노동력 부족, AI가 미국 제조업을 구할 수 있을까?

미국 제조업은 대규모 회복이 예상된다. 코로나19 전염병으로 인한 공급망 붕괴는 긴 공급망에 의존함으로써 발생할 수 있는 실제 위험을 완전히 노출시켰습니다. 따라서 미국은 더 많은 공급망을 미국에 다시 가져오기 위해 열심히 노력하고 있습니다.

또한 중국과의 긴장이 고조되면서 미국은 경제적 성공을 달성하기 위해 중국 제조업에 의존하는 기본 전략을 재검토하게 되었습니다. 이런 배경에서 미국 제조회사들은 일자리를 현지로 돌려보내기로 결정했다.

그러나 문제는 미국 제조업이 이 혁명을 추진하는 데 필요한 노동력이 심각하게 부족하다는 것입니다. 숙련된 인력이 부족하고, 비숙련자는 제조업 기술을 배울 의향이 없습니다.

하지만 필요는 언제나 발명의 어머니입니다. 현재 제조업의 인력난 상황은 제조업 AI 분야에서도 혁신적 성과를 낼 수 있는 기반을 마련했다. 이 부분의 결과는 이미 상당히 풍부합니다. McKinsey는 2025년까지 이를 통해 창출되는 가치가 약 3조 7천억 달러에 이를 것으로 예측합니다.

본론에 앞서 먼저 이 광범위한 노동 위기를 이해해 봅시다.

미국 제조업의 인력난 문제는 얼마나 심각한가요?

숙련 인력을 모두 동원하더라도 생필품 제조업의 경우 전체 직원 수보다 여전히 35% 더 많은 일자리가 있습니다. 딜로이트는 2030년까지 미국 제조업 노동력 부족이 200만 명을 초과하고 연간 기회비용이 1조 달러에 달할 것으로 예측합니다.

이를 방치하면 상황은 더욱 악화될 뿐입니다. 현재 미국의 주요 노동력은 여전히 ​​약 4천만 명의 베이비붐 세대로 전체 노동 시장의 4분의 1을 차지하며, 이들 중 대부분은 여전히 ​​'전통적인' 제조업에 종사하고 있습니다. 베이비 붐 세대가 은퇴함에 따라 젊은 근로자들은 일반적으로 제조업 일자리 추구를 꺼리며 더 나은 근무 조건과 더 매력적인 임금을 제공하는 기술, 의료 및 기타 직업 방향을 분명히 선호합니다.

물론 미국은 이민을 원하는 외국계 근로자를 신속하게 도입할 수 있지만, 이는 또한 일련의 관련 문제를 가져오고 미국의 정치적 불안정을 더욱 증가시킬 것입니다. 게다가, 전염병 봉쇄로 인해 또 다른 공급망 중단이 발생하지 않는 한, 고용주는 분명히 이러한 새로운 제조 인재를 직접 교육하는 데 어려움을 겪고 싶어하지 않을 것입니다.

따라서 장비를 계속 가동하려면 미국 제조업체는 노동에 대한 새로운 대안을 시급히 찾아야 합니다.

AI는 업계의 노동력 부족 문제 해결에 도움이 될 것으로 예상됩니다.

AI 기술은 의심할 여지 없이 이 위기를 해결하는 중요한 힘이 될 것입니다. 다른 산업과 마찬가지로 제조업에서도 많은 일자리가 AI로 대체될 수밖에 없습니다. 그러나 현재의 노동력 부족 상황에서 우리가 걱정해야 할 것은 AI가 일자리를 없앨지 여부가 아니라 AI가 기업이 운영을 유지하고 치명적인 직원 격차를 메우는 데 어떻게 도움이 될 수 있는지입니다.

아래에서는 AI가 제조 산업의 노동력 부족을 완화하고 미국의 제조 방식에 혁명을 일으킬 것으로 예상되는 몇 가지 가능성을 살펴보겠습니다.

로봇 자동화

수십 년 동안 로봇은 현장에서 사용되었습니다. 자동차 제조, 철강 제련 등 장기간에 걸쳐 리프팅, 접합 용접 등 위험도가 높은 반복 작업을 효율적으로 담당합니다. 그러나 이러한 기존 로봇은 예측 가능성이 높은 시나리오에서만 작동하고 매우 구체적이고 구체적인 작업을 수행하도록 설계되었습니다.

현재 Siemens Simatic 신경 처리 장치와 같은 AI 애플리케이션은 로봇 팔이 물체를 잡고 조작하도록 안내하여 다양한 방향, 속도 및 위치에 완벽하게 적응합니다. 이는 로봇과 "코봇"(특히 인간과 협력하는 로봇 보조자)도 인간처럼 더욱 복잡한 조립 라인 작업을 수행하도록 훈련될 수 있음을 의미합니다. 또한 지도 지원, 표면 이상 감지, 객체 회피 등 AI 기술을 통해 자동 가이드 차량(AGV)이 로더와 지게차 운전자를 대체하여 창고와 공장 간에 부품과 완제품을 유연하게 운송할 수 있게 되었습니다.

이러한 AI 기반 로봇 혁신 솔루션을 종합하면 인건비를 최소 75% 절감하고, 24시간 연속 생산을 유지하며, 조립 라인, 중량물 취급, 반복 작업으로 인한 잠재적 손상을 제거할 수 있습니다. 현대 로봇 공학이 싱가포르와 한국과 같은 곳에서 제조업에 혁명을 일으켰다는 것은 놀라운 일이 아니며, 이제 미국이 이 중요한 조치를 취할 때입니다.

