작업 효율을 80% 향상시키는 제조업 데이터 분석 비결

작업 효율 80% 향상의 핵심은 모델이 아닌 데이터 인프라에 있습니다. 프로젝트가 데모 단계에서 멈추지 않고 성공할 수 있는 제조업 데이터 분석 비결을 준비했습니다.

제조업 AI 프로젝트 실패? 데이터 분석으로 문제를 해결하세요.

피지컬 AI가 탑재되어 사람처럼 행동하는 로봇, 제조 현장 생산직 근로자의 2년치 인건비만으로 평생 이용할 수 있습니다.

MES의 데이터 분석 후 작업 효율을 80% 향상시켰습니다.

제조업계는 전례 없는 변화를 맞이하고 있습니다. 위와 같이 긍정적인 사례들이 속속 등장하면서, 이 글을 읽고 계신 실무자, C레벨 분들도 아마 아래와 같은 장점을 기대하며 AI 개발과 제조업 데이터 분석을 진행하고 계실 것입니다.

현대차그룹 계열사 보스턴다이내믹스가 공개한 휴머노이드 로봇 ‘아틀라스’.

제조업 데이터 분석 시 얻을 수 있는 장점

1) 생산성, 효율성이 높아집니다.

제조업 데이터 분석의 가장 중요한 과제는 생산성 향상입니다. 설비마다 센서를 부착하면 실시간으로 데이터를 수집하고, 다양한 인사이트를 얻으며 생산성을 높이는 것이죠! 업종별 예시도 들어보겠습니다.

반도체 제조 공정: 각 장비의 처리 시간, 온도, 압력 데이터를 분석합니다. 분석 결과를 통해 최적의 공정 조건을 도출하여 불량률을 감소시킵니다.
자동차 부품 공장: 조립 라인의 병목 구간을 데이터로 식별하고, 생산 사이클 타임을 단축시킵니다.
식품 가공 공장: 설비 가동률 데이터를 분석하여 유휴 시간을 줄이고 생산량은 증가시킵니다.

2) 리스크를 예방할 수 있습니다.

기업이 성장하는 것도 중요하지만, 그 성장을 가로막는 리스크를 최소화해야 진정으로 발전할 수 있죠. 제조업 데이터 분석은 아래와 같은 리스크를 예방해줍니다.

예지보전: 진동, 온도, 소음 센서 데이터로 설비의 마모 상태를 분석합니다. 이 분석 결과 덕분에 설비가 고장나기 전 미리 예측하고, 유지보수로 진행할 수 있습니다. 설비의 80%가 망가졌을 때 비로소 손 보는 게 아니라, 10%만 망가졌을 때 보수할 수 있기에 유지보수 비용을 대폭 절감할 수 있습니다.
품질 이상 조기 감지: 제조업은 제품마다 일관된 품질을 유지하며 생산하는 것이 관건이죠. 조금이라도 공정 변수의 미세한 변화가 있을 경우, 이를 감지하여 대량 불량이 발생하기 전 공정을 조정할 수 있습니다.
생산 중단 가능성 사전 차단: 갑작스러운 생산 중단, 제조 기업들이 두려워하는 큰 리스크 중 하나죠. 원자재 공급이 부족하거나, 인력 배치 데이터를 종합적으로 분석하여 생산이 중단될 가능성을 미리 예방합니다.
원자재 보관 비용 절감: 업종에 따라 원자재 재고를 무작정 많이 보유하기 보다는 그때그때 준비하는 게 더 효율적일 수도 있습니다. 식품업처럼 신선도가 중요한 업종이 그 예시입니다. 원자재 재고 데이터와 생산 계획을 연계시켜서 적정 재고 수준 유지하고, 비용을 감소시킬 수 있습니다.
안전한 작업 환경: 제조업 데이터 분석으로 위험한 상황까지 사전에 감지할 수 있습니다. 실시간으로 안전 기준 준수 여부를 모니터링하고, 설령 사고가 발생해도 원인 분석을 통해 재발을 방지할 수 있죠.

당신의 AI 프로젝트가 실패하는 근본적인 이유는?

“이번 아이디어 진짜 괜찮아. 데모 버전도 너무 좋고, 잘 될 것 같은데?”

