[디지털투데이 AI리포터] 인공지능(AI) 도입에 실패하는 제조업체들의 가장 큰 문제는 데이터 준비 부족이라고 7일(현지시간) IT매체 테크레이더가 전했다.

산업 4.0 시대에 제조업이 AI를 활용하려면 데이터가 정제되고 맥락화되어야 하지만, 많은 기업이 이를 간과하고 있다. 글로벌 IT 시장조사업체 가트너는 2026년까지 AI 준비 데이터가 지원되지 않는 AI 프로젝트의 60%가 폐기될 것으로 전망했다. 

제조업에서 문제는 데이터가 제대로 정리되지 않은 상태로 AI 시스템에 투입된다는 점이다. AI는 맥락이 없는 데이터를 처리할 때 신호를 놓치거나 잘못된 경고를 생성할 수 있다. 이를 방지하기 위해서 제조업체들은 기계 ID, 타임스탬프, 배치 번호 같은 메타데이터를 활용해 데이터 오류를 수정하고, 누락 값을 처리하며, 중복을 제거해야 한다. 

제조업은 3년 연속 가장 많은 사이버 공격을 받은 산업이며, 다양한 데이터 출처로 인해 사이버 공격의 위협이 크다. 따라서 제조업체는 역할 기반 접근 제어와 암호화를 통해 민감한 데이터를 안전하게 관리해야 한다. 먼저 데이터 소유권을 명확히 하고 접근 권한 및 규정을 설정한 후 데이터 카탈로그를 개발해 이해관계자가 데이터 위치, 가용 시간, 접근 방법을 알 수 있도록 해야 한다.

또한 실시간 데이터 처리가 필수인 제조업에서 데이터가 늦게 도착하면 가치는 급락한다. 실시간 스트리밍 기술을 활용하면 센서 데이터가 생성되는 즉시 처리되어 문제 발생 시 빠르게 조치할 수 있다. 자동화된 결함 감지 시스템은 기계 온도나 진동 이상을 감지하고, 실시간 대시보드는 운영자가 즉각적으로 생산성과 품질을 모니터링할 수 있도록 지원한다.