적층 제조

AI가 제조업의 노동력 부족을 완화하는 또 다른 주요 방법은 3D 프린팅입니다. 전통적인 방법에 따르면, 수준 높은 설계자와 엔지니어는 최고의 설계 솔루션을 찾기 위해 수년간의 경험과 "직감적 추측"을 사용해야 합니다. 하지만 이제 AI는 3D 프린팅을 통해 복잡하고 고도로 최적화된 디자인을 신속하게 제작하고 완제품을 빠르게 납품할 수 있습니다.

Autodesk의 Netfabb을 예로 들어 보겠습니다. 이러한 유형의 소프트웨어 시스템의 기계 학습 기술은 제조업체가 입력한 설계 매개변수를 수신하여 가장 효율적인 제조 가능한 솔루션을 제공할 수 있습니다. 설계 청사진을 선택한 후 NNAISENCE와 같은 제조업체의 AI 솔루션은 신경망과 디지털 트윈을 사용하여 적층 제조 공정의 결함을 예측, 모니터링 및 제거하여 생산 지연과 오류를 방지합니다. Intellegens Alchemite와 같은 AI 소프트웨어는 상상력을 활용하여 특정 제조 및 제품 사용 요구 사항에 맞는 새로운 기본 재료 제안을 제공할 수도 있습니다.

이러한 복잡한 기능을 모두 인간이 수행한다면 의심할 여지 없이 높은 수준의 엔지니어와 디자이너로 구성된 대규모 팀이 필요할 것이며 최종 결과는 만족스럽지 않을 수 있습니다.

머신 비전

제조 조립 라인에서 가장 먼저 떠오르는 것은 제품 컨베이어 벨트입니다. 여러 스테이션의 작업자가 언제든지 이를 작동하고 검사합니다. 그러나 이러한 반복적이고 노동집약적인 작업은 종종 오류가 발생하기 쉬우므로 만족스러운 품질 보증을 제공하기 어렵습니다.

이는 Inspekto, Matroid 등 AI 벤더가 제공하는 자율 머신 비전(AMV) 기술로 이어집니다. 자율 머신 비전 시스템은 다양한 조명 조건에서 조립 제품의 모양, 방향 및 상태를 정확하게 식별할 수 있습니다. 카메라와 AI를 사용하여 제품이 지나갈 때 개수를 계산하고 추적하여 결함을 신속하게 발견하고 그에 따라 분류합니다. 이는 인력에 대한 QA 프로세스의 높은 의존도를 제거합니다.

머신비전은 포장, 팔레타이징, 화물 적재에 적합하여 노동력, 시간, 비용을 크게 절약할 수 있습니다. RobitIQ 및 Spiroflow와 같은 공급업체의 솔루션은 최상의 팔레타이징 방법을 결정하고 로봇 팔이 자동으로 상자를 잡고 배송 팔레트에 놓도록 지시할 수 있습니다.

생산 최적화

생산 장비에 장애가 발생하면 장비 제조업체의 전문 분석 및 유지 관리 인력이 개입해야 하는 경우가 많으며 이는 시간과 비용이 많이 듭니다. Vanti, 3DS 등 제조업체의 AI 성과는 기계 및 금형 마모를 모니터링하고 예방 유지 보수 일정에 가장 적합한 시간을 선택할 수 있을 뿐만 아니라 다양한 제품 및 재료의 온도, 습도 및 작동 상태를 모니터링하고 의사 결정을 내릴 수도 있습니다. 실제 생산 조건을 기반으로 장비를 최적화합니다.

문제가 발생하면 AI는 모든 잠재적 원인을 분석하고 최선의 대응을 제안할 수 있습니다. 과거에는 대부분의 공장에서 가장 경험이 풍부한 유지보수 엔지니어에게만 의존하여 작업을 완료할 수 있었습니다.

이 기술은 유지 관리 및 손상 관리 이상의 적응성을 갖추고 있습니다. General Electric의 Brilliant Manufacturing Suite 및 Siemens의 Mindsphere와 같은 AI 기반 클라우드/에지 시스템은 수요 계획, 자재 재고, 에너지 소비 및 최종 물류까지 포함하는 전체 제조 프로세스에 액세스하고 관리할 수도 있습니다.

제조업에서 AI에 대한 수요는 상상을 훨씬 뛰어넘습니다.

생산 요구에 광범위하게 적응하고 AI로 구동될 수 있으며, 인간이 수행하는 거의 모든 육체 노동까지 대신할 수 있는 의인화 로봇이 있다면 어떤 일이 일어날지 상상해 보세요. 현재 할 수 있습니다. 이것이 현실화되면 개발도상국이 자랑스러워하는 인건비 이점은 사라질 것입니다. AI 기반 제조업체는 더 이상 많은 인력에 의존할 필요가 없으며 더 이상 미래에 발생할 수 있는 전염병과 격리 봉쇄의 대상이 되지 않을 것입니다. 이러한 관점에서 현재 전 세계를 괴롭히고 있는 공급망 위기는 더 이상 존재하지 않을 것입니다.

AI 시스템이 점점 더 많은 데이터를 흡수함에 따라 모델 자체는 지속적으로 개선되어 플라이휠 효과가 발생하며 이러한 추세를 따라가지 못하는 회사는 역사로 도태될 것입니다. 이 혁명은 또한 미국 제조업에 활력을 불어넣고 다시 한번 세계에서 가장 시장 경쟁력이 있는 국가 중 하나로 거듭날 것으로 예상됩니다.

AI 제조 혁명은 미래가 아닌 현재 현재 일어나고 있습니다. 현재 인력 위기는 일시적인 비상 사태가 아니라 앞으로 수년간 지속될 비즈니스의 새로운 표준이라는 점에 유의하시기 바랍니다. 따라서 AI를 핵심 원동력으로 삼는 제조업체는 점차적으로 이번 10년을 극복하고 이러한 새로운 경쟁 우위를 확고히 유지할 것입니다.

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