기대감을 담아 야심차게 시작한 제조업 AI 프로젝트. 그러나 데모 단계에서 멈추어버리고 맙니다. 그 이유는 무엇일까요? IBM AIOps 헤드 안드레아스 호른(Andreas Horn)은 이렇게 말합니다.

진짜 병목은 AI 모델이 아니라, 당신이 지난 5~10년간 방치해둔 '데이터 레이어'에 있습니다. 이렇게 모두가 훌륭한 AI 솔루션을 개발하기를 원하지만, 정작 기초가 탄탄한 데이터를 마련하는 사람은 거의 없습니다. - IBM AIOps 헤드 안드레아스 호른의 링크드인

이와 비슷한 맥락으로, 페블러스 데이터 커뮤니케이션팀은 이렇게 생각합니다.

귀사의 AI 역량은, 귀사의 데이터 역량을 절대 넘을 수 없습니다.

좋은 장비들을 갖추었는데도 불량품만 만드는 제조 공장이 있다면? 그 공장은 조만간 문을 닫을 것입니다. 기본적으로 '원료'의 품질이 떨어지기 때문입니다.

그런데 정작 이 명백한 사실을 AI 프로젝트나 MES(제조 실행 시스템) 도입 시에는 간과하는 경우가 많습니다. 원료, 즉 데이터의 품질이 나쁘면 AI나 MES에서 도출되는 결과물도 나빠지는 것은 당연합니다.

제조업 데이터 분석이 유독 어려운 이유는 무엇일까?

하지만 이런 문제를 인지했더라도, 제조업 데이터 분석을 실제로 진행하는 것은 유독 어렵게 느껴집니다. 그 이유는 무엇일까요?

1) 복잡한 멀티모달 데이터셋

95%의 제조 기업은 단 한 종류의 데이터만 다루지 않습니다. 다양한 데이터를 다룹니다.

센서 시계열 데이터: 0.1초 단위로 수집되는 온도, 압력, 진동 수치
설비 로그: 분 단위로 기록되는 장비 상태, 알람, 가동/정지 이력
이미지 데이터: 불량 검사, 표면 검사용 고해상도 사진
텍스트 데이터: 작업자 코멘트, 정비 이력, 이상 현상 기록
영상/음향 데이터: 실시간 모니터링 영상, 설비 소음 분석

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정말 다양하죠? 이 데이터가 각자 존재하는 게 아니라 실제로 결합되었을 떄 비로소 데이터의 의미가 생겨납니다. 그런데 이를 결합하는 것 자체가 어렵습니다. 측정 단위가 다르고, 센서마다 오차 범위가 다르고, 일부 센서가 고장이 나서 결과를 신뢰하기 어려운 것이죠.

이러한 점을 고려하여 멀티모달 데이터셋을 제조업에 알맞게 통합하고, 인과관계를 파악해야 합니다.

2) 부서 간 데이터 사일로

물론 멀티모달 데이터를 통합하는 것도 어렵지만, 또다른 문제가 있습니다. 바로 기업 안에서 데이터를 공유하기 어려운 상황, 이른바 ‘데이터 사일로’입니다.

같은 공장, 같은 설비를 다루고 있지만 그 차이가 있습니다. 아래와 같이 같은 설비에 대한 데이터가 네 군데 시스템에 각각 다른 이름으로, 다른 포맷으로 흩어져 있는 것이죠.

생산팀: MES(제조실행시스템)에 생산량, 작업 시간, 공정 진행 상황 기록
품질팀: QMS(품질관리시스템)에 검사 결과, 불량률, 클레임 이력 저장
설비팀: CMMS(설비관리시스템)에 정비 기록, 부품 교체 이력, 가동률 관리
IT팀: ERP에 구매, 재고, 원가 정보 입력

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그런데 이에 대한 명확한 차이를 서로 공유하지 않는다면, 데이터 품질 문제가 생겼을 때 빠르게 해결하기 어렵습니다. 중복 작업을 하느라 효율성이 떨어지기도 하고요. 데이터 분석을 통해 인사이트를 얻기도 어렵습니다.

작업 효율을 80% 향상시킬 수 있는 제조업 데이터 분석 및 활용 비결은?

