사업적 과제

제조업이 AI 기술을 도입한 디지털 전환 과정에서 직면하는 핵심 과제는 다음과 같습니다:

  1. 지연 및 데이터 전송 문제: AI 훈련 시나리오에서 고주파 데이터 처리는 빠른 연산을 필요로 하며, VLM의 실시간 품질 검사와 AIoT 클라우드 처리는 저지연 및 고대역폭 전송에 의존합니다.
  2. 보안과 개인정보 보호: 데이터 처리 과정은 특히 NIS2 및 IEC 62443과 같은 산업 규정 하에서 데이터 유출 위험을 초래할 수 있습니다.
  3. 통합성과 유연성: 머신 비전, AMR, QSR 등 다양한 시나리오의 AI 모델은 기존 시스템과 협업해야 하며, 성능과 자원 요구사항을 균형 있게 조정하기 위해 최적의 하드웨어 아키텍처를 선택해야 합니다.
  4. 비용 및 자원 최적화: 엣지 AI는 하드웨어 요구사항 증가로 인프라 비용과 에너지 소비를 높입니다.
  5. 생산 예측성: 디지털 트윈과 AIoT 통합을 통한 예측 유지보수는 자동화 생산의 가동 중단 시간을 추가로 줄이기 위해 개선이 필요합니다.

솔루션 개요

제조된 물질 세계는 디지털 정보보다 수 배 이상 복잡합니다. AI를 물리적 세계에 도입하려면 생산 과정에서 발생하는 각 단계의 방대한 데이터를 분석하고 분할한 후, 여러 차례의 시뮬레이션 테스트를 거쳐 가상 공장에서 생산 공정 계획을 모의 실행해야 합니다. 실시간 생산 데이터를 AI 모델에 피드백하여 즉각적인 반영을 실현함으로써 AI 적용을 강화하고 실제 적용을 가속할 수 있습니다. 실제 스마트 생산 제조 환경에서 AI 적용은 다양한 생산 시나리오(예: 분산형 공장 운영 요구사항 또는 실시간 식별 감지)에 대응하기 위해 엣지 컴퓨팅(Edge Computing)과 결합되어야 합니다. 엣지 컴퓨팅은 시스템 안정성과 고성능을 보장할 뿐만 아니라 클라우드 데이터 업로드 요구를 줄여 데이터 프라이버시 보호를 크게 향상시킵니다.

AI 기반 스마트 제조 솔루션은 AI-Stack 핵심 기술 기능을 결합하여 제조업에 모델 훈련부터 배포까지의 완전한 지원을 제공합니다:

  1. 빠른 모델 훈련 및 최적화:
    • AI-Stack의 사전 훈련 모델과 자동화된 AI 워크플로는 대규모 모델 훈련을 지원하여 훈련 주기를 단축하고 모델 정확도를 향상시킵니다.
    • 결함 검사와 같은 머신 비전 모델 및 장비 예측 유지보수 모델을 신속하게 생성하고 최적화할 수 있습니다.
  2. 에지 추론 및 데이터 동기화:
    • AI-Stack 오픈소스 모듈과 HPC 실시간 에지 추론 능력으로 지연 시간을 줄이고 데이터 처리 효율을 높입니다.
    • 디지털 트윈 모델과 통합하여 다양한 시나리오에서 실시간 시뮬레이션 및 조정이 가능합니다.
  3. 모듈형 애플리케이션 배포:
    • AI-Stack의 모듈형 아키텍처를 활용해 AMR(자율 이동 로봇), 머신 비전, 스마트 생산 라인 애플리케이션을 신속하게 배포할 수 있습니다.
    • Kubernetes, Slurm 등 기술과의 통합을 통해 AI-Stack은 멀티 클라우드 환경에서 운영되며 멀티 클라우드 지원을 제공합니다.
  4. 자동화된 운영 관리 도구:
    • 자동화된 스케줄링 및 모델 배포 업데이트로 AI 인프라 관리 인력 수요를 줄입니다.

