데이터와 AI로 미쉐린의 제조 혁신 가속화

제조 회사는 어떻게 19세기에 설립되어 데이터와 인공 지능을 적용하여 비즈니스를 혁신하는 기업은 어디일까요?

1889년 에두아르와 앙드레 미슐랭 형제가 설립한 프랑스의 다국적 제조 회사인 미쉐린 그룹은 오늘날의 리더들이 이를 실현하고 있습니다. 미쉐린은 세계에서 두 번째로 큰 타이어 제조업체로, 모빌리티, 건설, 항공, 저탄소 에너지, 헬스케어 등 다양한 분야의 핵심 애플리케이션에 사용되는 부품을 비롯한 기타 엔지니어링 소재도 생산하고 있습니다. 이 회사는 63개국에 128개의 생산 시설을 보유하고 있으며 약 13만 명의 직원을 고용하고 있습니다. (여행 가이드와 세계 최고의 레스토랑에 수여하는 미슐랭 스타로도 유명하지만, 이 이야기는 다른 날에 다룹니다.)

미쉐린은 데이터와 AI를 가치 사슬 전반의 효율성을 높이는 고부가가치 수단으로 활용하는 데 주력하고 있습니다. 이러한 노력에는 핵심 비즈니스 프로세스 개선과 새로운 아이디어 혁신이라는 두 가지 주요 영역이 포함됩니다.

핵심 비즈니스 프로세스에 AI 도입

미쉐린의 데이터 노력은 그룹 최고 데이터 및 AI 책임자인 암비카 라자고팔이 이끌고 있습니다. 라자고팔은 커민스, 피델리티 인베스트먼트 등 다른 조직에서 데이터, 분석 및 AI 부서를 이끌다가 2020년에 그룹 최고 AI 책임자로 미쉐린에 합류했습니다. 라자고팔은 "지난 3년 동안 미쉐린은 AI 전문성을 구축하여 가치 창출을 강화했습니다."라고 말했습니다.

데이터, 분석, AI는 미쉐린의 비즈니스 프로세스에 잘 통합되어 있으며, 현재 200개 이상의 AI 사용 사례를 통해 필수 기능과 비즈니스를 지원하고 있습니다. 이미 생산 공정에서 AI를 사용하여 기계 예측 유지보수를 개선하고, 데이터 분석 및 시뮬레이션 모델을 향상시키며, 정밀한 반복 작업을 자동화하고 있습니다.

예를 들어 라인 끝 육안 타이어 검사를 생각해 보세요. 결함 찾기 는 종종 시간과 비용이 많이 드는 중요한 프로세스입니다. 미쉐린은 IRIS라는 AI 증강 머신을 사용하여 제조 결함 검사 프로세스를 부분적으로 자동화합니다. 이 기술은 검사원의 효율성과 경험을 모두 개선했습니다. 라자고팔은 검사 과정에서 "타이어의 100%를 수동 및 시각적으로 제어한다"고 말합니다. "이는 신체적, 집중력 측면에서 볼 때 복잡한 인체공학적 작업입니다." IRIS는 자체 개발되었으며 20개 이상의 특허로 보호받고 있다고 그녀는 언급했습니다.

라자고팔은 "IRIS와 같은 도구의 목표는 인력 생산성을 향상시키는 것"이라며, 이를 통해 제조 팀은 고유한 기술을 적용하는 데 집중할 수 있다고 설명합니다. IRIS가 잠재적인 결함이 있는 타이어를 식별할 때 차이를 만드는 것은 사람의 노하우입니다: 운영자는 최종 결정에 대한 책임을 집니다. 반복적인 업무가 아닌 핵심적인 문제에 운영자의 기술과 전문성이 동원됩니다.

AI는 공급망 및 재고 관리 최적화에도 활용되고 있습니다. 예를 들어, 미쉐린의 공급망에서는 머신러닝 기반 예측 도구를 통해 수요 예측의 정확도를 높이고 재고 부족을 사전에 감지할 수 있습니다.

타이어 비즈니스의 AI 혁신 선도

미쉐린은 데이터, 분석, AI가 혁신의 중심 역할을 할 수 있다고 믿고 있으며, 13개국에서 약 6,000명의 직원이 이를 위해 노력하고 있습니다. 한 가지 활용 사례는 분석 AI 정량적 모델링 및 예측을 위해. 목표는 AI를 사용하여 복잡성을 해소하고 미쉐린 인력의 의사 결정을 개선하는 것입니다. 라자고팔은 "우리는 수년간 AI에 대한 실험과 연구를 통해 전문성을 쌓아왔습니다."라고 말합니다.

라자고팔은 예측, 컴퓨터 비전, 그리고 현재 제너레이티브 AI와 같은 다른 유형의 AI가 미쉐린의 품질, 에너지 모니터링, 고객 지식, 성과 예측 분야에서 혁신을 주도하고 있다고 말합니다. "복잡한 프로세스를 모델링하고 예측 신호를 감지하는 AI의 능력은 고객, 직원, 파트너를 위한 가치를 극대화하는 중요한 수단이 되었습니다."라고 그녀는 덧붙였습니다.

