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반도체 제조 산업 내 인공지능 기술의 성공적 적용 요인 원문보기 1
- 국가 미국
- 생성기관 McKinsey&Company
- 주제분류 핵심R&D분야
- 원문발표일 2021-04-01
- 등록일 2021-04-23
- 권호 189
○ 맥킨지앤컴퍼니(McKinsey&Company)는 반도체 제조 산업에 인공지능 기술을 성공적으로 적용하는 요인을 분석한 보고서*를 발표함
* Scaling AI in the sector that enables it: Lessons for semiconductor-device makers
○ 인공지능과 머신러닝 기술은 반도체 산업 부문에 막대한 가치를 제공할 수 있으며, 이제 막 적용이 시작된 단계임
- 반도체 기업 중 30%만이 인공지능과 머신러닝 기술을 활용해 가치를 생산하고 있으며, 분석에 따르면 이는 연간 약 50억~80억 달러(약 5조 6,000억원~9조원)에 달함
- 인공지능과 머신러닝 기술은 이제 막 도입이 시작된 단계로, 잠재력을 충분히 발휘할 경우 850억~950억 달러(약 96조~107조원)의 가치를 생성할 수 있을 것으로 전망됨
- 인공지능 기술은 제조 부문에서 가장 많은 가치를 제공할 수 있지만, R&D 부문에서 상대적으로 큰 효과를 줄 것으로 분석됨
○ 보고서는 인공지능과 머신러닝 기술을 성공적으로 반도체 제조 산업에 도입하기 위해 필요한 6대 요인을 다음과 같이 분석함
- 전략적 로드맵: 인공지능을 우선 과제로 설정하고, 가치와 가치 창출에 걸리는 시간을 우선시할 것
- 인재와 조직: 인공지능 역량을 중앙화해 임계치를 넘은 대량화를 달성하고, 다양한 팀을 조직하며, 기업 전문가와 데이터 과학 전문가를 투입할 것
- 기술: 제조 시설을 연결하고, 클라우드를 활용하며, 제조 시설의 강점을 구축할 것
- 데이터: 데이터와 시스템을 개방하고 적절한 데이터를 추출하며, 강력한 데이터 관리를 수립할 것
- 적용과 확대: 초기부터 확대 적용을 위한 방안을 계획하고 여러 부문의 최적 방안을 조사해 디지털 업무 흐름에 원활하게 통합되도록 함
- 민첩한 제공: 개발 스프린트를 수행하고 신속한 학습을 촉진함
* Scaling AI in the sector that enables it: Lessons for semiconductor-device makers
○ 인공지능과 머신러닝 기술은 반도체 산업 부문에 막대한 가치를 제공할 수 있으며, 이제 막 적용이 시작된 단계임
- 반도체 기업 중 30%만이 인공지능과 머신러닝 기술을 활용해 가치를 생산하고 있으며, 분석에 따르면 이는 연간 약 50억~80억 달러(약 5조 6,000억원~9조원)에 달함
- 인공지능과 머신러닝 기술은 이제 막 도입이 시작된 단계로, 잠재력을 충분히 발휘할 경우 850억~950억 달러(약 96조~107조원)의 가치를 생성할 수 있을 것으로 전망됨
- 인공지능 기술은 제조 부문에서 가장 많은 가치를 제공할 수 있지만, R&D 부문에서 상대적으로 큰 효과를 줄 것으로 분석됨
○ 보고서는 인공지능과 머신러닝 기술을 성공적으로 반도체 제조 산업에 도입하기 위해 필요한 6대 요인을 다음과 같이 분석함
- 전략적 로드맵: 인공지능을 우선 과제로 설정하고, 가치와 가치 창출에 걸리는 시간을 우선시할 것
- 인재와 조직: 인공지능 역량을 중앙화해 임계치를 넘은 대량화를 달성하고, 다양한 팀을 조직하며, 기업 전문가와 데이터 과학 전문가를 투입할 것
- 기술: 제조 시설을 연결하고, 클라우드를 활용하며, 제조 시설의 강점을 구축할 것
- 데이터: 데이터와 시스템을 개방하고 적절한 데이터를 추출하며, 강력한 데이터 관리를 수립할 것
- 적용과 확대: 초기부터 확대 적용을 위한 방안을 계획하고 여러 부문의 최적 방안을 조사해 디지털 업무 흐름에 원활하게 통합되도록 함
- 민첩한 제공: 개발 스프린트를 수행하고 신속한 학습을 촉진함
