삼표그룹은 몰탈 생산 공정에 인공지능(AI)을 전면 도입하여 원재료 입고부터 제조, 출하까지 모든 과정을 혁신적으로 개선하고 있다. 이번 프로젝트는 카이스트(KAIST) 제조 피지컬 AI 연구소와의 협력을 통해 진행되며, 제조 현장에 첨단 AI 기술을 접목하는 새로운 시도이다. 이로써 삼표산업은 생산 효율성 증대와 품질 향상을 동시에 달성할 것으로 기대된다.
원재료 입고 단계에서의 AI 시스템 활용
삼표그룹의 몰탈 생산 공정에서 원재료 입고 단계는 매우 중요한 초기 단계로서, 인공지능 기술이 도입됨으로써 그 효율성이 크게 향상되고 있다. 원재료 입고 과정에서는 각 자재의 품질과 규격을 실시간으로 감지하고 분석하는 AI 센서가 적용되어, 불량 원료의 유입을 최소화한다. 이러한 AI 시스템은 무게, 입자 크기, 수분 함량 등의 다양한 데이터를 정밀하게 측정하며, 빅데이터 기반의 학습 알고리즘을 통해 빠르고 정확한 판별이 가능하다.
기존에는 인력과 육안 검사에 의존하던 단계가 자동화됨으로써, 원재료의 품질 안정성이 한층 높아지고 있으며, 공급받은 자재의 적정 여부가 즉각적으로 확인된다. 또한, AI는 공급자별 원재료 특성을 종합적으로 평가하여, 입고 일정과 물류 계획에 최적화된 데이터를 제공한다. 이렇게 체계화된 원재료 입고 프로세스는 몰탈 생산 과정의 초기 단계에서부터 불필요한 낭비를 줄이고, 추후 공정의 정확성에 긍정적 영향을 미친다.
나아가 AI 시스템은 과거 데이터와 실시간 정보를 연계해 계절별 또는 기후변화 등의 외부 변수까지 고려하여 원재료 특성을 예측하는 기능도 포함하고 있다. 이와 같은 예측 모델은 생산 공정에 필요한 재고량 및 자재 배분을 최적화해, 운영 비용 절감에 크게 기여하는 요소로 작용하고 있다. 결과적으로 원재료 입고 단계에 인공지능을 도입함으로써 삼표그룹은 안정적이고 체계적인 생산 기반을 마련할 수 있게 되었다.
제조 공정에 적용된 인공지능 기술의 혁신
삼표그룹은 몰탈의 핵심 생산 과정인 제조 단계에 AI 기술을 적극 도입해 제조 공정의 효율성과 품질 관리를 혁신적으로 변화시키고 있다. AI 기반의 제조 시스템은 원재료 투입부터 혼합, 반응, 그리고 건조에 이르는 전 과정을 실시간으로 정밀하게 제어하고 최적화하는 역할을 한다. 기존의 수동적 제어 방식에 비해 AI는 빅데이터와 머신러닝 알고리즘을 적용해 공정 변동을 민감하게 감지하고 자동으로 조정함으로써 생산 안정성을 극대화한다.
특히 혼합 비율과 온도, 압력 등 핵심 공정 변수들을 AI가 실시간 분석 및 조정하여 몰탈의 품질을 균일하게 유지하는 것은 큰 강점이다. 또한, AI 시스템은 공정 중 발생하는 문제 예측과 이상 징후 감지에 탁월해 조기 대응이 가능하여 불량률 감소 및 생산 중단 시간을 최소화한다. 이러한 스마트 제조 구현으로 삼표그룹은 고객사에 보다 일정하고 신뢰성 높은 제품을 빠르게 공급할 수 있게 되었다.
제조 공정 내 AI 도입은 작업자의 부담을 줄임과 동시에 현장 운영의 전문성을 한 단계 끌어올렸다. 자동화 설비와 연동된 AI는 작업 환경 변화를 실시간으로 반영하며, 생산 현장의 디지털 트윈을 구축하여 보다 심층적인 공정 최적화를 가능케 한다. 이와 같은 고도화된 제조 혁신은 몰탈 산업 내에서 경쟁력을 갖추는 동시에 지속 가능한 경영 실현에 핵심적인 역할을 수행하고 있다.
앞으로도 삼표그룹은 AI 기술을 꾸준히 고도화해 제조 현장의 모든 변수를 통합 관리하며, 제품 품질 향상뿐만 아니라 에너지 절감과 안전 관리까지 포괄적으로 추진할 계획이다.
출하 과정의 AI 접목과 물류 혁신 효과
삼표그룹은 몰탈 생산 공정의 마지막 단계인 출하 과정에도 인공지능 기술을 접목하여 보다 스마트한 물류 시스템을 구축하고 있다. 출하 단계에서는 완제품의 적절한 포장, 재고 관리, 그리고 고객사로의 신속한 배송까지 다양한 요소가 원활하게 이루어져야 한다. AI 기술은 이러한 복잡한 물류 과정을 자동화 및 최적화하며, 특히 출하 일정 관리와 적재 공간 활용도 면에서 큰 혁신을 가져오고 있다.
AI 기반 출하 시스템은 생산 완료된 몰탈 제품의 수량과 물류 수요 예측 데이터를 분석하여 적절한 배송 계획을 수립한다. 또한 차량 배차 최적화와 경로 계획을 자동 생성함으로써 운송 비용과 시간을 크게 절감하는 효과를 얻는다. 실시간 위치 추적 기능 역시 탑재되어 있어 출하 현황에 대한 투명한 모니터링이 가능하며, 이는 고객 만족도를 높이는 데 크게 기여한다.
더불어, AI는 출하 과정에서 발생할 수 있는 문제점들을 미리 예상하고 대응책을 마련하여 배송 지연이나 물류 오류를 최소화한다. 재고 데이터와 판매 동향을 분석하는 능력 덕분에, 삼표그룹은 적시 생산과 출하를 연계하는 ‘정시 납품’ 체계를 강화할 수 있었다.
이와 같이 출하 단계에서 AI 도입은 물류 혁신과 생산 운영의 연속성 확보를 동시에 달성하는 중요한 역할을 수행하며, 삼표그룹의 경쟁력을 한층 더 공고히 하는 요소로 작용하고 있다.
삼표그룹은 원재료 입고, 제조, 출하 전 과정에 인공지능 기술을 접목하며 몰탈 생산 공정의 효율성과 품질을 획기적으로 개선하고 있다. 이러한 AI 도입은 생산성 향상뿐만 아니라 비용 절감, 고객 만족도 증진에 크게 기여할 것으로 기대된다. 향후 삼표그룹은 KAIST 제조 피지컬 AI 연구소와의 협력을 계속 심화하여 AI 기술 고도화와 공정 혁신을 추진할 계획이며, 이는 국내 건설자재 산업 전반의 디지털 트랜스포메이션에도 긍정적인 영향을 미칠 전망이다.