"현장 전문가가 직접 만든다" 제조업 AI, No-Code가 답인 이유 (주요 플랫폼 소개) - Quality Insights

 

코딩 없이 제조업 AI를 도입할 수 있을까요? 네, 가능합니다. No-Code/Low-Code 플랫폼을 활용하면 현장의 품질 전문가가 직접 데이터 기반 AI 솔루션을 구축하여 품질 문제를 해결하고 공정을 최적화할 수 있습니다.

제조업 현장에서 품질관리를 하다 보면 늘 데이터와 씨름하게 됩니다. 쌓여가는 데이터 속에서 의미 있는 인사이트를 찾아내고 싶지만, 복잡한 코딩이나 통계 지식의 벽에 부딪히기 일쑤죠. IT 부서에 분석을 요청하면 시간이 오래 걸리고, 막상 나온 결과는 현장의 맥락을 100% 이해하지 못해 아쉬울 때가 많았습니다. 저 역시 품질관리 기술사로서 이런 고민을 오랫동안 해왔습니다. 그런데 최근, 코딩 한 줄 없이 AI 모델을 만들 수 있는 No-Code/Low-Code 플랫폼이 이 모든 고민의 해결책으로 떠오르고 있습니다. 😊

 

제조 AI가 적용된 상상 이미지(From AI)

No-Code/Low-Code AI, 도대체 무엇일까요? 🤔

'No-Code/Low-Code(NCLC)' 플랫폼을 처음 들어보시는 분들도 계실 겁니다. 간단히 말해, 코딩을 전혀 모르거나 최소한의 지식만으로도 애플리케이션이나 자동화 워크플로우, AI 모델을 만들 수 있게 해주는 도구입니다. 마치 파워포인트로 슬라이드를 만들고, 엑셀로 함수를 쓰듯, 그래픽 인터페이스(GUI)를 통해 블록을 조립하고 설정값을 입력하는 방식으로 작동하죠.

구분	설명	주요 사용자
No-Code	코딩 지식이 전혀 필요 없으며, 드래그 앤 드롭 방식의 시각적 인터페이스로 기능을 조합하여 개발합니다.	현업 전문가, 기획자, 디자이너 등 비개발 직군
Low-Code	최소한의 코딩으로 복잡한 로직이나 맞춤형 기능을 구현할 수 있어, 개발 속도와 확장성을 동시에 확보합니다.	전문 개발자, IT 부서, 약간의 코딩 지식이 있는 현업 전문가

이러한 NCLC 플랫폼의 등장은 '시민 개발자(Citizen Developer)'라는 새로운 개념을 탄생시켰습니다. 즉, 현장 지식은 풍부하지만 코딩 전문가는 아니었던 품질관리 전문가, 생산관리자 같은 사람들이 직접 필요한 AI 솔루션을 개발할 수 있는 시대가 열린 것입니다.

 

NCLC AI 도입, 장점과 단점을 명확히 알아야 합니다 ⚖️

NCLC AI 플랫폼은 제조업에 혁신적인 변화를 가져올 수 있지만, 모든 문제를 해결하는 '만능 열쇠'는 아닙니다. 도입을 고려하기 전에 장점과 단점을 명확히 파악하는 것이 중요합니다.

👍 장점 (Pros)

1. 개발 속도 및 민첩성: IT 부서의 긴 개발 일정을 기다릴 필요 없이, 현업에서 아이디어가 나왔을 때 즉시 프로토타입을 만들고 테스트하며 빠르게 솔루션을 개선할 수 있습니다.
2. 비용 효율성: 고가의 AI 전문 개발 인력을 채용하거나 외주 개발에 드는 비용을 크게 절감할 수 있습니다. 기존 인력의 역량을 활용하여 낮은 비용으로 AI 도입을 시작할 수 있습니다.
3. 현장 전문가 역량 강화: 데이터와 공정을 가장 잘 이해하는 품질, 생산 전문가가 직접 AI 모델을 개발함으로써, 현장의 미묘한 맥락과 노하우가 반영된 훨씬 정확하고 실용적인 솔루션을 만들 수 있습니다.
4. 데이터 기반 문화 확산: AI 개발의 문턱이 낮아지면서 더 많은 직원이 데이터에 기반한 문제 해결을 시도하게 됩니다. 이는 조직 전체의 데이터 리터러시를 향상시키고 객관적인 의사결정 문화를 정착시키는 데 기여합니다.

