제조 인공 지능 (제조 AI, 제조 에이아이)

제조(製造)의 한자는 지을제 지을조로 구성되어 있다. 소가죽을 잘라서 옷을 만드는 지을제, 소를 바치고 제사 축문을 읽은 후 걸어가서 큰 건축물을 짓는 지을조의 두 글자를 합친 단어이다. 이를 풀이하면 옷도 만들고 집같이 큰 제품도 만드는 것이 제조이다.

 

제조에 인공지능 기술을 접속하는 것은 이미 부분적으로 적용되어 있는 기술인데 좀더 통합성을 높이고 효율화하는 부분이 중요하다. 일단 저자도 모든 것을 경험하지 않았기에 이 글을 쓰면서 정리해보려고 한다. 어떤 아이가 생기면 태어나기 전에 태명을 하나 짓는다. 훈민정음의 태명이 언문인 것 처럼 이 아이의 이름을 제조 인공 지능, 제조 AI, 제조 에이아이라고 부르기로 하자. 마음에 들지 않으면 나중에 개명하면 된다.

 

1. 자율 생산 계획: 무엇을 얼마나 언제 어떻게 몇일 걸려서 생산해야 하는지 스스로 결정한다.

 

-요즘 고객들은 물건을 마트에서 사지 않는다. 쿠팡같은 인터넷 쇼핑, 모바일 쇼핑 등의 판매사업자를 통해 구입한다. 판매 사업자들은 물류창고에 고객이 사고 싶은 물건을 안전재고 레벨까지 적재해야 한다. 고객이 주문하면 바로 배송하는 배송시스템은 물류창고 시스템과 연결되어 있을 것이다. 이 물류창고에 얼마의 재고를 가지고 있어야 하는지는 판매사업자가 결정하게된다. 판매 사업자는 고객이 주문하여 판매한 물건의 재고량을 관리하고 있다가 판매 배송이 이루어져서 해당 모델이 안전재고 이하로 내려 가면 제조 업자에게 구매 요청을 하게 된다. 

 

제조 업자는 여러 판매 사업자들에서 들어오는 모델, 수량 정보를 받게된다. 이 모델, 수량정보를 기준으로 생산을 편성하면 시간이 걸려서 제 시간에 판매사업자에게 공급할 수 없기 때문에 미리 생산하여 제품 창고에 쌓아 놓아야 한다. 여기에 딜레마가 있다. 어떤 제품을 얼마나 보유하고 있어야 판매사업자에게 제 시간에 공급하면서도 재고비용 생산비용을 줄일 수 있는지 결정하는 생산 계획 지능이 필요하다. 

 

 

2. 자율 공장 구성: 만들어야 하는 그 무엇을 생산공장과 생산공정을 어떻게 구성해서 만들 것인지 스스로 구성하고 시뮬레이션하여 스스로 결정한다. 

 

-소형제품부터 대형제품을 한 개의 공장에서 생산할 수 도 있지만 소형제품과 대형제품을 그룹핑하여 특성화 공장을 구성하여 생산할 수도 있다.

-수출향지에 따라 한 곳에서 생산해서 배송할 수도 있지만 지역별 거점에서 생산할 수 있도록 분산시킬 필요도 있다. 분산의 경우에 지역별 거점별로 유사한 공급망을 구성하는 것은 비효율적이기 때문에 모든 공급망을 보유한 메인 공장과 최종 제품의 조립이 이루어지는 거점 공장으로 나누는 것도 고려가 필요하다. 

-공장간 부품 재고의 공유도 필요하다.

-공장구성의 시뮬레이션은 한 번만 이루어지는 것이 아니라 주문의 수량, 납기만족도, 재고량, 불량율 등을 기준으로 주기적으로 이루어져야 한다. 

 

 

3. 제조공정 개선 : 제조 모델의 모듈화/공용화, 제조 공정 구성의 효율화를 스스로 모니터링하고 문제를 찾아내서 개선을 요청한다.

 

제품창고에 쌓아 놓는 재고 상품의 수를 줄이려면 생산 속도가 빨라야 한다. 어떤 제품을 생산하던 그 속에 들어가는 부품들이 모듈화/공용화되어 있으면 상품의 수를 늘리면서도 재고의 부담을 줄일 수 있다. 어떤 부품을 모듈화/공용화하면 얼마만한 효율이 있는지 스스로 시뮬레이션하고 공정개선을 요청하는 지능이 필요하다. 제조 공정의 Bottle Neck을 모니터링하면서 어떤 공정의 장비의 어떤 측면(모델변경, 장비유지보수주기 등)을 교체하면 얼마만큼의 효율이 증가하는지 스스로 시뮬레이션하고 개선 요청하는 지능이 필요하다.

 

 

4. 제조 순서 결정 및 최적화 : 어떤 순서대로 제품을 생산해야 하는지 제조 순서를 결정하고 실시간 상황에 따라 순서를 계속 변경하면서 스스로 최적화한다.

 

제조의 순서가 한 번 결정된 후 자재의 문제, 공정의 문제, 품질의 문제, 재작업 등 예측이 어려운 이슈들이 발행한다. 이런 이슈들이 발생할 경우 플랜을 수정하여 이슈 있는 생산은 Holding시키고 문제 없는 다른 주문들을 처리할 수 있도록 하는 지능이 필요하다.

 

 

5. 자재의 품질, 제품의 품질 검사의 자동화

 

자동화에 가장 걸림돌이 예측이 어려운 돌발 변수들이다. 이런 돌발 변수를 줄이기 위해서는 자재와 제품의 전량 품질 검사가 필요하다. 사람이 하게되면 불량이 유출될 수도 있고 시간이 많이 걸린다. 이런 부분의 자동화 및 지능화를 통해 품질 수준을 높여가야 한다. 

 

 

6. 내구성 검사의 자동화 및 지능화

 

전 세계에서 쏟아져 나오는 제품들의 차별화는 결국 내구성이다. 제품의 내구성을 높이기 위해서는 제품 설계를 보완해 나가야 한다. 내구성 검사를 통해 제품의 추약부분을 빨리 찾아내고 개선 요청하는 내구성 검사의 지능화가 필요하다.

 

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시간 나는 대로 생각을 정리해서 계속 업데이트해 나가겠습니다.