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지난 회차에서 스마트 제조의 KPI 설계에 대해 다뤘다면, 이제는 그 데이터를 어떻게 ‘예측’과 ‘최적화’로 연결할 수 있을지를 살펴볼 차례입니다. 바로 AI의 역할입니다. 이번 화에서는 제조업에서 실제 적용되고 있는 AI 모델링 전략을 품질 예측, 수율 향상, 병목 탐지라는 세 가지 대표 영역으로 나눠 구체적으로 이야기해보겠습니다.

 

1. 제조 AI는 결국 ‘패턴을 찾아내는 기술’이다

 

제조 현장에서는 수많은 데이터가 생성됩니다. 센서에서 나오는 수치, 작업자의 입력, 장비 상태 로그, 환경 조건까지. 이 방대한 데이터를 분석해 어떤 ‘패턴’을 찾아내는 게 AI의 핵심 역할입니다.

 

예를 들어, 어떤 온도 조건에서 제품의 불량률이 높아지는지, 어떤 조립 순서에서 시간이 많이 걸리는지를 찾아내는 건 사람이 일일이 파악하기 어렵습니다. 하지만 AI는 과거 데이터를 학습해 이런 패턴을 자동으로 찾아냅니다.

 

즉, 제조 AI의 본질은 ‘공정의 눈에 보이지 않는 흐름’을 드러내는 것입니다.

 

 

2. 품질 예측: 불량을 사전에 막는 AI 전략

 

품질 예측은 제조 AI에서 가장 많은 도입 사례가 있는 분야입니다. 대표적인 접근 방식은 ‘이상 탐지(Anomaly Detection)’와 ‘불량 예측(Classification)’입니다.

 

• 이상 탐지는 정상적인 공정 흐름과 다른 신호를 사전에 감지해 조기 경고를 가능하게 합니다. 예: 정상보다 높은 진동 신호 발생 → 장비 이상 징후로 예측
• 불량 예측은 제품 단위로 양품/불량을 분류하는 모델입니다. 센서 데이터, 이미지, 작업 조건 등이 주요 피처로 활용됩니다.

 

여기서 중요한 점은 ‘데이터 수집 타이밍’입니다. 공정 중간에 수집되는 데이터와 최종 품질 데이터를 정밀하게 매칭해야 학습 데이터셋이 구성되고, 그 위에서 신뢰도 높은 예측이 가능합니다.

 

 

3. 수율 향상: 조건 최적화와 공정 제어

 

AI가 공정 최적화에 쓰일 때는 보통 ‘회귀 모델’ 또는 ‘강화학습’ 기반 접근이 활용됩니다. 목표는 단순합니다. 동일한 자원으로 더 많은 양품을 생산하는 것.

 

예를 들어, 반도체 식각 공정에서 온도, 압력, 시간 조건을 약간씩 조정하면서 수율 데이터를 학습시킵니다. 이후 AI가 수율이 가장 높은 조합을 추천하거나, 실시간으로 조건을 조정합니다.

 

이때는 단순한 XGBoost 같은 머신러닝 모델 외에도, AutoML이나 Bayesian Optimization 방식이 자주 활용됩니다. 특히 조건이 수십 가지 이상일 경우 사람이 일일이 실험하는 것은 비효율적이기 때문에 AI의 자동 조건 추천 기능이 큰 효율을 냅니다.

 

 

4. 병목 탐지: 흐름을 읽는 AI

 

공정에서 병목은 전체 리드타임을 결정짓는 핵심 변수입니다. 병목 탐지 AI는 크게 두 가지 방향으로 발전하고 있습니다:

 

• 장비 가동/대기 로그 분석: 각 작업 단계의 평균 소요 시간과 대기 시간을 분석해 병목 지점을 찾아냅니다.
• 시뮬레이션 + 강화학습 기반 최적 공정 설계: 공정 순서를 여러 방식으로 시뮬레이션하고, AI가 병목을 최소화하는 공정 흐름을 추천합니다.

 

특히 MES와 연계해 로그가 잘 쌓여 있는 경우, 단 3개월 정도의 데이터만으로도 효과적인 병목 탐지가 가능합니다.

 

 

5. 실제 모델 적용 시 고려사항

 

AI 모델링이 아무리 정교하더라도, 제조 현장에서는 다음과 같은 요소들이 성공의 열쇠입니다:

 

• 현장 데이터 품질 확보: 센서 노이즈, 데이터 누락, 불일치 이슈는 반드시 전처리 단계에서 해결해야 합니다.
• 도메인 전문가와 협업: AI 엔지니어만으로는 설계가 불가능합니다. 공정 엔지니어와의 협업이 필수입니다.
• 경량화/속도: inference 속도가 너무 느리면 실시간 제어에 활용이 어렵습니다. 경량화가 필요합니다.
• ROI 명확화: AI를 적용한 후 어느 정도의 개선이 있었는지를 수치로 보여줘야 조직 내 확산이 가능합니다.

 

 

6. 마무리: AI는 공정을 이해해야 한다

 

제조 AI의 성공은 기술 그 자체보다도 ‘공정에 대한 이해’에 달려 있습니다. 좋은 품질 예측 모델을 만든다는 건, 결국 공정을 더 깊게 이해했다는 뜻이기도 합니다.

 

AI가 제조에 들어오는 시대, 우리는 ‘데이터 과학’이 아니라 ‘공정 과학(Process Science)’이라는 관점으로 접근해야 합니다. 다음 화에서는 이 흐름을 바탕으로 제조 AI의 실전 적용 사례들을 하나씩 살펴보겠습니다.