이미 제조현장에서 하루 수십만 TB(테라바이트) 이상의 데이터가 수집되면서 AI/Analytics∙IoT∙클라우드 등 IT 신기술을 적용해 데이터를 분석, 예측해주는 인텔리전트팩토리 요구가 증가하고 있다. 현재 자동 생산시스템을 체계화한 기업이라 하더라도, 수집한 방대한 데이터를 제대로 처리하지 못해 오히려 정확한 분석에 실패하는 경우가 적지 않다.

결국 경험에 의존해 데이터를 처리하거나 제한적인 샘플을 가지고 데이터 전체를 판단하는 치명적인 오류나 한계를 겪을 수밖에 없다. 현장에서 실시간 데이터 수집과 동시에 이를 인공지능(AI) 기술을 적용해 데이터를 자동으로 분류하거나 패턴을 파악하고 흐름을 알아내는 예측 기법을 갖춰야만 하는 이유가 여기에 있다.

제조업에서 재고는 곧 유지비용과 위험성 증가를 의미한다. 정확한 생산 계획을 수립하려면 과거 판매 실적 변화와 영향을 미친 요소, 가격 변동 시의 결과 등 다양한 정보를 분석해 수요를 예측할 수 있어야 한다. AI를 활용한 예측은 주문이 발생한 후에 대응하는 것이 아니라, 판매량과 수요를 미리 알고 대처한다는 점에서 한층 진보한 과학적 전략이며, AI 기술을 통해 유통 업체는 판매 물량을 미리 준비하고, 매장에서는 과학적 데이터에 기반 한 프로모션을 진행할 수 있으며, 제조사 역시 제품 수요의 변화를 자동으로 생산 라인에 반영할 수 있어 한층 부담을 덜 수 있게 된다.

삼성SDS(대표 홍원표)가 인공지능(AI) 기반 넥스플랜트(Nexplant™) 플랫폼으로 '인텔리전트팩토리(Intelligent Factory)' 사업 강화에 나선다고 28일 미디어데이를 통해 밝히고 인텔리전트팩토리 사업전략과 구축사례와 기대효과 그리고 제조업종 전문 역량과 IT기술력이 집약된 넥스플랜트 플랫폼을 각각 소개했다. 

넥스플랜트(Nexplant™)플랫폼으로 설비, 공정, 검사, 자재물류 등 제조 4대 핵심영역에서 고객사의 인텔리전트팩토리를 실현하고 있다고 한다. 넥스플랜트 플랫폼은 설비에 장착된 IoT센서로 수집된 대용량 빅데이터를 자사의 AI플랫폼인 ‘브라이틱스 AI’(Brightics AI)로 분석해 실시간 이상감지는 물론 장애 시점을 예측하는 등 설비 가동률을 높였고, 또 공정(생산과정)을 최적으로 제어∙분석해 공정품질을 30% 향상 시켰다고 밝혔다.

특히, 고객사 업무 노하우에 삼성SDS 기술력이 더해지면서 넥스플랜트 플랫폼은 AI기반 검사 예측모델을 적용해 불량 검출률을 극대화하고, 불량유형을 딥러닝으로 학습시켜 불량 분류정확도를 32% 증가시켰으며, 넥스플랜트 플랫폼은 무인 자재운반 기계 등 자재물류 장치들이 공장 내 하루 평균 수십만 Km를 이동하면서 중단 없이 최단 거리로 자율 주행하게 해주고 또, 자재물류 장치들의 소음∙진동∙발열∙위치 등을 AI로 분석해 장애를 사전에 감지∙예측하며, 이상원인을 자동진단하고 복구함으로써 장치 가동률을 향상시켜준다고 밝혔다.

한편 삼성SDS는 이날 AI기반 넥스플랜트 플랫폼을 더욱 고도화해 삼성관계사는 물론 대외고객의 인텔리전트팩토리 실현을 지원할 계획이며, 플랜트 설계∙시공부터 플랜트 운영까지 사업영역을 확장할 예정이다며, 이재철 스마트팩토리 사업부장(전무)은 “30여 년간 축적된 제조IT 구축 노하우와 기술력을 바탕으로 AI기반 인텔리전트팩토리 사업을 강화해 글로벌 제조 디지털트랜스포메이션 리더로 도약하겠다”는 의지를 밝혔다