구글 클라우드가 MDE(Manufacturing Data Engine)를 활용해 제조업체에서 운영 데이터의 잠재력을 최대한 활용할 수 있는 5가지 방법을 소개했다. MDE는 코텍스 프레임워크(Cortex Framework)를 활용한 똑똑한 데이터 정리 시스템이고, 코텍스 프레임워크는 데이터를 잘 활용할 수 있도록 해주는 일종의 가이드라고 할 수 있다.
코텍스 프레임워크는 데이터를 어떻게 정리하고, 분석하고, 활용할 수 있는지 알려주는 가이드와 필요한 도구를 제공한다. MDE는 필요한 데이터를 자동으로 수집하고, 정리하고, 가공해서 빠르고 쉽게 확인하고 관리하고 조치를 취할 수 있게 한다.
이 두 가지가 서로 손발을 맞춰 지능적이고 효율적으로 생산 라인에서 취합하는 데이터를 분석하고 활용하면, 문제가 발생해 공정에 영향을 주기 전에 해결을 하고 가동 중단을 최소화해 생산 효율을 높일 수 있다. 그리고 구글은 다음 5가지와 같은 구체적이고 실질적인 도움을 얻을 수 있다고 제시했다.
첫째, 디지털 우선 경험을 원하는 B2B 구매자의 요구를 맞출 수 있다. 가트너는 2025년에 발생하는 B2B 판매의 80%가 디지털 방식으로 발생할 것으로 전망했다. 기업 구매자들이 일반 소비자와 같은 구매 행동을 취하고, 이는 곧 온라인에서 원활하고 개인화된 경험을 제공할 수 있어야 한다는 것을 의미한다.
AI 기반 사용자 경험은 이에 대응할 수 있는 가장 효과적인 방법이다. 개인 고객을 위해 맞춤화된 구매 프로세스를 제공해 고객 경험을 향상하는 것처럼, 기업 고객에게도 맞춤형으로 제공하는 제품 추천, 간소화한 온라인 주문, 실시간 고객 지원을 통해 디지털 구매와 경험을 선호하는 구매자의 요구를 맞출 수 있다.
둘째, 공급망의 회복탄력성을 높이려면 예방적인 접근 방법이 필수적이다. 팬데믹은 글로벌 공급망의 취약성과 그 영향력을 실질적으로 경험하게 했고, 공급망 중단으로 인해 발생하는 문제는 일상적인 위험이 됐다. 액센츄어는 공급망 중단으로 인한 손실 규모가 일 년에 평균 1조 6,000억 달러가 이를 것으로 예상했다.
따라서 공급망 중단으로 인한 회복탄력성을 높이려면 사전 예방적인 접근법이 필요하고, 이를 위해서는 가시성을 높이고 예측 개선을 통한 잠재적인 위험을 식별하고 완화할 수 있어야 한다. 센서 데이터, 육안 검사, 물류 추적 등의 다양한 데이터를 분석해 선제적으로 대응할 수 있는 멀미모달 AI가 그 대안이 될 수 있다.
셋째, 숙련된 인력 부족을 디지털 기술로 해소할 수 있다. 생산 공정에서 발생하는 인력 공백은 거의 모든 제조업체가 당면한 가장 큰 어려움이다. 절대적으로 부족한 신규 인력도 어려움을 가속하는 요인이고, 숙련된 인력이 갈수록 줄어들고 있다는 것도 당장 해결해야 하는 사안이다.
멀미모달 보조 도구를 활용해 텍스트, 오디오, 비디오 등의 다양한 형식으로 필요한 정보에 즉시 접근하는 방법으로 기존 작업자의 생산 역량을 가속화해 숙련된 인력의 공백을 어느 해소할 수 있다. 또한, AI를 활용한 정보 검색, 음성 답변, 비디오 기반 교육 등을 이용해 신규 인력의 숙련도를 높이는 데 AI의 도움을 받을 수 있다.
넷째, 비즈니스의 의무가 된 지속 가능성을 강화할 수 있다. 지속 가능한 제품과 공정은 이제 선택이 아닌 필수가 되어 가고 있다. 소비자들은 그런 제품과 관행을 더욱 높은 기준으로 요구하고, 정부의 규제 역시 엄격해지는 상황이다. 모두에게 이로운 제품은 제품 자체뿐만 아니라 과정 역시도 고려해야 한다는 의미다.
이런 관점에서 AI 에이전트는 복잡한 지속 가능성 과정과 보고를 효율적으로 관리하고 수행하는 데 절대적으로 필요하다. 생산 공정에서 생성되는 방대한 데이터를 수집, 분석, 가공하는 과정을 자동화 및 지능화함으로써 규정에서 요구하는 사항들을 투명하고 효율적으로 처리할 수 있다.
다섯째, 전체를 조망할 수 있는 통찰력을 확보할 수 있다. 생산 공정에 발생하는 여러 가지 문제의 근원에는 여기저기 분산되어 존재하는 사일로화된 데이터가 있다. 데이터의 종류가 많기도 하지만 서로 다른 형식, 구조, 관리 조직의 차이에서 발생하는 장벽이 전체 공정의 원활한 흐름을 방해하는 것은 물론 의사 결정도 어렵게 한다.
이를 해결하는 유일한 방법은 사일로를 허물고 데이터를 통합해 상호 운용 효율을 높이는 것이다. 이 과정이 이루어지면 AI가 가진 잠재력을 극대화해서 데이터를 기반으로 통찰력을 얻을 수 있고, 의사결정을 지능화할 수 있다. 또한 이상 징후의 감시, 탐지, 예방 등 보안 기능을 강화하는 데도 효과적이다.
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