👎 단점 (Cons)

1. 플랫폼 종속성 및 확장성 한계: 특정 플랫폼에서 개발한 솔루션은 해당 플랫폼에 종속될 수 있습니다. 또한, 매우 복잡하고 특수한 로직이나 대규모 시스템 통합이 필요한 경우 NCLC만으로는 한계가 있을 수 있습니다.
2. 보안 및 거버넌스: 현업에서 IT 부서의 통제 없이 무분별하게 앱이나 AI 모델을 개발할 경우, 데이터 보안에 허점이 생기거나 관리되지 않는 '섀도우 IT(Shadow IT)' 문제가 발생할 수 있습니다.
3. 데이터 품질에 대한 높은 의존도: AI 모델의 성능은 데이터의 질과 양에 절대적으로 의존합니다. NCLC 플랫폼이 개발을 쉽게 해주더라도, 부정확하거나 편향된 데이터를 사용하면 잘못된 결과를 도출할 수 있습니다.
4. 숨겨진 복잡성: 'No-Code'라고 해서 생각이나 노력 없이 결과가 나오는 것은 아닙니다. 어떤 데이터를 어떻게 가공하고, 어떤 모델을 선택하며, 결과를 어떻게 해석할지에 대한 고민은 여전히 '사람'의 몫입니다.

 

어떤 No-Code/Low-Code AI 플랫폼이 있을까요? 🛠️

최근에는 제조업에 특화되었거나 범용적으로 활용 가능한 우수한 NCLC AI 플랫폼들이 많이 출시되었습니다. 각 플랫폼의 특징을 이해하고 우리 회사에 맞는 솔루션을 찾는 것이 중요합니다.

플랫폼 명	주요 특징 및 제조업 활용 분야
Google Cloud Vertex AI	AutoML 기능을 통해 데이터만 업로드하면 자동으로 최적의 모델을 찾아줍니다. 특히 이미지(Vision AI), 테이블 데이터(Tabular AI) 예측에 강력하여 불량 검사, 수요 예측, 예지보전에 널리 활용됩니다.
Microsoft Power Platform	Power BI, Power Apps 등 기존 MS 오피스 생태계와 결합하여 시너지를 냅니다. AI Builder 기능을 통해 앱에 쉽게 예측, 객체 탐지, 양식 처리 기능을 추가할 수 있어 현장 데이터 수집 및 분석 자동화에 유리합니다.
MakinaRocks (마키나락스)	국내 산업 특화 AI 솔루션 기업으로, 제조업에 대한 깊은 이해를 바탕으로 한 플랫폼(MARS)을 제공합니다. 설비 이상 탐지, 제어 최적화 등 제조업의 핵심 문제 해결에 특화되어 있습니다.
Alteryx	데이터 전처리 및 분석 자동화에 강점을 가진 Low-Code 플랫폼입니다. 복잡한 소스에서 데이터를 결합하고 정제하여 AI 모델링에 적합한 형태로 만드는 과정을 시각적으로 처리할 수 있습니다.

💡 알아두세요!
플랫폼을 선택할 때는 해결하려는 문제가 무엇인지(예: 이미지 분석 vs. 수치 예측), 우리 회사의 데이터 인프라 수준은 어떠한지, 예산은 어느 정도인지를 종합적으로 고려해야 합니다. 대부분 무료 체험 기간을 제공하니, 간단한 문제부터 직접 테스트해보는 것을 추천합니다.

 

NCLC AI, 품질관리에 어떻게 활용될까? 🎯

이론은 충분히 들었으니, 이제 실제 현장에서 NCLC AI를 어떻게 활용할 수 있는지 구체적인 사례를 살펴보겠습니다.