미쉐린은 외부 혁신 및 탐색 행사를 통해 전 세계 스타트업 생태계를 스캔하여 데이터브릭스, 데이터이쿠와 같은 동급 최고의 AI 솔루션을 발굴하고 플랫폼에 통합하는 데 도움을 주고 있습니다. 이 회사는 AI 도전 2024년 인도에서 열린 이 행사는 인도의 급성장하는 AI 스타트업 생태계를 활용하여 미쉐린 내 AI 에이전트 활용을 촉진하기 위해 기획되었습니다. 미쉐린은 첫 번째 업무용 AI 2024년에는 미쉐린의 전 세계 4개 지점에서 1,100명 이상의 참가자가 회사 전체에서 AI가 어떻게 활용되는지 배울 예정입니다. 미쉐린은 현재 AI 센터를 확장하고, 여러 사업 부문에 걸쳐 AI를 시범 적용하고, Microsoft 및 로크웰 오토메이션을 비롯한 업계 리더들과 전략적 파트너십을 체결하여 AI 솔루션을 개발하고 있습니다.

미쉐린은 AI의 윤리적 통합을 관리하기 위해 최선을 다하고 있습니다. 미쉐린의 책임감 있는 AI 도입은 세 가지 기본 원칙에 기반합니다: AI 시스템은 사람 중심이어야 한다 △필요한 경우 설명 가능한 AI 시스템을 구축하고 사용하기 위해 최선을 다한다 △사용되는 각 AI 시스템에 대한 책임이 누구에게 있는지 명확히 할 것이다. 라자고팔은 "AI가 인간의 능력과 결합하여 부조종사 역할을 하고, 인간의 지능을 지원하며, 의사 결정 능력을 향상시키는 많은 애플리케이션을 보게 될 것입니다."라고 말합니다.

책임감 있는 AI 도입, 환경, 사회 및 거버넌스 목표에 대한 AI의 연계, 기업의 지원을 위한 AI 사용 탄소중립 및 순환 경제에 대한 야망 - 타이어에 재생 가능하고 지속 가능한 소재를 사용하는 등 환경 보호에 앞장서는 것을 조직의 최우선 과제로 삼고 있습니다. 미쉐린의 데이터 과학자와 AI 전문가들은 투명성, 신뢰성, 윤리의 가치를 준수하는 애플리케이션을 개발하기 위해 책임감 있는 접근 방식을 취하고 있습니다. 이러한 접근 방식은 탐색과 배포 모두에서 유지되며, 데이터 정확성과 개인정보 보호가 우선시되도록 보장합니다.

미쉐린의 AI 리더십

라자고팔은 미쉐린 경영진이 데이터와 AI를 적극적으로 옹호하고 디지털 업스킬링, 윤리적 AI 사용, 부서 간 협업을 장려한다고 말했습니다. 경영진은 학습 탐험, 내부 교육, 동료와의 교류에 참여하여 회사의 프로세스와 비즈니스에서 AI 활용에 대한 비전을 알립니다. 또한 경영진은 데이터 오피스를 포함한 거버넌스 구조를 구축하여 미쉐린의 데이터 기반과 대규모 AI 프로그램 구축을 주도하고 있습니다.

라자고팔은 최고 데이터 및 AI 책임자의 일반적인 책임인 회사의 미션에 부합하는 전략을 추진하고 그룹을 진정한 데이터 중심 조직으로 만드는 데 필요한 기능적, 기술적, 행동적 혁신을 감독하는 것 외에도 결과와 비용 측면에서 효율성을 모니터링하는 것이 이 직책의 임무라고 설명합니다. AI 도입의 핵심 수단은 개념 증명 프로젝트에서 잠재적 가치를 평가한 다음, 배포 후 제공된 가치를 평가하는 것입니다. 라자고팔은 미쉐린이 세무 부서의 문서 처리, 마케팅 부서의 소셜 리스닝, 제조 부서의 근본 원인 분석 등 다양한 소규모 사용 사례를 비롯하여 생성적 AI 프로젝트를 통해 상당한 이점을 얻었다고 언급했습니다.

라자고팔은 회사의 노력이 성과를 거두고 있다고 말합니다: 미쉐린의 AI 혁신에 대한 노력은 지난 3년간 매년 30%에서 40%로 증가하여 연간 5천만 유로가 넘는 AI 프로젝트의 ROI로 이어졌습니다.

물론 진정한 AI 혁신을 위해서는 고위 경영진이 주도하는 전략적 접근 방식뿐만 아니라 직원들에게 권한을 부여하는 상향식 접근 방식도 필요합니다. 라자고팔은 미쉐린 내에서는 모든 직원이 데이터의 힘과 가치를 창출하고 미쉐린의 전략을 지원하는 데 있어 자신의 역할을 이해하고 있다고 말합니다. "우리는 비즈니스가 고품질 데이터, 타깃 분석 및 AI 도구에 액세스하여 혁신을 신속하게 시장에 출시할 수 있도록 지원하는 데 중점을 둡니다."라고 그녀는 말합니다. 이러한 도구는 더 스마트하고 직관적으로 만들어 프로세스를 간소화하고 통합하도록 설계되었다고 그녀는 덧붙였습니다.

라자고팔은 미래를 바라보며 희망과 설렘을 감추지 못합니다. "인공지능은 중요한 기회이며, 인공지능의 개발은 작업장의 매력, 공장의 지속 가능성, 제품의 경쟁력을 향상시키는 데 초점을 맞추고 있습니다."라고 그녀는 말합니다. "제조 기업으로서 우리는 AI가 직원들의 업무에 보람을 더할 수 있는 엄청난 잠재력을 가진 기술이라고 생각합니다. 생산성을 높이고 창의성과 협업을 위한 시간을 확보할 수 있습니다."