사물 인터넷(IoT)과 데이터 분석이 제조 분야를 변화시키고 있고, 데이터는 새로운 통화가치로 여겨지고 있다. 현재 제조에 있어 논리적이고 타당한 의사를 결정하는데에는 인간의 개입이 필요하다. 하지만 인지 기술이 부상하면서 머신들이 최소한의 인간 개입으로 끊임없이 바뀌는 제조 시나리오들을 감지하고 실시간으로 대응할 수 있게 될 것이다. 이를 성공시키기 위해 제조사들은 공장 효율성과 생산성을 개선하도록 인공지능(AI) 기술에 투자하고, 데이터 중심의 인텔리전스를 이끄는 파트너쉽과 협업 구축에 힘을 쏟아야 한다.

프로스트 앤 설리번 자동화&공정 제어 산업부의 난디니 나타라잔 연구원은 “제조에 인지 기술을 도입하는데 자동차 산업이 앞장설 것이다. 이들의 관심이 자율주행으로 가면서 머신 비전과 예측 분석과 같은 기술에 주안을 둘 것이다. 이러한 기술들이 위험을 예측하고 도로 사고를 예방하는 데 널리 사용될 것이다”고 말했다.

프로스트 앤 설리번 한국 지사가 발표한 ‘The Dawn of Artificial Intelligence?Foreseeing Manufacturing in the Cognitive Era’ 보고서에 따르면 머신러닝 기술에 쓰이는 스마트하고 안전한 로봇 개발이 인지 분야에서 주요 영역으로 계속 남아있을 것이다. 세계 산업 로봇 시장은 2023년까지 8.1%의 연평균 성장율을 기록하며 702억 6,000만 달러에 달할 것으로 전망됐다. 해당 보고서는 인지 컴퓨터와 제조 산업에서의 이들의 적용 분야, 그리고 증명된 이용 사례들을 통한 경쟁 구도 등의 내용들을 자세히 담고 있다.

인공지능이 보안 문제와 정부 계획 지체, 그리고 보수적 사고 방식에 따른 인지 기술 성장 둔화 등, 현재 제조 분야가 안고 있는 문제점들을 해결하는데 중요한 촉매 역할을 할 것이다.

제조산업에서 인지 기술에 관한 주요 트렌드들은 아래와 같다.

· 제조분야에 자율 로봇 도입 급증
· 대용량 데이터에서 인공지능 피드에 의해 인지적 인사이트 생성
· 머신러닝에 의한 제조 환경 진화
· 경제 성장을 촉진하고 근로자 고용을 억제하는 제조 분야에서 인공지능 진화
· 운영 생산성 향상 요구로 인지 솔루션 구현 증가

나타라잔 연구원은 “딥러닝과 예측 분석 기술 도입이 빠르게 늘고 있다. 2020년까지 이 기술들이 가장 수요가 높은 인지 기술들로 꼽힐 것이다. 특히나 석유 및 가스, 제약, 자동차, 항공우주, 방위산업이 앞장서 도입할 것으로 보여진다”고 말했다.