사례 1: 설비 고장 예측을 통한 예지보전 📝

• 문제: 특정 설비가 예측 없이 고장 나 생산 라인이 멈추는 일이 잦음.
• 데이터: 설비의 온도, 진동, 압력 등 센서 데이터 및 과거 고장 이력 데이터.
• NCLC 활용: 데이터를 플랫폼에 업로드하고, '고장 여부'를 예측 목표로 설정합니다. 플랫폼은 자동으로 여러 예측 모델(예: 의사결정 트리, 로지스틱 회귀)을 학습하고 가장 성능이 좋은 모델을 추천해 줍니다. 이 모델을 통해 특정 센서 값 패턴이 나타날 때 고장 가능성을 미리 경고하는 시스템을 구축할 수 있습니다.

사례 2: 비전 AI를 활용한 불량 검사 자동화 📝

• 문제: 육안으로 제품 표면의 미세한 스크래치나 이물질을 검사하는 데 시간이 많이 걸리고, 검사원마다 판정 기준이 달라 일관성이 떨어짐.
• 데이터: 정상 제품 이미지와 스크래치, 이물질 등 각종 불량 유형별 이미지 데이터.
• NCLC 활용: NCLC 비전 AI 플랫폼에 정상/불량 이미지를 업로드하고 '라벨링' 작업을 합니다. '이건 스크래치', '이건 정상'이라고 알려주는 과정이죠. 플랫폼은 이 이미지들을 학습하여 새로운 제품 이미지가 들어왔을 때 불량 여부와 유형을 자동으로 판별하는 모델을 생성합니다.

⚠️ 주의하세요!
AI 모델의 성능은 데이터의 질과 양에 절대적으로 의존합니다. 특히 비전 검사의 경우, 다양한 조명 조건과 각도에서 촬영된, 그리고 모든 불량 유형을 포함하는 양질의 이미지 데이터를 확보하는 것이 프로젝트 성공의 가장 중요한 열쇠입니다. 'Garbage in, Garbage out(쓰레기를 넣으면 쓰레기가 나온다)'이라는 말을 항상 기억해야 합니다.

 

NCLC AI 도입을 위한 간단한 5단계 🚀

"좋은 건 알겠는데, 그래서 어디서부터 시작해야 하죠?" 라고 물으실 분들을 위해 간단한 도입 가이드를 준비했습니다.

1. 1단계: 명확한 문제 정의: 'AI로 뭔가 해보자'가 아니라, 'A 설비의 돌발 정지를 월 1회 미만으로 줄이자' 또는 'B 제품의 도장 불량률을 5% 감소시키자'와 같이 구체적이고 측정 가능한 목표를 설정합니다.
2. 2단계: 데이터 준비: 문제 해결에 필요할 것으로 예상되는 데이터를 모읍니다. MES, SCADA 시스템의 데이터, 검사 기록 엑셀 파일 등 형태는 다양할 수 있습니다. 데이터가 정확하고 일관성 있는지 확인하는 과정이 필수적입니다.
3. 3단계: 플랫폼 선택 및 테스트: 해결하려는 문제 유형과 우리 회사 환경에 맞는 NCLC 플랫폼을 2~3개 후보로 정합니다. 무료 체험 버전을 활용하여 동일한 데이터셋으로 간단한 모델을 만들어보며 사용 편의성과 성능을 직접 비교, 평가합니다.
4. 4단계: 모델 구축 및 학습: 최종 선택한 플랫폼의 가이드에 따라 준비된 데이터를 업로드하고, 예측하고 싶은 목표(예: '불량률')를 지정한 뒤 '학습 시작' 버튼을 누릅니다. 대부분의 과정은 플랫폼이 자동으로 처리해 줍니다.
5. 5단계: 결과 검증 및 현장 적용: 학습된 모델의 예측 정확도를 평가합니다. 만족스러운 결과가 나오면, 실제 현장 업무에 적용해보고 효과를 검증하며 모델을 점진적으로 개선해 나갑니다.

