제조업 데이터 디지털화는 AI 전환(AX)의 핵심 출발점입니다. 에스오일 사례를 통해 데이터 표준화와 도메인 지식이 제조업 AI 경쟁력으로 연결되는 과정을 알아봅니다.
📌AI 시대, 제조업의 새로운 경쟁력은 데이터다
인공지능(AI)이 산업의 경쟁구도를 빠르게 바꾸면서 기업들의 관심도 DX(디지털 전환)에서 AX(AI Transformation·AI 전환)로 이동하고 있다.
특히 제조업에서는 AI 모델 자체의 성능만큼이나 중요한 것이 있다.
바로 기업 내부에 축적된 데이터를 AI가 이해할 수 있는 형태로 만드는 것이다.
제조기업에는 생산·설비·품질·안전·에너지·정비 등 수많은 데이터가 존재한다. 하지만 데이터가 여러 부서와 시스템에 흩어져 있고 사용하는 용어나 명칭, 관리 방식까지 서로 다르면 AI가 이를 효과적으로 활용하기 어렵다.
따라서 제조업 AX의 첫 단계는 AI를 도입하는 것이 아니라 데이터를 정리하고 디지털화하는 것이라고 볼 수 있다.
AI시대라고 해서 모든 문제가 AI로 해결되는 것은 아니다. 제조업에서는 AI가 학습하고 판단할수 있는 정확한 데이터가 먼저 준비되어야 한다.
📌에스오일이 추진한 데이터 디지털화
창립 50주년을 맞은 에스오일은 최근 몇 년 동안 디지털 전환을 추진하면서 회사 곳곳에 흩어져 있던 방대한 데이터를 한데 모으고 체계화하는 작업을 진행해왔다.
특히 서로 다른 방식으로 관리되던 기호와 명명 규칙 등을 통일하고 데이터를 디지털화하는 작업은 AI 활용을 위한 중요한 기반이 된다.
이 과정에서 건설·플랜트·에너지·인프라 분야 등에 소프트웨어 플랫폼을 제공하는 옥타브 인텔리전스가 관련 소프트웨어를 제공하며 디지털 전환을 지원했다.
이 작업에서..에스오일은 문서 67만건을 데이터화 했고, 120만건의 관련 태그를 등록했다
여기서 주목할 부분은 단순히 종이 자료를 디지털 파일로 바꾸는 것이 아니라는 점이다.
데이터의 기준과 의미를 통일하고 서로 연결할 수 있는 구조를 만드는 것이 중요하다.
📌어떤 AI 모델보다 중요한 것은 ‘AI가 이해할 수 있는 데이터’
기업이 AI를 도입하려 할 때 흔히 “어떤 AI 모델이 가장 좋은가?”라는 질문부터 한다.
물론 AI 모델의 성능도 중요하다.
하지만 제조업에서는 그보다 먼저 해결해야 할 문제가 있다.
AI가 우리 회사의 사업과 현장을 이해할 수 있는가?
예를 들어 특정 설비의 고장 원인을 AI에게 분석하도록 한다고 가정해보자.
AI가 설비의 과거 고장 기록과 정비 이력, 운전 조건, 부품 정보, 작업자의 조치 내용 등을 함께 이해할 수 있다면 훨씬 정교한 분석이 가능하다.
반면 데이터가 여러 시스템에 흩어져 있고 같은 설비를 서로 다른 이름으로 관리한다면 아무리 뛰어난 AI 모델을 사용해도 제대로 된 결과를 얻기 어렵다.
결국 AI의 성능만큼 중요한 것이 AI가 이해할 수 있는 데이터 환경이다.
📌제조기업만이 가진 ‘도메인 지식’을 데이터화해야
제조기업에는 다른 기업이 쉽게 따라 하기 어려운 강점이 있다.
바로 수십 년 동안 축적된 도메인 지식(Domain Knowledge)이다.
현장 직원들은 특정 설비의 이상 징후를 경험만으로 판단하기도 하고, 생산 과정에서 발생하는 미세한 변화를 통해 품질 문제를 예측하기도 한다.
하지만 이런 지식이 개인의 경험이나 머릿속에만 남아 있다면 AI가 활용하기 어렵다.