문제점을 파악했다면 이제 해결해야 할 차례입니다. 그저 오류를 해결하는 선에서 벗어나, 작업 효율을 80% 향상시키는 분석 방법, 활용 방법을 알아보겠습니다. 이제는 멋진 프로토타입을 만드는 게 아니라, 실제 현장에서 생산성을 만드는 AI를 만들어야 하니까요.

데이터 인프라 기업 페블러스의 데이터 커뮤니케이션팀에서 그 비결을 3가지를 중심으로 말씀드리려 합니다.

1) 피지컬 AI에서 발생하는 약점을 예방하기

지난 몇 년간 우리가 열광했던 LLM(거대언어모델)은 그저 AI의 시작에 불과했습니다. 그 다음에 사람들이 열광할 모델은 바로 로봇, 자율주행차, 제조 공정 등 물리 세계와 상호작용하는 '피지컬 AI(Physical AI)'입니다.

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그런데 여기서 한 가지 딜레마가 발생해요. LLM에서는 오류가 발생하더라도 그저 불편한 차원에서 끝날 수 있습니다. 반면 피지컬 AI는 ‘현실 세계’ 기반입니다. 물리적으로 피해를 입을 수 있는 것이죠.

그렇다면 피지컬 AI에서 가장 주의하셔야 할 상황 2가지를 예로 들어보겠습니다.

물리적 환각 (Physical Hallucination)

피지컬 AI는 잘못된 데이터 학습으로 인해 '물리적 환각(Physical Hallucination)을 일으킬 수 있어요. 그런데 이는 LLM에서 발생하는 할루시네이션과는 보다 다른 차원입니다. 좀 더 위험한 것이죠.

예를 들어 로봇 팔이 물체를 잡을 때 마찰력을 무시하면, 실제 현장에서 물체를 떨어뜨리게 됩니다. 생산품이 파손되거나, 주변에 있는 직원들이 인명피해를 입을 수 있어요.

현실 속 희귀 상황까지 반영하지 못한다면?

현실을 그대로 반영해야 하는 AI라고 해서 ‘현실 세계 속 데이터만’ 사용한다면?

모순적이게도, 실패한 AI라 볼 수 있습니다. 그 이유는 무엇일까요?

현실에서 촬영하는 데이터들은 ‘완벽한’ 데이터 위주입니다. 그 외에 오차가 담긴 데이터, 희귀 상황(Edge Case)에 대한 데이터가 부족합니다. 사고, 재난 등 다양하죠.

또한 현실에서 모든 경우의 수를 테스트해서 합성데이터를 생성하려고 해도, 그 시간과 비용은 천문학적입니다. 폭발, 화재, 충돌과 같은 위험한 상황을 실제로 재현하기도 불가능하고요.

그래서 제조업 데이터를 분석하고, 분석한 데이터를 개선하기 위해서는 이렇게 진행해야 합니다.

우선 실제 공장 데이터로 시뮬레이션 엔진의 물리 모델을 보정합니다.
실제로는 발생하기 어려운 고장, 이상 상황을 시뮬레이션으로 생성하여 AI 학습하합니다.
핵심은 디지털 트윈(Digital Twin) 구축입니다. 현실 공장의 완벽한 가상 복제본을 만들어 실험 및 최적화하는 것이죠.
1~3을 지속적 피드백하며 반복하며, 현실에 가까운 데이터를 만들어냅니다.

2) 데이터를 '프로덕트'처럼 정의해야 합니다.

데이터는 단순한 파일이 아니라, ‘제품’처럼 관리해야 합니다. 이게 무슨 뜻인지 자세히 알아보겠습니다. 제품의 구성 요소를 보면 이렇게 나누어집니다.

소유권(Ownership): 이 데이터의 주인은 누구인가? (생산팀, 품질팀, IT팀)
사용자(Consumer): 누가 이 데이터를 사용하는가? (현장 관리자, 데이터 분석팀, 경영진)
제공 주기(Delivery): 언제까지 제공되어야 하는가? (실시간, 일 단위, 월 단위)
품질 기준(SLA): 어떤 품질로 제공해야 하는가? (정확도 99%, 지연시간 1초 이내 등)
접근 권한(Access Control): 누가 읽고, 누가 수정할 수 있는가?