💡제조업 AI, 코딩 없이 시작하기 핵심 요약

✨ 전문가 역량 강화: 현장 품질 전문가가 직접 AI 솔루션을 개발하여 문제 해결 속도를 높이고 데이터 분석의 주체가 될 수 있습니다.

⚖️ 장단점 파악: 빠른 개발, 비용 절감의 장점과 플랫폼 종속성, 데이터 품질 의존도의 단점을 명확히 이해하고 접근해야 합니다.

🚀 빠른 도입 전략:

명확한 문제 정의 → 데이터 준비 → 플랫폼 선택 → 모델 학습 → 현장 적용 (5단계)

⚠️ 성공의 열쇠: AI 도입의 성패는 코딩 실력이 아닌, 양질의 데이터와 해결하고자 하는 문제에 대한 깊은 이해(도메인 지식)에 달려있습니다.

NCLC 플랫폼은 코딩의 장벽을 허물고 아이디어를 현실로 만드는 강력한 도구입니다.

자주 묻는 질문 ❓

Q: 정말 코딩을 하나도 몰라도 AI 모델을 만들 수 있나요?

A: 네, No-Code 플랫폼의 경우 코딩 지식이 전혀 필요 없습니다. 화면에 보이는 메뉴를 선택하고 데이터를 업로드하는 것만으로도 충분히 기본적인 예측, 분류, 이미지 분석 모델을 만들 수 있습니다. Low-Code는 특정 기능 추가 시 간단한 스크립트 작성이 필요할 수 있습니다.

Q: AI 모델을 학습시키려면 어떤 데이터가 필요한가요?

A: 해결하려는 문제에 따라 다릅니다. 예지보전은 설비 센서 데이터와 고장 이력, 불량 예측은 공정 조건과 품질 검사 결과, 비전 검사는 정상/불량 이미지 데이터가 필요합니다. 일반적으로는 잘 정리된 엑셀(CSV) 형태의 데이터를 가장 많이 사용합니다.

Q: 기존에 엑셀로 데이터 분석하는 것과 무엇이 다른가요?

A: 엑셀은 주로 과거 데이터를 통계적으로 요약하고 시각화하는 데 강점이 있습니다. 반면 NCLC AI 플랫폼은 데이터 내의 복잡한 패턴을 학습하여 '미래를 예측'하거나 '새로운 데이터를 분류'하는 모델을 만드는 데 특화되어 있습니다. 수십 개의 변수 간 상호작용을 분석하는 등 엑셀로는 어려운 분석을 쉽게 처리할 수 있습니다.

Q: NCLC 플랫폼이 저희 공장의 MES나 PLC 시스템에 직접 연결될 수 있나요?

A: 많은 NCLC 플랫폼들이 데이터베이스(DB) 연결, API 연동 등 다양한 데이터 연결 기능을 제공합니다. 이를 통해 MES, SCADA, PLC 등 공장 시스템과 연동하여 데이터를 실시간으로 주고받는 자동화 시스템을 구축할 수 있습니다. 다만, 이 부분은 약간의 기술적 설정이 필요할 수 있습니다.

Q: 저희 회사 데이터는 보안이 중요한데, 안전한가요?

A: 대부분의 주요 NCLC 플랫폼은 클라우드 기반으로 운영되며, 국제적인 데이터 보안 표준(예: ISO 27001)을 준수합니다. 또한, 기업용 플랜에서는 데이터를 외부와 격리된 환경에서 처리하는 옵션(Private Cloud, On-premise)을 제공하기도 하므로, 도입 전 플랫폼의 보안 정책을 꼼꼼히 확인하는 것이 중요합니다.

No-Code/Low-Code AI는 더 이상 개발자만의 전유물이 아닙니다. 현장의 문제를 가장 잘 아는 우리 품질 전문가들이 직접 데이터를 만지고 분석하며 혁신을 이끌어갈 수 있는 강력한 무기가 될 것입니다. 작은 문제부터 시작해 NCLC 플랫폼으로 해결해보는 경험을 쌓아보시는 건 어떨까요? 더 궁금한 점이 있다면 언제든지 댓글로 질문해주세요. 😊