제조용 인공 지능이 생산성을 높이고 프로세스를 활성화하는 방식
인공 지능(AI)은 제조업을 비롯한 많은 분야에 혁명을 일으켰습니다. 인공 지능이라는 용어는 지속적인 학습, 이해 및 행동 과정을 가능하게 하기 위는 다양한 프로세스에 통합될 수 있는 확립된 새로운 기술 집합을 나타냅니다. 결과는 다양한 산업 전반에 걸쳐 이러한 프로세스를 최적화할 수 있다는 것입니다. 제조용 AI는 기술과 프로세스 최적화 간의 교차점을 보여주는 완벽한 예입니다.
AI 지원 스마트 머신은 인간과 매우 유사한 프로세스를 통해 기술 기능을 확장하도록 설계되었습니다. 사람들이 감지하고, 지식을 얻고, 결정을 내리고, 조치를 취하고, 경험을 통해 배우는 것처럼 이제 기술도 이렇게 할 수 있습니다.
제조업에 인공지능이 필요한 이유
인공 지능은 제조 프로세스를 가속화하고 수익성을 높일 수 있는 잠재력이 있습니다. 제조업의 경우 인공 지능을 통해 총 부가가치(GVA)를 높일 수 있습니다.
이것은 좋은 소식입니다. 기업 이익이 감소세로 전환될 때, 제조업에서도 압박감을 느낍니다. 투자 감소는 혁신 다운스트림의 하락으로 이어져 끊임없이 변화하고 파괴적인 환경에서 기업의 시장 가치와 성장 또는 목표 달성 능력을 감소시킬 수 있습니다. 이는 수익에 영향을 미치고 모든 이해 관계자에게 영향을 미칩니다. 또한 인공 지능은 수익성이 낮은 산업 부문에 유익한 것으로 판명될 수 있습니다.
도전 과제: 인공 지능의 성공적인 통합을 위해 무엇이 필요한가요?
경영진 및 직원 수용
인공 지능이 성공적으로 제조 프로세스의 일부가 되고 잠재력을 최대한 발휘하기 위해서는 인간의 수용이 첫 번째 단계입니다. 이를 위해서는 자동화를 인간의 직업에 대한 위협이 아니라 일상적이고 반복적인 작업에 소요되는 시간을 줄여 인간 성과를 향상시키는 동맹으로 간주하여 혁신을 위한 정신적 공간 확보 인간의 실수를 줄이도록 인간과 기계 간의 새로운 관계를 구축해야 합니다. 인간은 기술을 활용하고 요구 사항에 따라 개발할 수 있으며 AI 기반 기술의 경우 지속적으로 개선할 수 있습니다.
인공 지능은 근로자로부터 부가가치가 낮은 직업을 맡음으로써 그들이 주요 생산 분야에서 생산성을 높일 수 있도록 할 수 있습니다. 인공 지능은 직장 생활에 가치를 더하는 가상 동료와 다름이 없습니다. 이러한 전제를 바탕으로 직원의 태도를 모델링하는 것은 제조 및 기타 생산 의존 산업에서의 채택을 촉진하는 데 큰 도움이 될 것입니다.
인공지능을 채택하는 제조업체를 위한 효과적인 관행에는 이해관계자, 직원, 파트너, 투자자 및 고객을 위한 포괄적인 커뮤니케이션 방법론 개발이 포함될 수 있습니다.
인공 지능 배포에 대한 기타 도전 과제
AI 시스템 및 솔루션 사용에 대한 다른 도전 문제로는 기존 제조 설정에서 기술 구현의 불명확성을 들 수 있습니다. 이는 새로운 시스템의 사용에 필요한 교육 및 기술이 부족하기 때문입니다. 그러나 이것은 극복할 수 없는 것이 아닙니다.
제조업체는 생산 주기 및 일정에 대한 중단을 최소화하면서 인공 지능을 통합하고 디지털 혁신을 달성하는 것이 어려울 수 있습니다. 여전히 주요 안전 및 품질 표준을 충족해야 하고 약속을 준수해야 합니다.
제조 및 산업 분야의 인공 지능 기반 기술에 대한 전망
인공 지능 이면의 주요 동인은 사물 인터넷(IoT)의 부상입니다. IoT를 사용하면 물리적 장치와 디지털 영역 간의 연결 및 대화를 진행할 수 있습니다.
기업은 이 노하우를 신속하게 활용해야 합니다. 새로운 범위의 직무해설서가 작성되고 있으며 아마도 향후 5년 동안 계속될 것입니다.
그들은 또한 융합 기술이 수요가 있을 것으로 예측합니다. 이 용어는 비즈니스 프로세스에서 인적 및 기계 인재를 병합하여 각자가 독립 기업으로서 수행하는 것보다 더 나은 결과를 제공할 수 있는 고유한 능력에 적용됩니다(본질적으로 인적 자원과 기계 전반에 걸쳐 기능을 확장하기 위해 개별적인 힘을 결합하는 것). 스마트 기계의 능력을 활용하기 위해 융합 기술을 가진 사람들이 인간의 판단을 훈련, 교육 및 형성하기 위해 배치될 것입니다. 이에 대한 예는 각 당사자가 상대방으로부터 배우는 반복적 또는 반복적 프로세스입니다.
제조업체는 또한 전용 학습 및 개발 프로그램을 통해 사내 인공 지능 기술 세트를 개발하고 있습니다.
