과제명 : "제조AI 고도화를 위한 SDM 플랫폼 핵심기술 개발 및 성과확산"

출처 : 산업자원부

 

[개요]

제조AI 고도화를 위해 국내 주요 제조업의 특성을 고려한 MFM(Manufacturing Foundation Model)핵심 기술 개발하고 이를 기반으로 유연한 현장 데이터 운영/관리를 지원하는 SDM(Software-Defined Manufacturing) 플랫폼의 개발 및 대표 업종을 고려한 현장실증 테스트베드 개발 등을 총괄 지원

• MFM(제조 파운데이션 모델) : 다양한 유형(시계열, 이미지 등)의 제조 데이터를 사전 학습하여 제조 특화 AI모델을 생성할 수 있는 범용 인공지능 기술
• SDM(소프트웨어 중심 제조) : 공장 내 제조 데이터를 기반으로 제조 운영에 필요한 AI 기능을 생성 및 실행하여 공정의 유연성을 확보하고 최적 생산이 가능하도록 지원하는 소프트웨어 플랫폼 기술

[세부 과제]

세부 번호	과제명	비고
1	SDM 플랫폼을 위한 MFM 핵심 기술개발
2	자동차/조선/기계 업종 데이터 확보 및 SDM 실증 테스트베드 구축
3	철강/정유/석유화학 업종 데이터 확보 및 SDM 실증 테스트베드 구축
4	반도체/디스플레이/이차전지/가전 업종 데이터 확보 및 SDM 실즈 테스트베드 구축
5	자율제조 운영을 위한 SDM 플랫폼 기술 개발	글로벌 협력

[개발 내용]

• 주력 제조업종 대상 AI 팰토리 사업을 위한 SDM 플랫폼 핵심기술 정의 및 협력 추진
• MFM기반 SDM 플랫폼 현장 테스트베드 적용을 위한 표준 기반 데이터 연동 관리 및 기술적 난제 해결 등 협력 자문/지원
• 핵심 성과인 MFM, SDM의 기술 연계 및 종합 활용 방안 연구
• 주력 제조업의 연구 성과물 확산을 위한 종합 성과발표회 계획 수립 운영(성과 발표 및 홍보관 등)
• 세부 과제별 연구내용 및 MFM 결과물 등의 지속 운영 방안 수립

[의견]

• 전부 대기업 영위업종인데, 대기업이면 자신의 필요에 의해서(필요가 있다면) 더 많은 투자를 하지 않을까?
• 이런 (대)기업들이 주력업종이 될 수 있었던 건 을(하청업체)의 노력과 헌신이 있었던 것인데, 이들이 AI기술의 도움을 받아 더욱 더 효율적이고 효과적으로 노력하고 헌신할 수 있도록 준비되고 실행될 수 있을까?
• 이들이 중국 업체 등 힘겨운 경쟁상대를 상대로 세계 시장에서 더욱 성과를 낼 수 있도록 준비되고 실행될 수 있을까?
• 국가/산업 경쟁력과 더불어 실질적인 일자리 유지에도(창출되면 더 좋고) 도움이 될 수 있었으면 ......!
• 이제 사람들은 필요한 물건을 사는 시대는 지났는데, ... 그 문제도 이 과제에 포함될 수 있을까?

https://www.rolandberger.com/en/Insights/Publications/Autonomous-production-New-opportunities-through-AI.html

https://www.rolandberger.com/en/Insights/Publications/Autonomous-production-New-opportunities-through-AI.html

[참고 자료 through Gemini]

Key Aspects of AI Autonomous Manufacturing:

• AI-driven Automation:

  AI algorithms automate tasks like assembly, quality control, and predictive maintenance, optimizing production processes and reducing reliance on manual labor.
• Real-time Data Analysis:

  AI analyzes data from sensors and other sources to monitor equipment performance, identify potential issues, and enable proactive maintenance, preventing downtime.
• Customization and Flexibility:

  AI allows for the efficient production of a wider range of products, adapting to changing customer demands and market trends.
• Increased Efficiency and Productivity:

  By automating tasks, optimizing processes, and enabling proactive maintenance, AI significantly enhances overall manufacturing efficiency and productivity.
• Reduced Costs:

  Reduced downtime, optimized resource allocation, and improved product quality lead to significant cost savings. 

   

Examples of AI in Autonomous Manufacturing:

• Robotics Integration:

  AI enables robots to perform complex tasks, from assembly to material handling, often working collaboratively with human workers. 

   
• Predictive Maintenance:

  AI algorithms analyze data from sensors to predict potential equipment failures, allowing for preventative maintenance and minimizing downtime. 

   
• Quality Control:

  AI-powered vision systems can inspect products at various stages of production, identifying defects and ensuring consistent quality. 

   
• Supply Chain Optimization:

  AI can optimize logistics and supply chain management, improving inventory management and reducing waste. 

   

Challenges and Considerations:

• Initial Investment:

  Implementing AI-driven autonomous manufacturing requires significant upfront investment in technology and infrastructure. 

   
• Data Security and Privacy:

  Ensuring the security of sensitive manufacturing data and protecting user privacy is crucial. 

   
• Human-AI Collaboration:

  Successfully integrating AI into the manufacturing process requires careful consideration of how humans and AI will collaborate and interact. 

   
• Ethical Implications:

  The potential impact of AI on employment and the need for reskilling and upskilling workers need to be addressed.