AI와 제조 기업의 지속 성장

제조업을 먹고 있는 AI

01 기업의 지속 성장 조건, AI
02 AI가 고질적 문제의 해결사
03 AI 도입과 경제적 효과
04 가치 사슬 기업 간 협업 생산 AI
05 디지털 트윈 공장과 제품 AI
06 새로운 가능성을 여는 생성형 AI
07 AI 솔루션 도입 기준
08 제조업 CEO의 준수 사항
09AI 스타트업 CEO의 준수 사항
10 AI와 조직 문화의 벽

가이아엑스는 데이터 스페이스 원칙을 수립하고, 이 원칙에 따라 클라우드 플랫폼 구축에 필요한 소프트웨어를 오픈소스로 제공하며, 기업 및 국가 간 데이터 공유와 협업을 위한 플랫폼 전략을 실행하고 있다. 이런 접근은 국가 간 데이터를 안전하게 교환하고, 데이터 보안성을 유지하며, 유럽의 데이터 독립성을 강화하는 데 기여한다. 이는 결국 EU의 데이터 경제를 활성화하고, 글로벌 무역에서 경쟁력을 유지하는 핵심 전략으로 자리 잡고 있다.

－01_“기업의 지속 성장 조건, AI” 중에서

기존의 제조 공정은 환경에 미치는 영향이 크고, 노동자의 작업 환경도 열악한 경우가 많다. 이는 기업의 지속 가능성과 이미지에 부정적 영향을 미친다. 이를 위해 친환경, 친인간적인 SDM 공장을 구축한다. SDM을 도입한 공장은 친환경적이고, 친인간적인 생산 공정을 구축할 수 있다. 에너지 효율성을 극대화하고, 폐기물 발생을 최소화하는 시스템으로 환경 보호에 기여할 수 있다. 또한 자동화한 생산 공정은 노동자의 안전과 작업 환경을 개선해 친인간적인 공장을 만들 수 있다.

－04_“가치 사슬 기업 간 협업 생산 AI” 중에서

쉘은 글로벌 에너지 기업으로, 생산 설비의 유지 보수와 에너지 효율성 개선을 위해 생성형 AI를 도입했다. AI 적용 분야는 예측 유지 보수다. AI를 활용해 설비 상태를 실시간으로 모니터링하고, 고장 패턴을 분석해 예측 유지 보수를 수행했다. 탄소 배출 저감과 AI 기반 최적화 시스템으로 에너지 소비를 관리하고, 탄소 배출을 줄이는 방안을 실행했다.

－06_“새로운 가능성을 여는 생성형 AI” 중에서