이렇게 데이터를 프로덕트로 정의하면, 데이터 품질에 대한 책임 소재가 명확해지고, 문제 발생 시 빠른 대응이 가능합니다. 데이터를 분석하는 과정이 좀 더 효율적으로 발전합니다.

데이터 프로덕트의 핵심 특징과 구성 요소 출처: 가트너 보고서 - How Data Mesh Is Evolving and What That Means

3) 데이터마다 출처를 명확히 해야 합니다.

"이 분석 결과를 믿어도 될까?"

아무리 제조업 데이터를 분석해도, 분석 결과를 자체를 믿기 힘들 수도 있겠죠. 데이터 출처를 명확히 해야 하는 이유가 여기에 있습니다. 여기서 데이터의 출처는 데이터가 만들어진 일련의 과정이라고 생각해주시면 좋습니다.

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이 결과가 어떤 데이터에서 나왔는지 추적 가능하고, 중간에 어떤 가공과 변환이 이루어졌는지 확인 가능합니다. 문제 발생 시 원인 데이터까지 역추적할 수 있기에, 안전하고 믿을 수 있는 결과를 도출할 수 있습니다. 뿐만 아니라 외부 기관의 감사 요구가 있다면 자료로 제시하기도 용이합니다.

페블러스의 새로운 운영 체제, ‘데이터 그린하우스’

이제 기업의 CIO들은 이렇게 스스로에게 질문을 던져야 합니다.

"어떤 AI 모델을 개발할까?" (X)
"데이터 품질을 주기적으로 관리하고 공정을 최적화할 수 있는가?" (O)

이제 데이터의 품질을 관리하고 공정을 최적화하는 '운영 노하우'가 그 어느 때보다 중요해졌습니다. 페블러스는 이에 알맞게 ‘데이터 그린하우스’라는 운영 체계를 구축했습니다.

사계절 내내 화창한 날씨 아래에서 식물이 건강하게 자라나듯, 데이터 그린하우스는 피지컬 AI가 건강하게 자라날 수 있는 온실(Greenhouse) 같은 존재입니다.
최적의 온도, 습도, 양분을 제공하여 식물이 잘 자라게 하듯, 데이터 그린하우스는 최적의 데이터 환경을 조성하여 AI가 실제 현장에서 작동하도록 만듭니다.

페블러스의 데이터 그린하우스(Data Greenhouse) 위에서 자라나는 피지컬 AI!

페블러스는 AI 팩토리에 들어가는 원료의 순도를 높이고, 부족한 원료를 합성하여 공급하는 '원료 공급 및 공정 관리 OS'입니다. 그린하우스라는 OS 위에, 아래 3가지 시스템이 작동합니다.

1. 데이터클리닉 2.0 - 데이터 품질 관리 시스템

지금까지 데이터를 분석하고 전처리하는 데 소요하던 시간을 80% 단축할 수 있습니다.

센서 오류, 결측치, 이상치를 자동으로 감지하고 개선합니다.
‘실시간’으로 데이터의 품질을 모니터링합니다. 24시간 내내 데이터가 건강해질 수 있는 시스템인 것이죠.
데이터 품질 지표(정확도, 완전성, 일관성)를 리포트 형태로 제공합니다.

2. 페블로스코프 - 데이터 시각화 도구

발견하기 어려운 오류, 3차원 데이터 시각화 도구 페블로스코프를 통해 찾아낼 수 있습니다.

3. 페블로심(PebbloSim) - 피지컬 AI 특화 합성 데이터 생성 엔진

일반적인 합성 데이터 생성이 아니라, ‘물리적인 현실 환경에 특화’되어 있습니다. 실제 공장의 물리 법칙을 반영한 디지털 트윈 환경을 만드는 것이죠.
실제로는 수집하기 어려운 고장, 사고, 이상 상황 데이터까지 정밀하게 생성합니다.

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지금 페블러스 홈페이지에 방문하여 자세하게 알아보세요. ‘문의하기’ 버튼을 누르시고 귀사가 겪고 있는 문제점을 작성해주세요. 페블러스가 영업일 2~3일 내에 연락 드리고, 개선 방향성과 맞춤형 컨설팅을 제공해드리겠습니다.

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본 기사는 페블러스의 기획 하에 AI를 보조적으로 활용하여 작성되었으며, 페블러스의 엄밀한 감수를 거쳐 출간되었습니다.