제조 AI 팩토리 시스템 구축 및 SAP 연동 사례

배경 및 과제

선도적인 제조 기업들은 생산 공정의 효율성을 극대화하고, 데이터 기반의 의사결정 체계를 구축하기 위한 노력을 지속하고 있습니다. 특히, 기존에 운영 중인 ERP 시스템과 새로운 AI 기반의 스마트 팩토리 솔루션을 유기적으로 연동하는 것이 중요한 과제로 부상했습니다.

본 사례는 국내에 생산 거점을 둔 글로벌 제조 기업의 개 사업장에서, 제조 공정의 지능화를 위한 AI 팩토리 시스템 도입과 기존 SAP/R3 시스템과의 원활한 데이터 연동을 목표로 진행되었습니다.

SAP 연동 제조 AI 팩토리 시스템 도입

당사는 제조 현장의 복잡한 요구사항을 충족하고, 데이터 기반의 생산 최적화를 실현하기 위해 AI 팩토리 시스템을 구축했습니다. 이 시스템은 다음과 같은 핵심 기능을 포함합니다.

• 생산 데이터 실시간 수집 및 분석: 다양한 설비 및 공정에서 발생하는 데이터를 실시간으로 데이터를 수집하고 분석합니다.

• AI 기반 생산 예측 및 최적화: AI 에이전트 모델을 활용하여 생산량, 품질, 설비 상태 등을 예측하고 최적의 생산 계획을 수립합니다.

• SAP/R3 시스템 통합 연동: 기존 SAP/R3 시스템과 데이터를 양방향으로 연동하여, 생산 계획, 자재 관리, 품질 관리 등 전사적 자원 관리와 제조 실행 시스템 간의 일관성을 확보했습니다.

주요 수행 과정

시스템 구축은 2024~2025년 동안 2개 사업장이 진행되었으며, 다음 단계를 거쳐 진행되었습니다.

• 현황 분석 및 요구사항 정의: 도입 기업의 기존 생산 공정 및 SAP/R3 시스템 운영 현황을 면밀히 분석하고, AI 팩토리 시스템에 대한 구체적인 요구사항을 정의했습니다.

• 시스템 설계 및 개발: SAP/R3 시스템과의 연동 아키텍처를 포함한 전체 시스템을 설계하고, AI 모델 개발 및 UI/UX를 구현했습니다.

• 통합 및 검증: 개발된 AI 팩토리 시스템과 SAP/R3 시스템 간의 데이터 연동 및 기능 통합 테스트를 수행하여 안정성을 확보했습니다.

• 현장 적용 및 안정화: 국내 생산 현장에 시스템을 적용하고, 사용자 교육 및 초기 운영 안정화를 지원했습니다.

도입 성과

본 제조 AI 팩토리 시스템 구축 및 SAP 연동을 통해 도입 기업은 다음과 같은 효과를 얻었습니다.

• 생산 효율성 증대: AI 기반의 생산 예측 및 최적화를 통해 25%의 생산 효율성 증대를 달성했습니다.

• 품질 관리 강화: 실시간 데이터 분석 및 AI 비전 검사 등을 통해 45%의 불량률 감소 효과를 보았습니다.

• 운영 비용 절감: 설비 유지보수 최적화 및 에너지 효율 관리를 통해 30%의 운영 비용을 절감했습니다.

• 데이터 기반 의사결정 지원: SAP 시스템과의 통합된 데이터를 기반으로 보다 정확하고 신속한 의사결정이 가능해졌습니다.