제조업+인공지능 응용 현황과 시사점 PDF Free Download
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중국산업경제 브리프
제조업+인공지능
응용 현황과 시사점
1. 제조업은 인공지능 응용에 있어 가장 잠재력이 큰 분야
●
제조대국인 중국은 인공지능에 대한 풍부한 응용환경을 제공
- 중국 제조업의 인공지능 응용시장 규모는 2025년 140억 위안을 넘어 2019년 대비 연 40%
이상의 성장률을 유지할 것으로 예상
- 제조업 내 인공지능의 급속한 발전은 주로 5가지 요인에 의해 추진: ① 신형 인프라 등 정책 지
원, ② 방대한 데이터 환경, ③ 컴퓨팅 성능 향상, ④ 알고리즘 모델 최적화, ⑤ 응용 촉진을 위
한 자본과 기술의 결합
●
중국 제조업 고도화는 인공지능 응용발전에 광범위한 플랫폼을 제공
- 먼저, 인공지능은 2차 산업, 일상적이고 예측 및 프로그래밍이 가능한 작업 처리 등 저기술
업무를 대체
- 제조업 고도화 과정에서 반복, 규칙성 및 프로그램 가능성이 높은 작업은 지능형 산업용 로봇
과의 협력으로 점차 완성될 것으로 기대
- 제조업 R&D, 생산, 운송, 창고 및 서비스 등 분야의 지능화를 촉진하고, 산업 인터넷과의 결합
으로 품질이 높고 상업적 가치가 있는 새로운 응용 시나리오를 생성
2022년 3월 통권 93호
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산업 분석
●
인공지능은 글로벌 가치사슬의 재건을 주도하여 중국의 위상 제고에 기여
- 중국은 글로벌 가치사슬에서 기술 연구개발, 제품 디자인 및 고부가가치 서비스 영역에 적극
참여하지는 못했던 상황
- 인공지능 응용을 통해, 글로벌 가치사슬의 고부가가치 영역에 대한 중국의 적극적인 참여를
가속화할 것으로 기대
- 인공지능은 제조 측면에서의 설계 솔루션, 자동 제어, 원인 분석 외에도, 고부가가치 서비스
측면에서 제조, 경영 및 비즈니스 모델 혁신을 지원하고 제조기업을 통합 서비스 제공자로 전
환하는 것을 촉진
- 인공지능, 5G 및 산업 인터넷의 기술 통합 및 응용은 제조생산 및 서비스 모델, 의사결정 및
비즈니스 모델의 변화를 촉진
2. 제조업+인공지능 응용 현황
(1) 분야별 응용 현황
●
인공지능은 제조업에서 널리 활용되며 효율성 향상, 비용 절감, 제품 및 서비스 가치 증대, 새로
<그림 1> 제조업+인공지능 응용시장 규모
자료:
德勤
, “
制造业
+
人工智能创新应用发展报告
”.
단위: 억 위안(좌), %(우)
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운 비즈니스 모델 도출 등 다양한 응용 사례를 형성
- (사물 운반) 다양한 형태의 자동조립라인, 자동배분, 입고, 물류 로봇이 점차 적용되고 있고,
각 자재를 최적 경로로 최단 시간에 배송
- (생산계획) 지정된 작업, 사용 가능한 자원, 제약 조건 및 기업 목표 등 여러 조건 아래 최상의
생산계획을 생성하고, 신규 정보 및 데이터 추가 시 수많은 가상 작업을 통해 최적의 계획을
도출
- (품질 관리) 머신비전 장비는 머신러닝 알고리즘을 사용하여 정밀제품의 작은 결함도 발견하고,
주요 공정 데이터 분석을 통해 공정 최적화를 구현하여 제품 품질을 제고
- (현장 작업) 생산 조건의 변화를 지능적으로 감지하고 운행 지표의 최적 컨트롤 및 자동 복구
제어
- (예측·유지·보수) 장비 작동 데이터를 사용하여 고장 위험을 적시에 예측 및 경고하고, 유지·
보수를 위해 원인을 진단
- (기타) 산업용 로봇의 역량 강화(협동 로봇, 용접 로봇 및 드릴링 로봇의 정확도 및 효율성 향상),
데이터 및 사이버 보안(위험 식별 및 공격 차단)
(2) 산업별 응용 현황
●
전자, 자동차, 에너지, 전력산업은 인공지능에 대한 준비 수준이 매우 높고 응용 시장 규모 및
<표 1> 제조업+인공지능 응용 분야별 시장 규모
단위: 억 위안, %
시장 규모 연평균 성장률
2018 2025
사물 운반 0.9 12.3 44
생산계획 1.8 29.7 52
품질 관리 1.5 23.2 51
현장 작업 1.2 22.7 48
예측·유지·보수 2.3 42.7 49
기타 0.6 7.1 46
자료:
德勤
, “
制造业
+
人工智能创新应用发展报告
”.
