EY는 언스트앤영글로벌유한회사(Ernst & Young Global Limited) 조직, 또는 하나 이상의 멤버 법인을 지칭할 수 있으며, 각 멤버 법인은 서로 독립적인 법인입니다. 언스트앤영글로벌유한회사는영국의 보증책임 유한회사로 고객사에게 서비스를 제공하지 않습니다.
EY한영은 AI 기술을 활용해 연구개발 및 제조, 품질 혁신을 지원합니다. 데이터와 AI 기반으로 시장의 움직임을 적시에 분석하여 유효한 연구개발 투자가 실행되도록 하고, 연구개발 및 양산 단계에서 수반되는 각종 작업을 AI가 지원함으로써 제품개발의 리드타임과 비용을 획기적으로 개선합니다. 또, 조업현장에서의 환경, 보건, 안전을 보다 선제적으로 관리하여 사업의 지속가능성을 지원합니다.
Keywords: 특허 분석, 제조 데이터 생성, 품질관리, 환경안전관리
최근 생성형 AI의 발전은 자연어와 도식 등 다양한 표현이 혼재하는 문서에 대한 해석과 변형, 생성 등에 자동화 가능성을 부여하고 있습니다. 이전에는 사람의 개입이 필수적이어서 불가피한 지연이나 분석범위가 한정되던 현상을 보다 실시간성, 전수성 분석으로 바꿀 수 있는 가능성이 확보됩니다.
막대한 자본을 투입하여 연구중인 과제의 방향성이 적정한지, 과거의 품질 문제를 충분히 검토하여 회피하고 있는지, AI로 하여금 연관된 데이터를 선별하여 업무 목적에 맞게 분석하도록 하는 것이 가능합니다. 방대한 양의 작업을 여러 인원이 나누어 수행하는 과정에서 최종 품질에 영향을 미칠 수 있는 불일치가 있지는 않은지 AI가 점검함으로써 막대한 품질비용의 발생 가능성을 낮출 수 있습니다.
다만 이러한 AI 활용에 있어서 할루시네이션과 같은 기술적 오류의 가능성이 충분히 점검되어야 하며, EY컨설팅은 오랜 AI 과제 개발 경험을 바탕으로 AI 활용이 가능한 범위에 대한 신뢰성있는 진단을 제공합니다.
주요 사례
1. A제조사 『특허 지형도 』- 생성형 AI 기반으로 특허 데이터를 주기적으로 분석하여 연구 방향성 조정 필요여부 및 투자 계속/확대/중단에 대한 의사결정 근거 확보
2. B제조사 『제품사양서 및 작업지시서 생성 』- 고객 요건문서 및 내부 관련 데이터를 기반으로 제품사양서 자동 생성. 조업 환경 특성을 반영한 작업 참조용 데이터 자동 생성
3. C제조사 『품질문제 사전 점검』- 과거 품질문제 중 연구개발중인 신제품에서 검토되어야 하는 항목을 선별하고, 품질문제별 회피방안을 추천
4. D제조사 『AI 안전관리 』- 안전장구 장착 등 현장 안전기준 준수 여부를 작업장 내에서 자동 모니터링하는 체계 설계 및 현업 변화관리
EY 전문가들