부족 외에 불충분한 데이터 보안, 산업 표준 부재, 연속적이지 않은 가치 창출 체인을 들었다.

자동화 업체 Festo는 생체 공학을 응용하여 자연에서 새로운 기술을 찾아내 산업 자동화를 구현하는 목표를 갖고 있다. 이 업체는 생체 공학적 솔루션을 찾기 위해 자연을 모델로 삼는다. Festo는 이와 관련하여 많은 응용 사례에서 인공 지능을 사용하고 있다. 한 가지 예시가 힘과 능숙함 그리고 정교한 운동 기능을 가진 독특한 인간의 손이다. Festo는 이번 하노버 박람회에서 공압식 로봇 손 Bionicsofthand를 선보였다. 공압식 경량 로봇인 Bionicsoftarm과 조합한 이 미래 컨셉트인 Bionicsofthand는 MRC(인간-로봇 협업)에 적합하다고 한다. 인간과 안전하게 직접 상호 작용할 수 있는 이 로봇 손은 공압식으로 구동되며, 로봇 손의 손가락은 공기 채널이 있는 유연한 벨로우즈 구조로 구성되어 있다.

             이 Bionicsofthand는 강화 학습 방법을 사용한다. 즉 모방하는 구체적인 동작 대신 로봇 손에 목표를 지정한다. 로봇 손은 시험을 통해 지정된 목표를 달성하기까지 반복적인 시도를 한다. 로봇 손은 정해진 과제를 성공적으로 수행하면 피드백을 받아 점점 자신의 행동을 최적화한다. 구체적으로 Bionicssofthand는 사전에 정해진 면이 위를 향하도록 12면 주사위를 돌린다. 이에 필요한 모션 전략을 학습하는 것은 카메라의 데이터와 인공 지능의 알고리즘을 바탕으로 디지털 트윈을 이용해 가상의 환경에서 이루어진다. 미래에는 사람과 로봇을 분리할 필요 없이 로봇 암을 이용하여 사람과 기계가 동시에 같은 공작물을 가공하는 것이 목표이다. 번거로운 안전 장치가 사라지면 제조의 의미에서 변환이 가능하고 유연하게 사용할 수 있을 것이다.

 

인공 지능이 기계 엔지니어링에서 역량을 넓힌다

기계 제조업체들은 다른 IT 기술이나 이전의 트렌드에 비해 빠르게 기계 학습과 플랫폼 경제학의 중요성을 감지하였다. 이에 응용 시나리오와 현실화가 관심을 받고 있다. 따라서 VDMA는 이번 하노버 박람회에서 소프트웨어와 디지털화를 주제로 다시 한 번 부각시켰다.

             VDMA 설문 조사에서 나타난 바와 같이 업계에서는 기계 학습을 바탕으로 어플리케이션 개발을 집중적으로 연구하고 있고, 제품 및 서비스뿐만 아니라 자체적인 프로세스에도 초점을 맞추고 있다. 2020년까지 기업들의 1/3는 자체 프로세스를 지원하고 개선하기 위한 어플리케이션을 이용하게 될 것이다. 이러한 방법은 역량을 확장하기 위한 향후 자체적인 서비스 확충할 때에도 결정적인 역할을 하게 된다. 현재 VDMA 소프트웨어 및 디지털화는 기계 엔지니어링에서 이미 달성한 성과와 이용 실태에 대해 깊이 있는 연구를 진행하고 있다.            VDMA 전문가 그룹 „Machine Learning“이 올해 사례 연구로 성공적인 이행 사례를 공개하였다. 중소 기계 제조기업들도 기계 학습과 이러한 기술의 가능성에 빠르고 집중적으로 익숙해지기 위해 노력해야 한다. VDMA 플랫폼 경제학 전문가 그룹은 기업들의 경험을 보여주는 백서를 만들어 지난 4월에 출간되었다. 중대형 기계 및 시스템 제조사들이 IoT 플랫폼을 사용하고 있는 것으로 나타났다(40% 이상). 이 VDMA 리포트에 따르면 기업의 약 80%의 경우, 제품 및 프로세스 디지털화 프로젝트에서 인력 가용성이 가장 큰 걸림돌인 것으로 나타났다. 서비스 파트너, IT 업체 또는 기계 제조사들과의 긴밀한 협업이 필요하기 때문이다.

