일본은 혁신에 대해서 한국보다 많이 앞서있는 상태다.


일본, 공장의 운영마저 인공지능이 담당하는 시대로 간다.

원문
https://www.nikkan.co.jp/gnr_spaces/view/0011286
京セラ、ＡＩ・ロボで生産性向上　２工場にモデルライン

관련 뉴스
https://m.news.naver.com/read.nhn?mode=LSD&mid=sec&sid1=105&oid=030&aid=0002674498
교세라, 제조라인에 로봇·AI 시험 도입한다

일간공업신문사에 따르면 교세라는 올해 AI와 로봇을 결합해 생산 효율성을 검증하는 시험 설비를 일본 가고시마현, 시가현에 있는 2개 거점공장에 마련한다. 설비 투자액은 수십억엔 규모에 이를 것으로 보인다.

교세라는 시험 라인에서 생산 효율성 향상 효과를 조사한다. 이를 토대로 올해 후반부터는 순차적으로 타 공장 양산 라인에도 로봇과 AI시스템을 도입한다.

교세라가 해당 시스템을 시험 도입하는 곳은 반도체 제조 장치를 생산하는 가고시마 코쿠부 공장(가고시마현 기리시마시)과 전자 제품용 세라믹 부품을 생산하는 시가 요카이치 공장(시가현 히가시 오미시)이다.

교세라는 AI가 주문정보를 토대로 납기를 계산한 뒤 스스로 생산 계획을 세우도록 한다. 생산 현장에서는 무인반송차(AGV)를 투입해 생산라인에 자재를 자동 공급한다.

타니모토 히데오 교세라 사장은 “생산성을 평균으로 2 배로 늘린다”고 설명했다.
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한국은 이제야 공장에 인공지능 기술이 탑재된
무인 자동화 기계를 도입하는 수준이다.
그런데 일본은 더 나아가서 공장의 운영 자체를 인간 관리자가 아니라
아예 인공지능 관리자가 운영하는 단계로 나아간다고 한다.
원문에 자세히 나와 있는데

1. 회사로 주문이 들어오면 그 정보를 바탕으로 사무실에서 제1공장으로 주문정보를 보낸다.

2. 공장의 인공지능 관리시스템(사람이 아니다)이 그 정보를 토대로 생산을 위해서 현재 비축된 자재와 생산 스케줄 및 공장 설비상태 등을 종합하여 관련 정보를 제2공장에다 넘긴다.

3. 정보를 넘겨받은 제2공장의 인공지능 관리시스템이 제2공장의 비축된 자재와 설비상태 및 생산 스케줄을 파악해서 그 정보를 제1공장의 인공지능 관리시스템에 넘겨준다.

4. 서로 간의 현황 정보를 공유한 제1, 제2공장의 인공지능 관리시스템은 생산을 위해서 어떻게 작업 분배를 하고 자재를 어떻게 투입하고 등등 납기 일정과 자재 수급 등의 생산 준비를 협의해서 계획하고 만약 생산에 필요한 자재가 모자란다면 회사 사무실에 부족한 분량을 통보해준다.

5. 회사는 협력업체에 필요한 자재를 발주하고 인공지능 관리시스템의 통제하에 제1, 2공장은 주문품 생산을 개시한다.

6. 도중에 자재가 도착하고 작업 공정에 투입된다.

7. 평상시 유지보수 및 상태 점검은 인공지능에 의해서 기계설비 스스로 하며 인간의 개입은 최소화한다.

8. 일본은 공장의 운영도 사람 대신에 인공지능이 맡는 단계로 나아가고 있다.

문제는 이제 한국은 여기서 뒤처지면 그야말로 완전히 낙동강 오리알 신세가 되고 일본과는 도저히 격차를 좁힐 수 없는 상태가 된다는 것이다.
일본에 멀찌감치 밀려나고 중국에 추격을 당한다는 얘기가 지금까지는 실감이 안 나는 상황이라면
이제는 현실문제를 넘어서 아예 경제 자체가 붕괴하는 지경에 이르는 것이다.
한국은 뭐 하고 있는지 모르겠다.


또한 한국이 주춤하는 사이에 인공지능(Artificial Intelligence, AI) 반도체도 한국을 앞서나갈 조짐을 보이고 있다.

