제조 기업 AI 프로젝트의 가장 큰 실패 원인은 데이터·시스템·현장이 분리되어 있기 때문입니다. 설비 데이터는 존재하더라도 시스템 간 통합이 되어 있지 않아 AI 학습에 활용하기 어렵고, AI 모델이 개발되더라도 실제 공정 시스템과 연동되지 않아 현장 적용 단계에서 멈추는 경우가 많습니다. 또한 PoC에서는 성공하더라도 데이터 거버넌스·MLOps 운영 체계·조직 변화 관리가 뒷받침되지 않으면 전사 확산 단계에서 중단되는 사례도 빈번합니다.

(주)두산 디지털이노베이션BU는 이러한 실패 패턴을 제조 현장에서 직접 경험하고 해결해온 노하우를 바탕으로, 데이터 통합부터 현장 적용까지 End-to-End 구조로 AI를 구축합니다.

AI 도입은 기술 선택이 아니라 비즈니스 문제 정의에서 시작해야 합니다. 어떤 설비의 어떤 문제를 해결할 것인지, 그 문제를 해결하기 위해 필요한 데이터가 현재 수집·저장되고 있는지를 먼저 확인해야 합니다. 이후 AI 전략 수립(문제 정의 및 로드맵 설계) → 데이터 통합 및 인프라 구축 → AI 모델 개발 및 적용 → 운영 및 지속적 최적화의 단계로 접근하는 것이 효과적입니다.

(주)두산 디지털이노베이션BU는 기업 상황에 맞춘 실행 가능한 AI 로드맵 수립부터 지원합니다.

예지정비는 설비 센서 데이터(진동·온도·전류 등)를 AI로 분석해 고장이 발생하기 전에 이상 징후를 사전에 감지하고 대응하는 기술입니다. 사후 정비(고장 후 수리)나 주기적 예방 정비와 달리, 설비의 실제 상태를 실시간으로 판단하기 때문에 불필요한 교체 비용을 줄이면서도 비계획적 다운타임을 최소화할 수 있습니다. 제조 현장에서 AI 도입 시 투자 대비 효과(ROI)를 가장 빠르게 확인할 수 있는 영역 중 하나입니다.

(주)두산 디지털이노베이션BU의 AllyOn AI Prediction Suite는 기존의 예지정비에서 한 단계 더 나아가, 이상 발생 시 사전에 정의된 룰과 완전히 일치하지 않는 미세한 이상 징후까지 포착하고, 원인을 분석해 지속적으로 모델을 고도화합니다.

제조 AI 도입의 주요 기대 효과는 크게 다섯 가지입니다.
① 설비 운영 최적화: 예지정비를 통해 비계획적 다운타임을 최소화하고 설비 수명을 연장합니다.
② 공정 최적화: 온도·압력·속도 등 공정 변수를 AI가 분석해 최적 생산 조건을 자동으로 도출함으로써 생산량을 늘리고 품질을 안정화합니다.
③ 품질 검사 자동화: Vision AI를 활용해 미세 결함까지 자동으로 감지하여 불량률을 최소화하고 검사 인력을 효율화합니다. 이를 기반으로 데이터 기반 의사결정이 가능해져 운영 안정성과 비즈니스 경쟁력을 장기적으로 강화할 수 있습니다.
④ 업무 자동화 및 효율화: 제조 현장의 데이터를 자산화하고, 복잡한 분석 과정을 대폭 단순화하여 업무 방식을 혁신합니다.
⑤ 안전한 작업 환경 구축: 위험 상황을 사전에 감지하고 산업 재해를 예방해 생산성을 향상합니다.

AI OCR은 작업 지시서·검사 성적서·납품 서류 등 제조 현장의 종이 문서를 자동으로 디지털화하고 분류·저장하는 기술로, 수작업 입력 오류를 없애고 문서 처리 속도를 획기적으로 높일 수 있습니다. 담당자가 수기 문서를 직접 입력하는 과정에서 생기는 오류와 지연을 방지할 수 있으며, ERP·MES와 연동하면 처리 결과가 생산·품질 데이터에 실시간 반영이 가능합니다.

(주)두산 디지털이노베이션BU의 AllyOn AI App Suite는 AI OCR을 통해 제조 현장 문서의 디지털 전환과 데이터 자산화를 지원합니다.

AI 기반 안전관리는 CCTV·IoT 센서 데이터를 실시간 분석해 위험 상황을 사전에 감지하고 즉시 경보를 발령하는 방식으로, 사고 발생 후 원인을 규명하는 사후 대응 방식과 달리 위험 구역 무단 진입, 설비 이상 온도·압력을 자동 감지해 즉각 알림을 제공합니다.

(주)두산 디지털이노베이션BU의 AllyOn AI Safety Suite를 활용해 실시간 현장 안전 데이터 수집·분석부터 실시간 예측 분석, 준수 현황 리포팅, 법적 규제와 사내 규정 간의 갭 분석 및 위반 가능성 사전 경고까지, 제조 현장의 안전 관리 전 과정을 통합적으로 지원합니다.

제조 데이터 활용은 수집 → 통합 → 분석 → 적용의 4단계로 접근해야 합니다. 먼저 유·무선 센서(진동·온도·전류)와 ERP·MES 시스템의 데이터를 하나의 파이프라인으로 통합하고, AI 학습에 적합한 형태로 정제합니다. 이후 예지정비·공정 최적화·품질 분석 모델을 개발해 실제 운영 환경에 적용합니다.

가장 중요한 선결 조건은 현장에 분산된 제조 데이터를 연결하는 통합 파이프라인 구축이며, (주)두산 디지털이노베이션BU는 이 단계부터 현장 적용까지 전 과정을 지원합니다.

스마트 팩토리 구축은
① 설비·공정 자동화(수작업 공정의 자동화 및 디지털 제어 환경 구성)
② 데이터 수집 인프라 구축(ERP·MES·설비 센서 데이터 통합 파이프라인 구성)
③ 데이터 가시화(수집된 데이터를 실시간으로 모니터링하고 파악할 수 있는 대시보드 구현)
④ 시스템 간 연동 및 최적화(ERP·MES·SCM 등 공장 운영 시스템 간 데이터 흐름 통합)의 4단계로 진행됩니다.

이 과정을 통해 공장 운영의 효율화와 디지털화를 가능하게 하는 기반이 완성되며, 충분한 데이터가 축적된 이후 예지정비·공정 최적화·Vision AI 등 제조 AI 적용 단계로 발전할 수 있습니다. (주)두산 디지털이노베이션BU는 스마트 팩토리 인프라 구축부터 제조 AI 지능화까지 이어지는 전 단계를 AllyOn을 통해 통합 지원합니다.

글로벌 선도 제조 기업들은 예지정비, 공정 최적화, Vision AI 기반 품질 검사의 세 영역에서 AI를 단순 PoC 수준을 넘어 실질적인 운영 시스템으로 내재화하고 있습니다. 설비별 이상 감지 모델을 상시 운영하고, 수집된 데이터를 지속적으로 AI 학습에 재투입하는 MLOps 체계를 갖춘 기업들이 경쟁 우위를 확보해 나가고 있습니다.

(주)두산 디지털이노베이션BU는 두산그룹뿐만 아니라 외부 고객사 제조 현장에서 이러한 체계를 직접 구축·운영해온 경험을 보유하고 있습니다.