1. 서 론

최근 다양한 분야에서 AI의 활용이 확대되고 있다. 생성형 AI의 진보가 눈에 띄며, 대량의 문장 요약이나 필요한 정보를 추출할 수 있다. 프로세스 오토메이션 업계는 설비의 라이프사이클이 길다는 점과 숙련자로부터의 기술 승계와 설비의 가동률을 높이기 위한 효율적인 보전이 과제가 된다. 여기에서는 프로세스 오토메이션 업계의 과제에 대해 AI를 어떻게 활용할 수 있는지 소개한다.

2. 프로세스 산업의
디지털화 및 AI 활용

먼저 지금까지의 AI 발전을 돌아보고 그 특징을 정리한 후, 프로세스 오토메이션 업계에서의 설계에 AI를 활용하는 사례를 소개한다. 또 AI를 활용한 설계 운영이나 유지보수 작업의 효율화에 관한 노력에 대해서도 다룬다.

최근 주목받고 있는 AI는 기계학습에 기반한 것이 주류이며, 과거 데이터를 학습하여 규칙성을 도출할 수 있다. 귀납법이라고도 불리며, 왜 그렇게 되는지에 대한 원인을 알 수 없더라도 과거의 방대한 경험칙이나 어떤 결과가 나올 확률이 높은지를 추론하는 동작 원리이다. 중요한 것은 학습에 사용하는 데이터의 질이다. 데이터에 오류가 포함되어 있거나 한쪽으로 치우치면 AI에 의한 추론의 신뢰성이 낮아진다. AI의 신뢰성을 판단하기 위해서는 어떤 데이터를 학습했는지가 중요한 요소이다.

딥러닝(심층 학습)의 기술 혁신으로 인해 AI는 복잡한 문제를 다룰 수 있고, 방대한 정보를 저장하여 인간의 능력을 보완할 것이다. 또 생성형 AI의 발전에 따라 자연어로 지시받거나 인간에 대해 말로 답변할 수 있다. 지금까지는 인간이 컴퓨터의 언어나 인터페이스에 맞춰 조작해 왔던 반면, 생성형 AI에서는 컴퓨터가 인간의 언어로 대화할 수 있기 때문에 사용자의 진입 장벽이 극적으로 낮아졌다. 스마트폰에서 생성형 AI 어시스턴트를 활용하는 독자분도 계실 것이다. 프로그래밍이나 데이터 분석 경험이 없어도 많은 사람이 손쉽게 이용할 수 있는 것이 AI의 특징이다.
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⇒ 본고는 월간지 ‘計測技術’(일본, 일본공업출판주식회사 발행) 2025년 9월호(특집)를 번역·전재한 것입니다. 본 기사의
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