제조·생산 팀의 반복 업무는 AI로 자동화할 수 있습니다. 이 글은 제조·생산 업무 자동화의 현실적인 순서와 주의점을 정리합니다.
dgm은 osFoundry 공급사(OS LLC)와 독립된 AI 도입 지원 파트너이며, osFoundry를 만든 회사가 아닙니다.
자동화하기 좋은 업무
- 불량 비전검출
- 예지보전
- 공정 파라미터 최적화
- 생산계획
- 작업표준·품질 문서 RAG
단계별 접근
- 반복되고 양이 많은 업무를 한두 개 선정합니다.
- 작은 범위로 개념검증(PoC)을 진행합니다(기업 AI 도입 5단계 참고).
- 효과가 확인되면 다른 업무로 확산합니다. 전반적인 방법은 업무 자동화 가이드에서 다룹니다.
자동화에서 놓치기 쉬운 것
제조·생산 업무는 공정 노하우·수율은 최상위 영업비밀이고 OT·생산망은 air-gap이라 엣지·온프레미스 추론이 사실상 전제이며 중대재해처벌법(안전)도 작용합니다. 자동화 과정에서 개인정보가 외부로 나가지 않도록 개인정보 보호법(PIPA)을 지키는 도입을 함께 설계해야 합니다. 함께 보면 좋은 글: 제조·생산 AI 도구, 제조·생산 AI 도입 사례.
osFoundry는 모델·도구·데이터를 한 계층에서 묶어 업무 흐름을 자동화하며, BYOK와 로컬·자체 호스팅을 지원합니다. dgm은 독립 파트너로서 제조·생산 자동화 설계와 osFoundry 구현을 지원합니다.