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2020. 7. 24. 14:00

디지털 트랜스포메이션의 중심에 인공지능이 있다고 해도 과언이 아닐 정도로, 인공지능이 다양한 분야에서 주목을 받으며 빠르게 시장을 넓혀가고 있다. 인공지능과 관계가 없을 것 같았던 전통적인 제조업 분야에서도, 이러한 인공지능을 도입하는 사례가 점점 늘어나고 있다.

 

마켓앤마켓이 '제조 시장의 인공 지능 보고서, 2026 글로벌 예측(Artificial Intelligence in Manufacturing Market,  Global Forecast to 2026)’ 보고서를 발표했다. 보고서는 제조 분야에서 인공지능 관련 시장이 2020년 11억 달러에서 2026년에는 거의 167억 달러에 달할 것으로 예측했다.

 

올해부터 향후 5년간 제조 산업에 도입되는 인공지능 관련 기술과 제품은 연평균 57.2%의 복합성장률을 기록하며 가파르게 성장할 전망이다. 이러한 성장을 이끄는 견인 요인으로는 흔히 빅 데이터라고 부르는 복잡한 대규모 데이터의 증가, 산업 분야에서의 사물인터넷과 자동화의 발전, 컴퓨팅 성능 향상과 벤처 캐피탈의 투자 증가를 지목했다.

 

마켓앤마켓은 제조 분야의 인공지능 시장이 2020년부터 2026년까지 연평균 57.2%로 성장할 것으로 예측했다(위). 제조 분야에서 AI 확대는 생산 시설이 많은 중국, 일본, 한국, 인도를 중심으로 높은 연간성장률을 기록할 것으로 전망했다(아래). (자료:Market and Market)

 

| 하드웨어 부문, 아태지역에서 빠른 성장 전망

 

보고서는 제조 분야에서 인공지능을 제공 형태(하드웨어, 소프트웨어, 서비스), 기술(기계 학습, 컴퓨터 비전, 상황 인식 컴퓨팅), 응용 프로그램, 산업 및 지역으로 분류해 조사를 진행했다. 이 가운데 하드웨어 부문이 가장 높은 연평균 성장률을 기록할 것으로 예상했으며, AI 기반의 품질 관리 애플리케이션의 성장도 두드러질 것으로 내다봤다.

 

지역별로는 제조 업체가 많이 몰려 있는 아시아태평양 지역에서 가장 높은 연평균성장률을 기록할 것이라고 밝혔다. 중국, 일본, 한국, 인도, 대만 등 수 많은 제조 시설이 밀집된 이들 지역에서, AI 기반 로봇을 채택하는 사례가 계속해서 증가하면서 성장이 가속할 것으로 전망했다.

 

특히, 중국, 일본, 한국의 제조 업체는 아시아태평양 지역의 제조 분야에서 인공지능의 성장을 주도할 것이라고 분석했다. 이미 산업용 로봇을 다양한 분야에서 활용하고 있는 아태지역의 많은 제조업체가 인공지능을 도입하며 공장자동화의 수준을 한 단계 높일 것으로 예상된다.

 

| 코로나19(COVID-19) 제조 분야 인공지능 시장에 영향

 

코로나19가 빠르게 확산하면서 강도 높은 사회적 거리두기가 시행됐고, 많은 생산시설이 가동을 멈추고 공장을 폐쇄했었다. 이렇게 코로나19로 인한 생산중단이 발생하고, 아직도 이러한 위험성이 완전히 사라지지 않은 상황이기 때문에, 산업 현장에서의 인공지능 기술과 제품 역시 직접적인 영향을 받고 있다.

 

공장이 폐쇄되고 공급 채널이 중단되면, 제조 부문에서 필요로 하는 인공지능 솔루션도 수요가 감소할 수밖에 없다. 하지만 역설적으로 인공지능, 로봇, 사물 인터넷 등의 자동화 기술을 확대해 공장 자동화 수준을 높이는 것이, 전염병으로 인해 현재와 같은 불확실한 상황에서 제조 분야에서의 생산 중단을 최소화할 방법이 될 수 있다.

 

따라서 대규모 공장 폐쇄, 노동력 부족, 공급망 중단의 위험을 최소화하기 위해 제조 부문에서의 자동화 요구가 시장을 주도하게 될 것이라고 보고서는 진단했다. 특히, 인공지능 기반 솔루션은 제조업체가 디지털 방식으로 작업 방식을 전환하고, 데이터 중심의 빠른 결정을 내리며, 인간의 참여를 최소화하는 데 중요한 역할을 할 것으로 분석했다.

 

| 제조업체가 가진 인공지능에 대한 거부감 해결과 숙련된 인력 확보 필요

 

제조 산업에서 인공지능 관련 기술과 솔루션이 가진 잠재력과 파급력은 크지만, 빠른 시장 확대를 위해서는 넘어야 할 진입 장벽이 존재한다고 보고서는 밝혔다. 바로, 제조업체에서 고가의 기계나 장비에 새로운 기술이나 인공지능 기반 솔루션을 채택하는 것을 꺼린다는 것이다.

 

이러한 기술이나 솔루션을 잘 못 적용하면 비용이 추가될 수 있고, 생산 차질이 발생할 수 있기 때문이다. 유지 보수 및 검사 프로세스의 정확성 면에서 인공지능 솔루션이 가진 신뢰성에 대한 의문도 진입 장벽 중에 하나다. 이러한 점을 고려하면 제조업체가 인공지능 기반 솔루션이 비용 효율적이면서 안전하다는 점을 인식시켜야 한다는 것이다.

 

아울러 복잡하고 고도화된 인공지능 시스템을 개발, 관리, 구현하기 위해서는 이를 수행할 수 있는 전문 인력이 필요하다. 인공지능을 기반으로 한 인지 컴퓨팅, 머신 러닝, 딥 러닝, 이미지 인식 등의 기술을 적용한 광범위한 데이터 처리 작업을 완벽하게 수행하려면 관련 분야에 기술과 경험을 갖춘 인공지능 전문가가 필요하다고 보고서는 밝혔다.

 

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