2022년 3월 통권 93호
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산업 분석
성장세는 여타 산업보다 앞선 수준
- 전반적으로 제조업에 대한 인공지능 활용은 아직 초기 단계이지만, 많은 기업들이 인공지능
활용을 위해 노력하고 있으며, 관련 수직 산업의 발전을 공동으로 추진
- 참여 기업은 신생 기업, 기존 제조 대기업 및 기술 대기업 등 다양하지만, 각 산업마다 인공
지능을 적용할 준비 수준이 다르다는 점은 주목할 필요
- 자산, 기술, 표준 및 법규, 생태계의 4가지 측면을 기준으로, 전자·통신장비, 자동차 제조,
전력·전기산업이 비교적 준비가 잘 되어 있는 상황
<표 2> 제조업+인공지능 응용에 대한 업계 준비도
자산 기술 표준 및 법규 생태계
전자·통신장비
● ● ◕ ●
자동차 제조
● ● ◑ ◑
전력·전기
◕ ● ◑ ◑
기계장비 제조
◑ ◕ ◔ ◔
화공
◑ ◑ ◔ ◔
야금금속가공
◔ ◑ ○ ○
자료:
德勤
, “
制造业人工智能应用调查
2019”.
주: ● 높음, ○ 낮음.
<그림 2> 제조업+인공지능 응용산업별 시장 규모
단위: 억 위안
자료:
德勤
, “
制造业
+
人工智能创新应用发展报告
”.
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- 시장 규모 관점에서 보면, 2025년까지 전자·통신 및 반도체 인공지능 응용 시장 규모는 41억
위안, 자동차 제조는 37억 위안, 에너지·전력은 25억 위안, 제약은 17억 위안, 금속·기계
제조는 13억 위안, 기타는 8억 위안으로 예상
3. 주요 특징
●
제조업+인공지능 응용에 있어 예측·유지·보수 분야는 킬러 애플리케이션
1)
이 될 것으로 기대
- 비합리적인 유지·보수는 공장의 생산능력을 5~20% 감소시키고, 예상하지 못한 다운타임으
로 인한 기업의 손실 규모는 연간 최대 500억 달러 수준
- 기존 시스템은 온도 및 진동 상태 등 센서가 수집한 데이터를 분류하고 이상 감지 및 예측을
구현하였으나, 인공지능은 이 기능을 한 단계 제고
- 데이터를 계층화하고, 이미지, 오디오 및 기타 형태의 센서 데이터를 포함한 방대한 고차원
센서 데이터를 분석하여, 이전에는 적용할 수 없었던 일부 저품질 데이터도 사용 가능
- 예측·유지·보수 응용시장은 2018년 2억 3,000만 위안에서 2025년 42억 7,000만 위안으로
연평균 49% 성장할 것으로 예상
●
새로운 제조 모델을 활용한 지능형 생산계획 및 스케줄링의 응용 사례가 빠르게 증가
- 제조생산 시스템은 점점 복잡해지고, 생산 프로세스, 참여자 및 정보는 지속적으로 증가하고,
제품 유형은 다양해지며, 유연성 및 맞춤화에 대한 요구도 증가
- 미래 제조 모델은 공장 작업뿐 아니라 공급망, 물류 및 판매 시스템의 조정도 필요하며, 이러한
모든 문제는 제조기업의 생산일정에 도전으로 작용
- 인공지능 기술은 관련 알고리즘을 적용하여 지정된 작업, 가용 자원, 제약 조건 및 생산 목표
등 다양한 조건에서 최적의 생산계획을 도출
- 자재 및 용량 부족으로 주문·배송이 지연되거나 취소될 것으로 판단되는 경우, 솔루션은 구매
목록을 기반으로 가장 효과적인 구매를 추천
- 생산계획 응용시장은 2018년 1억 8,000만 위안에서 2025년 29억 7,000만 위안으로 연평균
성장률은 52%로 예상
1) 시장에 등장하자마자 다른 경쟁제품을 몰아내고 시장을 장악하는 새로운 서비스나 상품을 의미.
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산업 분석
●
향후 제조업+인공지능 응용은 제조공정 최적화 및 품질 관리로 확대
- 현재 품질 관리 응용의 대부분은 머신비전 품질 검사(불량 검출 등)이지만, 향후에는 생산공정
최적화로 확장되고 주요 공정 데이터를 분석하여 근본 원인에서부터 제품 품질을 개선할 것으로
기대
- 제품 품질은 많은 요인의 영향을 받고, 요인 간에는 일반적으로 상관관계가 존재하나, 기존
시스템은 복잡한 변수 관계와 원인의 상호 작용 및 누적 상황을 보여주는 데 한계
- 인공지능은 품질 관련 규칙을 찾고 품질과 변수 간의 관계를 명확하게 하여, 제조가 완료되기
전에 품질을 예측하고 오류의 원인을 식별하며 프로세스를 개선하기 위한 조치를 취할 수
있게 함.