방안 가치

AI-Stack의 강력한 기능을 결합한 스마트 제조는 제조업에 다음과 같은 가치를 제공합니다:

  1. 더 빠른 모델 적용 및 구현: AI-Stack은 오픈소스 개발 및 생태계 계층을 제공하여 환경부터 컨테이너 이미지 설정까지 단 1분 만에 완료됩니다. 이를 통해 AI 개발자는 훈련부터 추론까지 애플리케이션 도입 주기를 대폭 단축할 수 있습니다.
  2. 실시간 생산 최적화 실현: 에지 장치의 추론 모듈이 생산 매개변수를 실시간으로 조정하여 효율성을 높이고 불량률을 낮춥니다.
  3. 비용 효율성과 지속 가능성: 다양한 GUP 컴퓨팅 아키텍처를 지원하여 전체 컴퓨팅 리소스 활용 효율을 높이고, 인프라 및 운영 구매 비용을 절감하여 기업의 지속 가능성 목표 달성을 지원합니다.
  4. 보안 및 신뢰성 향상: 제로 트러스트 아키텍처와 에지 컴퓨팅의 결합으로 데이터 보안성을 강화하고 유출 위험을 감소시킵니다.
  5. 다양한 시나리오 요구사항 대응: 플랫폼 관리 시스템의 자동화된 배포로 GUP 대기 시간과 커뮤니케이션 비용을 절감하여 서버 운영 효율성을 제고합니다. 모듈식 설계와 유연한 배포 능력으로 공장 지능화 개발 및 업그레이드를 지원합니다.

AI-Stack 솔루션

AI-Stack 기능을 통합한 스마트 제조 솔루션 아키텍처:

계층기능 설명AI-Stack 관련 기능
에지 디바이스 계층데이터 수집 및 실시간 처리: 센서, 머신 비전 장비 및 에지 컴퓨팅 장비가 실시간 데이터 수집 및 처리를 수행하여 저지연 연산을 보장합니다.GPU 분할 기술을 제공하여 다중 작업 자원 배분를 지원하고 에지 디바이스의 데이터 처리 효율을 향상시킵니다.
데이터 처리 계층데이터 정리, 표준화 및 분석: 다양한 유형의 데이터를 중앙집중식으로 관리하며, 디지털 트윈 및 다중 시나리오 시뮬레이션을 지원합니다.HPC 지원 분산 컴퓨팅 기술(다중 노드 분산 훈련 및 고효율 병렬 처리 등)을 활용해 대규모 데이터를 신속하게 처리합니다. 내장 GPU 최적화 시스템으로 높은 처리량과 낮은 지연 시간의 데이터 처리를 실현하여 데이터 전처리 및 모델 추론의 효율적인 실행을 가능하게 합니다. 다중 시나리오 실시간 시뮬레이션 및 조정을 지원합니다.
애플리케이션 관리 계층모델 훈련, 배포 및 업데이트: 대규모 딥러닝 모델 훈련과 신속한 배포를 지원하며, 예측 유지보수, 자동화 생산 라인 모니터링 등 다양한 애플리케이션 시나리오에 대응합니다.HPC 가속 AI 훈련 및 추론 플랫폼은 대규모 병렬 컴퓨팅과 다중 노드 협업을 지원합니다. 엔드투엔드 MLOps 워크플로를 제공하여 모델 개발, 배포 및 모니터링을 간소화합니다. 다중 노드 분산 훈련을 지원하여 모델 효율성을 최적화합니다.
보안 및 제어 계층자원 관리 및 데이터 보안: 시스템 내 데이터와 자원이 무단 접근되지 않도록 보장하며, 효율적인 자원 할당 및 협업을 실현합니다.내장형 제로 트러스트 아키텍처 및 역할 기반 접근 제어(RBAC) 지원, GPU 자원 풀 관리 및 작업 스케줄링/할당 최적화; 실시간 모니터링 및 진단 도구 제공으로 운영 안정성 보장.

솔루션 가치

  1. 효율 향상: GPU 분할 기술을 도입하여 GPU 자원 활용률을 30%에서 최대 90%까지 끌어올려 자원 사용 효율을 크게 개선했습니다.
  2. 비용 효율성: 하드웨어 구성을 최적화하여 인프라 요구 사항을 줄이고 동시에 10배의 투자 수익률을 달성했습니다.
  3. 실시간 적용: HPC 기술과 결합하여 분산 모델 훈련 가속화를 통해 AI 훈련 시간을 대폭 단축하고 정확도를 향상시킵니다. 동시에 에지 컴퓨팅과 저지연 추론을 지원하여 스마트 제조의 동적 생산 요구를 충족시킵니다.

AI-Stack의 핵심 기능은 제조업 AI 적용 도입 주기를 단축하고 효율적이며 유연하고 안전한 솔루션을 제공하여 제조 기업이 더 효율적인 스마트 제조 및 운영을 실현하도록 지원합니다.