B컷전문 | 개발과 인생의 이야기

제조 AI는 이제 선택이 아니라 필수입니다. 품질 예측, 수율 향상, 병목 탐지까지 다양한 제조 AI 모델을 어떤 흐름 위에, 어떤 데이터 기반으로 설계하고 현장에 적용할 수 있는지 현실적인 시선으로 풀어봅니다.

제조 현장에 AI를 쓴다는 건 뭘까?

요즘 누구나 AI 얘기합니다. 제조도 예외는 아니죠.
"AI로 불량률 줄이자", "예지보전 하자", "데이터만 모으면 AI가 다 해줄 거야"…

그런데 현실은 다릅니다.
모델은 만들었는데 현장에서 못 쓰는 경우도 많고,
데이터는 많은데 학습이 안 되는 경우도 많고,
성과가 안 보여서 프로젝트가 멈추는 경우도 많습니다.

그래서 이번 글은 딱 현실적으로,
제조 AI를 어떤 흐름에서, 어떤 방식으로 설계해야,
진짜 쓸만한 도구가 되는지 이야기해보려 합니다.

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1. 제조 AI의 대표 활용 시나리오

품질 예측 (Quality Prediction)

• 공정 조건, 레시피, 설비 데이터 기반으로
• 제품이 만들어지기 전에 품질 문제를 예측

수율 향상 (Yield Optimization)

• 생산 실적과 불량 데이터를 분석해서
• 어떤 조건에서 수율이 좋아지는지 도출

병목 탐지 (Bottleneck Detection)

• 설비별 Cycle Time, 대기 시간 분석해서
• 어디서 정체가 생기는지 자동으로 잡아냄

예지보전 (Predictive Maintenance)

• 설비 진동, 온도, 전류 등 데이터를 학습해서
• 고장 징후가 보이면 미리 알림

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2. AI가 효과를 내기 위한 조건

AI가 성공하려면 모델이 아니라 ‘환경’이 중요합니다.

1. 공정 흐름이 명확해야 함

• 입력 → 처리 → 출력 구조가 불분명하면 라벨링도 어렵습니다

2. 데이터 품질이 좋아야 함

• 이상치, 결측치, 단위 불일치, 센서 오차... 다 학습을 망칩니다

3. 도메인 지식과 붙어야 함

• 설비 특성, 품질 기준, 공정 상식 없이 만든 모델은 의미가 없습니다

4. 예측 결과를 ‘쓸 수 있어야’ 함

• 예측이 됐어도 작업자나 시스템이 대응할 수 없으면 무용지물입니다

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3. 제조 AI 모델 설계 흐름 – 현실 버전

Step 1. 문제 정의

• 예: "품질 불량을 사전에 감지하고 싶다"
• 유형: 분류(Classification), 회귀(Regression), 이상탐지(Anomaly Detection)

Step 2. 데이터 수집 및 정제

• 설비 ID, 공정 조건, 배치번호, 작업자, 레시피 등 모으기
• 정제: Null, 이상치, 단위 통일, 시간 정렬

Step 3. Feature Engineering

• 온도 변화 속도, 압력 분산, 평균값 이동 등 파생변수 생성
• 시계열 변환 (LSTM/GRU 등 사용 가능성 고려)

Step 4. 모델 학습 및 평가

• LightGBM, XGBoost, RandomForest로 시작
• 경우에 따라 DNN, CNN, RNN 등 적용
• 평가지표: F1, AUC, RMSE, Precision/Recall 등

Step 5. 현장 적용 구조 설계

• MES/SCADA에 연동 가능해야 함
• 예측값을 시각화하거나 경고로 보낼 수 있어야 함
• 사용자 피드백 반영 구조 설계

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4. 제조 AI 현장 적용 사례 (요약)

사례 1: 음료 제조 공장 – 품질 예측

• 레시피별 온도/시간/회전수 기반으로 모델 학습
• NG 확률이 80% 이상일 경우 자동으로 작업 중단 경고

사례 2: 자동차 부품사 – 병목 탐지

• 설비별 실적 기반 Cycle Time 분석
• 병목 설비 재배치로 납기 단축 + OEE 상승

사례 3: 제약 공장 – 배치 수율 예측

• 배치 조건(원료, 온도, 교반속도) 기반 예측
• 예측 정확도 90% 이상 달성 → 레시피 개선 활용

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제조 AI는 '잘 만들기'보다 '잘 쓰기'가 중요하다

모델을 잘 만드는 것도 중요하지만,
그보다 더 중요한 건 모델이 현장에서 쓰이도록 만드는 것입니다.

데이터가 흐름 위에 있고,
분석이 공정 지식과 붙어 있고,
결과가 시스템에 녹아들어야,
비로소 AI가 ‘도움이 되는 기술’이 됩니다.

기술보다 중요한 건 흐름,
모델보다 중요한 건 문제 정의,
코드보다 중요한 건 현장의 피드백입니다.