반대로 현장의 경험과 전문지식을 문서화하고 데이터화해 AI가 활용할 수 있도록 만든다면 이야기가 달라진다.
제조기업의 도메인 지식 + 축적된 데이터 + AI
이 세 가지가 결합하면 기업만의 차별화된 AI 활용 기반을 만들 수 있다.
📌데이터 표준화가 중요한 이유
제조 현장에서 데이터 표준화는 생각보다 중요하다.
예를 들어 동일한 설비를 부서마다 서로 다른 이름으로 관리한다면 데이터를 통합하기 어렵다.
또한 단위나 기호, 문서 형식이 서로 다르면 AI가 데이터를 분석하는 과정에서도 혼란이 발생할 수 있다.
따라서 제조업 AX에서는 다음과 같은 과정이 중요하다.
데이터 수집 → 데이터 표준화 → 데이터 디지털화 → 데이터 연결 → 도메인 지식 결합 → AI 활용
이러한 기반이 갖춰져야 AI가 기업의 업무 맥락을 이해하고 실제 현장에서 활용될 수 있다.
📌제조업 AX는 어떻게 활용될까?
데이터 기반이 갖춰지면 제조업에서 AI가 활용될 수 있는 영역은 상당히 넓다.
생산·품질 관리
생산 데이터를 분석해 품질 이상을 조기에 발견하고 불량 발생 가능성을 예측할 수 있다.
설비 관리
설비의 운전 데이터와 과거 정비 이력을 분석해 고장 가능성을 사전에 파악하는 데 활용할 수 있다.
안전 관리
과거 사고와 위험요인 데이터를 분석해 현장의 잠재적인 위험요인을 찾는 데 도움을 줄 수 있다.
에너지 관리
공정별 에너지 사용량을 분석해 불필요한 에너지 소비를 줄이고 효율적인 운영 방법을 찾을 수 있다.
현장 지식 활용
숙련된 직원들이 가진 경험과 노하우를 데이터화해 새로운 직원이나 현장 작업자가 활용할 수 있는 지식으로 전환할 수도 있다.
📌DX에서 AX로
DX 시대에는 업무를 디지털화하고 데이터를 시스템에 저장하는 것이 중요했다.
하지만 AX 시대에는 한 단계 더 나아가야 한다.
단순히 데이터를 저장하는 것을 넘어 AI가 그 데이터를 이해하고 판단과 업무를 지원할 수 있도록 만들어야 하기 때문이다.
이를 위해서는 기업 내부 데이터의 표준화와 통합이 필요하고, 현장에 축적된 전문지식도 함께 데이터화해야 한다.
결국 AX는 AI 모델 하나를 도입한다고 완성되는 프로젝트가 아니다.
기업의 데이터를 지속적으로 정리하고 관리하면서 AI가 활용할 수 있는 환경을 만들어가는 장기적인 과정이다.
결론｜제조업 AX의 출발점은 AI가 아니라 데이터다
AI 시대가 본격화될수록 제조기업의 경쟁력은 새로운 AI 모델을 얼마나 빨리 도입하느냐에만 달려 있지 않다.
오히려 중요한 것은 기업이 오랫동안 축적해 온 데이터를 얼마나 잘 정리하고 활용할 수 있느냐다.
특히 제조기업에는 생산·설비·품질·안전 분야의 방대한 데이터와 현장 전문가들의 경험이라는 강력한 자산이 있다.
이것을 표준화하고 디지털화해 AI와 연결한다면 다른 기업이 쉽게 복제하기 어려운 경쟁력을 만들 수 있다.
따라서 제조업의 AX는 AI를 선택하는 순간이 아니라 데이터를 정리하고 현장의 전문지식을 디지털화하는 순간부터 시작된다.
앞으로 제조업의 AI 경쟁력은 누가 가장 강력한 AI 모델을 보유했느냐뿐 아니라, 누가 자신의 데이터를 가장 잘 이해하고 활용할 수 있느냐에 의해 결정될 가능성이 커지고 있다.
📍참고자료
●S-OIL 공식자료
●Octave Intelligence 공식 자료
●관련산업자료
댓글 남기기