- 이는 품질 편차의 리스크를 줄이고 사후 측정에 소요되는 많은 시간과 비용을 절약할 뿐만
아니라, 제조 효율성을 향상시키고 불량품을 축소
- 품질 관리 응용시장은 2018년 1억 5,000만 위안에서 2025년 23억 2,000만 위안으로 증가
하고, 연평균 51% 성장할 것으로 기대
●
인공지능 응용에는 높은 컴퓨팅 성능이 요구, AI 반도체시장의 성장 예상
- 거시정책환경, 기술 진보 및 인공지능 응용 확대 등의 요인으로 중국 인공지능 반도체시장
규모는 2018년 80억 위안에서 2025년 1,000억 위안을 초과하고 연평균 46% 성장할 것으로
기대
- 그러나 인공지능 반도체의 높은 기술 장벽으로 인해 GPU와 FPGA 시장은 외국 기업이 독점
하고 있고, 아직까지 ASIC만 독점하지 못한 상황
2)
* GPU 시장은 Nvidia 및 AM, FPGA 시장은 Xilinx 및 Intel Altera가 주도
- 중국 FPGA 시장에서 Xilinx와 Altera의 시장점유율은 각각 52%와 28%로 매우 높은 수준,
기술에서 지적재산권에 이르기까지 중국 FPGA 제조업체는 작지 않은 도전에 직면
- 현재 ASIC만이 해외 선도기업에 독점되지 않고, 중국 기업이 다양한 인공지능 응용 시나리오를
개발 중
2) GPU(Graphics Processing Unit)는 그래픽 처리장치, FPGA(Field Programmable Gate Array)는 프로그램이 가능한 비메모리
반도체의 일종이며, ASIC(Application Specific Integrated Circuit)는 특정한 전자·정보통신제품에 사용할 목적으로 설계된 비
메모리 반도체 칩.
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중국산업경제 브리프
- 중국 ASIC 제품의 지속적인 성장은 엣지 컴퓨팅의 성장에 기인하며, 앞으로 훈련 및 추론이
동시에 가능한 인공지능 장비가 대중화된다면 더 빠른 성장이 기대
- 한편, 2018년 이후 중국의 ASIC 업체 수가 급증했지만, 여전히 외국 알고리즘 아키텍처 설계에
집중하고 있으며, 로컬 반도체 알고리즘 설계업체의 시장점유율은 30%에 불과
4. 시사점
●
응용 확대를 위한 고수준의 컴퓨팅 기술 확보 및 반도체 핵심 기술이 요구
- 중국의 반도체산업은 빠르게 발전했지만 여전히 핵심 기술은 부족
- 해외 선진기업들이 시장점유율의 대부분을 차지하며 절대적인 우위를 보이고 있고, 중국 기업
은 주로 인공지능 전용 칩(ASIC)에 집중하며, 이들 기업은 주로 스타트업 및 인터넷 기업으로
구성
- 중국의 제조업은 공급망 보안, 핵심 데이터 및 지적재산권 보안을 보장하기 위해 중국 내에서
생산되고 제어 가능한 고성능 반도체 개발이 시급
●
산업 데이터 발굴 및 데이터 분석능력 격차 축소 필요
- 현재 데이터 기반 인공지능의 기술 경로에서는 데이터 수집 방식, 데이터 품질, 다양성, 규모
<그림 3> 인공지능 반도체 시장 규모
자료:
德勤
, “
制造业
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人工智能创新应用发展报告
”.
단위: 억 위안(좌), %(우)
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산업 분석
등이 인공지능의 역할에 직접적 영향을 미침
- 상업 데이터에 비해 산업 데이터의 소스와 형식은 더 복잡하고 데이터 해석 가능성, 신뢰성 및
정확성에 대한 요구사항이 더 높은 상황
- 현재 산업 데이터 응용은 데이터 수집 및 집계, 개발 및 응용, 유통 및 공유, 데이터 거버넌스
보안 등 분야의 개선이 필요
●
공정 개선 및 핵심 문제해결능력 증대, 산업 응용에 대한 복제 및 확장성 제고가 요구
- 현재 많은 AI 기술은 핵심적인 문제보다는 표면적인 문제에 초점
- 예를 들어, 제조공정 및 수율 개선을 위한 품질 검사에 컴퓨터 비전을 도입해도 제품이 생산된
후에야 결함을 찾아낼 수 있어 공정 개선 및 핵심 품질 문제 해결의 목적과는 거리가 먼 상황
- 또한, 산업 장비, 응용환경의 차이, 작업의 다양성으로 인해 현재 산업 응용에서 기계학습
모델의 복제 및 확장성이 비교적 낮은 수준
- 예를 들어, 산업 응용의 제품 검사에서 발견된 결함은 다른 생산라인의 제품 결함과 유형이
완전히 다를 수 있고, 한 기업에서 효율적인 알고리즘이나 솔루션을 도출하여도 다른 기업에
적용하여 동일한 효과를 얻기 어려운 실정
박가영_산업연구원해외산업실/산업통상연구본부연구원