일본, 기술경연 통해 'AI 반도체' 개발 본격 지원
http://m.dtoday.co.kr/news/articleView.html?idxno=261742

- 소프트뱅크, 소니, 후지쓰 등 대기업과 손잡고 신생기업 및 젊은 연구자 지원

최근 몇 년사이에 일본 기업들은 4차산업혁명 시대의 핵심 기술 중 하나인 인공지능(AI)을 다양한 산업분야에 적용해 상용화에 박차를 가하고 있다. 이에 일본 정부는 AI 개발에 본격적으로 집중 투자 및 지원에 나설 계획이다.

일본 정부는 AI 반도체를 개발하는 신생 기업 및 젊은 연구자들을 지원하기 위해 AI 관련 신기술을 겨루는 경연대회를 올해 안으로 개최한다고 요미우리신문이 20일 보도했다.

보도에 따르면 소프트뱅크와 소니, 후지쓰 등의 기업과 공동으로 지원하며 경연대회에서 AI 반도체의 새로운 설계방법이나 AI의 고속화, 저전력 소비 등 유망기술을 평가한다.

경연대회에서 우수 기업과 인재에는 경제산업성이 개발비를 지원하거나 참가 기업이 출자하는 방법 등으로 선진기술의 제품화를 가속화할 예정이다.

이 기회를 통해 자금력이 부족한 신생 기업은 정부나 대기업의 자금 지원을 통해 자사 기술을 제품화할 수 있고, 대기업은 선진 기술을 발견하고 우수한 인재를 알 수 있다.

일본 정부가 AI 반도체 기술 개발에 집중투자하는 까닭은 자율주행차 운전 등 차세대 기술 개발의 중요한 요소라고 생각하기 때문이다. 이에 본격적으로 개발해 AI 반도체의 세계 표준이 되는 것을 목표로 하고 있다.

AI 반도체는 컴퓨터 등에 사용되는 일반 반도체보다 데이터를 고속으로 처리하는 등 고성능이 요구되며 구글, 인텔 등 미국 기업을 비롯해 중국 기업들도 개발에 집중투자한 것으로 알려졌다.


현재 4차산업혁명에서 일본이 전체적으로 한국을 많이 앞서나간 상태라고 본다.

https://m.news.naver.com/read.nhn?mode=LSD&mid=sec&sid1=105&oid=030&aid=0002680298
히타치-화낙, AI 스타트업과 손잡고 스마트팩토리 합작사 설립

화낙과 히타치, 프리퍼드네트웍스가 스마트팩토리 합작사 설립에 나섰다.

히타치와 화낙이 인공지능(AI) 스타트업 프리퍼드네트웍스(Preferred Networks)와 손잡고 스마트팩토리 합작사를 설립한다. 세계 정상급 로봇기업도 스마트팩토리 수요에 대응하기 위해 하드웨어사업뿐 아니라 솔루션 사업으로도 역량을 투입하는 양상이다.

닛케이아시안리뷰에 따르면 이들 3개사는 합작사 '인텔리전트 엣지 시스템'을 일본 야마나시 현에 세운다. 야마나시 현은 화낙 본사가 있는 곳이기도 하다.

합작사는 AI, 에지 컴퓨팅 등 첨단 컴퓨팅 기술을 결합한 제조 시스템을 개발한다. 히타치 임원인 사이토 유타카가 화낙 수석 부사장 겸 최고경영자(CEO)로 나선다.

인텔리전트 에지 시스템은 네트워크 기반 산업용 로봇과 공작기계용 실시간 통제시스템을 개발한다. 딥 러닝을 활용해 산업용 로봇과 공작기계는 학습, 고도화된다. 또 차세대 컴퓨팅 기술인 에지 컴퓨팅을 적용해 생산 현장의 말단 네트워크에서 대용량 데이터를 빠르게 처리하도록 연구한다.

히타치와 화낙 모두 로봇업계에서 주요 기업으로 손꼽히는 기업이다. 화낙은 로봇 기술력에서 세계 최고 수준을 자랑한다. 업계 메이저로 꼽히는 이들 기업이 AI 분야 신생 기업과 손잡은 까닭은 AI와 소프트웨어 기술을 보완하기 위한 포석으로 풀이된다.