 

우리의 미래를 위한 열쇠는 창의성이다

에드빌 그로테, HTV Halbleiter-Test-&-Vertriebs- GmbH CEO: „우리 경제와 우리의 삶은 분 단위로 변하고 있습니다. 내일 무슨 일이 일어날지 아무도 예상할 수 없습니다. 따라서 독일이라는 확고한 입지에서도 창의성은 필수입니다. 살아 남기 위해서는 창의성이 필요합니다.“

인공 지능이 지금까지 인간만이 가지고 있던 많은 영역에 침투하고 있다. 이러한 인공 지능에 의해 앞으로 어떤 일이 벌어질까? 그에 대한 대답을 HTV Halbleiter Test & Vertriebs GmbH의 CEO인 에드빌 그로테가 다음과 같이 제시한다. „향후 10년 간 의사를 비롯하여 미숙련 노동자에 이르기까지 일자리의 1/3이 없어질 것입니다. 인간은 이제 중요하지 않습니다. 미래에는 ‚기계 학습‘이 있기 때문입니다.“ 이런 이유로 창의적인 기업가 정신은 기업이 살아남기 위한 전제 조건이 됩니다. „우리 경제와 우리의 삶은 분 단위로 빠르게 변하고 있습니다. 내일 무슨 일이 일어날지 예상할 수 없습니다. 독일이라는 확고한 입지에서도 창의성은 꼭 필요합니다. 반드시 살아 남기 위해서라도 창의성은 필수 요소입니다.“ 성공하고 경쟁자들보다 앞서 나아가기 위해 기업 전략에 창의성과 혁신이 중요하다. 직원들에게 창의적이 될 기회를 제공하는 것이 아니라 창의적인 것을 요구해야 한다. „이를 통해 한 회사가 독창적이 되고, 견줄 수 없는 대상이 될 수 있으며, 다른 기업들보다 한 걸음 앞서 나갈 수 있습니다.“(에드빌 그로테)

           창의적이라는 것은 아직까지 없었던 새로운 것을 찾아내는 것을 의미한다. 하지만 새로운 것은 인간이 찾아내야 하고 그렇지 않으면 의미가 없다. 인간의 뇌는 오류 없이 사고하기에 적합하지 않으며, 창의적으로 사고하기에 좋은 구조이다. 우리는 컴퓨터처럼 기능하지 않고 종종 실수를 하기 때문에 새로운 아이디어를 떠올릴 수 있다. 아마도 로봇은 당분간은 인간의 창의성을 대체할 수 없을 것이다. 창의성은 유일무이한 인간의 능력이기 때문이다. 창의성은 우리 모두에게 존재하며, 우리는 창의성으로 자유롭게 활동하게 해야 한다.

„독일에서 오류는 심하게 처벌되는 경우가 많습니다. 따라서 그 만큼 창의성은 저지되기도 합니다. 하지만 변화에 대한 용기가 없는 사람은 아무 것도 바꿀 수 없습니다. 한번 시도해 보시기 바랍니다.“ (에드빌 그로테)

MM 코멘트

창의성에 투자하기

제조 현장에서 사람이 점점 사라지고 있다. 최근에 나는 에어랑엔의 Siemens 공장을 방문한 적이 있다. 몇몇 직원을 제외하면 수많은 로봇 암과 무인 운반 시스템이 작업을 담당하고 있었다. 그러한 모습을 보고 미래에 인공 지능이 전체 생산 컨트롤을 얼마나 맡을 수 있을지 상상하였다. 그렇다고 인간이 필요 없어지는 것은 아니다. 인간은 때때로 실수를 한다는 바로 그 점 때문에 인간적인 특성을 지니고 있다. 즉 기업은 창의적이고 다른 기업들과 차별화하기 위해 미래에도 인간이 필요하다. 혁신, 즉 제품과 프로세스 개선은 앞으로 아마 로봇, 앱 또는 기타 인공 지능에 의해 실행할 수 있겠지만 완전히 다른 종류의 합리적인 제품은 여전히 창의적인 인간의 머리에서 나올 것이다. 따라서 기업들은 앞으로 더욱 인간에게 투자해야 한다.

라인홀드 셰퍼(Reinhold Schäfer)