프리퍼드네트웍스는 엔지니어 100여명이 근무하는 AI 벤처기업이다. 주요 자동차 제조사에 투자금 115억엔를 유치했고, 화낙도 2015년 프리퍼드네트웍스 지분 6%를 인수했다.

지난해 11월 닛케이의 스타트업 기업가치 조사에 따르면 프리퍼드네트웍스는 기업가치 2326억엔으로 조사 기업 가운데 1위를 차지했다. 프리퍼드 네트웍스는 로봇이 볼트와 너트를 인식해 그에 따라 로봇이 움직임을 조정해 생산성을 높이는 기술을 보유했다.


☞ 일본 토종기업 프리퍼드 네트웍스(Preferred Networks)에서 개발한 자율주행, 스마트 팩토리, 바이오 / 헬스케어에서 강력한 성능을 발휘하는 인공지능 기술인 - Chainer(체이너) - 딥러닝 프레임워크


프리퍼드 네트웍스의 기술력 또한 엄청난데

http://www.kinews.net/news/articleView.html?idxno=103064
IBM, 파워AI에 구글 머신러닝 '텐서플로우' 지원

IBM의 머신러닝 프레임워크인 파워AI에서 구글이 개발한 오픈소스 소프트웨어 텐서플로우 라이브러리를 사용할 수 있게 됐다.
파워AI는 IBM의 파워 프로세서와 엔디비아의 NV링크 고속 상호 연결 기반 서버를 이용한 머신러닝 프레임워크로 파워 프로세서와 GPU를 통해 딥러닝 연산을 빠른 속도로 처리 가능하다.
한편, IBM은 파워AI에 텐서플로우와 함께 일본 인공신경망 프레임워크 체이너(Chainer)도 지원하기로 결정했다.


이것이 뭘 뜻하냐면 일본의 인공지능 기술이 IBM의 기술 솔류션으로 채택될 정도로 인정받았다는 것이다.
체이너(Chainer)는 일본의 인공지능 개발사인 프리퍼드 네트웍스(Preferred Networks)에서 개발했는데
이 업체는 현재 일본의 공작기계 업체인 화낙의 각종 정밀기계를 인공지능과 결합하는 작업을 하고 있다.


한국은 도대체 뭐하고 있냐?
이러다 또 일본에 밀려나는 것은 아닌지 모르겠다.

위에 에지 컴퓨팅이라고 언급되었는데 클라우드 컴퓨팅의 제조업 버전이라고 보면 된다
일반적인 클라우드 컴퓨팅이 사무직군이나 일반 소비자용을 대상으로 사용되는 것이라면
에지 컴퓨팅은 제조업 활동이 이루어지는 공장을 대상으로 사용하는 것이다.

몇 년 전에 일본의 도쿄 공업 대학(한국의 포스텍이나 카이스트에 해당, 2000년 노벨 화학상 수상자인 '시라카와 히데키' 및 2016년 노벨 생리의학상 수상자인 '오스미 요시노리'가 이 학교 출신이다)서 츠바메라 불리는 침수 냉각 방식의 슈퍼컴을 제작하였다.

https://pc.watch.impress.co.jp/docs/news/625044.html





위 사진처럼 전기가 통하지 않는 비전도성 냉각 액체에 담가서 작동 과정에서 발생하는 열을 식히고
과열로 인한 시스템 다운을 막기 위해서 고안되었다.

그것이 더욱 발전되어서 暁光(Gyoukou, 교우코우)라 불리는 아래 사진처럼 생긴 에지 컴퓨팅용 슈퍼컴을 사용하고 있는 게
요즘 일본 대기업 공장이다.
거대한 공장의 일부 구역에 별도로 슈퍼컴 가동 구역을 만들어서 공장의 가동에 인공지능을 적용하는 것이다.











맨 아래 사진은 일본에서 만든 제조업 분야 인공지능 처리를 위해 만들어진 뉴로모픽(사람의 두뇌 작동원리 모방) 프로세서.
Chainer(체이너) 딥러닝 기술을 고속으로 구현하는 프로세서 반도체다.

여전히 한국과 일본은 제조업 분야의 격차가 매우 큰 상태다.
4차산업혁명에서 사용하는 인공지능뿐만 아니라 하드웨어, 소프트웨어 모두 일본이 앞서고 있는 현실이다.

아쉽게도 제조업 혁신에서 또다시 일본의 벽을 넘지 못했다.