인공 지능이 제조 산업을 활성화하는 방법
전문가들은 생산 및 제조의 한 요소로서 인공 지능이 다음 세 가지 중요한 방식에서 강력한 역할을 할 수 있다고 생각합니다.
- 지능형 자동화: 인적 자원을 보완하는 새로운 '가상 인력'
- 기존 인적 자산의 기술 강화 및 능력 향상
- 예산을 최대한 활용하고 일부를 혁신, 연구 및 개발에 사용하도록 지원합니다.
현장의 관점에서 보면 인공지능이 제조업을 지원하고 성장을 돕는 방식은 다양합니다.
프로세스 자동화
제조의 자동화가 새로운 것은 아니지만 인공 지능은 스마트 자동화의 미래에 주는 영향이 경이롭기 그지없는 가치 있는 새로운 차원을 추가했습니다.
시장 리더로 남아있기를 원하는 대규모 제조 회사는 인공 지능 활용에 투자합니다. 그들은 기술을 사용하여 문제 및 고장을 자체로 진단하고 유지보수 필요성을 추정하고 예비 부품을 선제적으로 주문하는 정도까지 기계가 자급자족할 수 있도록 합니다.
AI 기반 자동화는 거대한 경쟁 우위를 제공합니다.
공급망 간소화
인공지능은 공급망을 단축하여 시간과 자원을 더 잘 활용하는 놀라운 비용 절감 효과를 줄 수 있습니다. 인공 지능 시스템은 주요 문제에서 가장 작은 일회성 사고에 이르기까지 공급망을 따라 연결의 지연을 일시키는 이벤트를 추적할 수 있습니다. 운송을 추적하고 많은 기록을 스캔하여 공급망을 따라 실시간 가시성을 유지할 수 있습니다. 시스템은 실시간으로 하루에 수백만 건의 사고를 분석할 수 있습니다. 인공지능 기능은 공급망 문제에 대한 전략과 해결책을 찾는 조기 경고 시스템에 큰 힘을 실어줍니다.
벤치마크 설정, 품질 관리 수행 및 모니터링
기계에는 사람의 눈보다 몇 배나 더 민감한 카메라가 장착될 수 있으며, 이를 통해 가장 작은 결함도 감지할 수 있습니다. 이 기능은 야금업에서 소매업까지 그리고 그 사이의 모든 것에 이르기까지 거의 모든 제조 산업에서 가치가 있을 수 있습니다.
제품 설계 및 개발 시간 단축
인공 지능은 중복 비용을 없애는 직접적인 사이드 이펙트로 혁신을 주도합니다. 절감된 비용은 연구 및 제품 개발에 사용될 수 있으며, 이를 통해 더 나은 수익성을 위한 새로운 수익원을 창출할 수 있습니다.
자산 활용도 및 생산 재사용 개선
회사는 종종 초기에 장비에 막대한 금액을 투자하는데, 이 투자는 완전히 활용되거나 활용되지 않을 수 있습니다. 사용되지 않는 자산 외에도 제조 중단 시간 및 장비 고장이 모두 수익 손실에 기여하게 됩니다. 인공 지능은 문제에 플래그를 지정하고, 오류를 예측하고, 장비가 고장나기 전에 예방 조치를 제안하여 이러한 문제를 방지하는 데 도움을 줄 수 있습니다.
결과 예측
인공 지능은 제조 및 기타 비즈니스 영역의 패턴을 식별하여 미래 결과를 예측하고 전략을 수립할 수 있습니다. AI는 기업이 사내 및 업계 내에서 비정형 데이터를 발굴, 구조화 및 분석할 수 있도록 지원하며, 인적 피드백을 통합할 수 있습니다.
작업 흐름에 인공 지능을 도입하면 더 이상 목적에 부합하지 않는 오래된 절차를 중단하고 제거하는 완전히 새로운 프로세스의 세계가 열립니다.
실행 중인 인공 지능의 예시
디지털 트윈
디지털 트윈은 운영 프로세스, 제품 또는 서비스에 대한 가상 모델입니다. 이 모델은 가상 세계에서 분석, 조정, 정제 및 테스트된 실제 사용되는 자산을 보여줍니다. 디지털 트윈을 생성하면 물리적 세계와 가상 세계를 효과적으로 연결할 수 있습니다. 말하자면 이 경이적인 세계 짝짓기를 통해 전체 수명 주기에 걸쳐 실제 생활에서는 불가능한 세부 수준에서 개체 또는 프로세스를 모니터링할 수 있습니다. 이러한 종류의 시뮬레이션을 통해 이해 관계자는 문제를 예측하거나 완전히 예방할 수 있습니다. 제품 개발, 전략 수립 및 혁신을 위한 놀라운 새로운 길을 열어줍니다. 잠재력은 거대합니다.
오늘날 디지털 트윈 기술의 조상인 페어링 기술은 NASA에서 사용되었습니다. 정상적인 가시거리나 물리적 근접성을 훨씬 뛰어넘어 우주에서 장치에 대한 작업을 해야 하는 필요성을 고려했을 때, 그것은 임무의 성공에 중요했습니다.
디지털 트윈은 다음 두 단계 프로세스로 작동합니다.
- 스마트 장치 부품은 내장 센서를 사용하여 물리적 항목의 실시간 상태, 위치 또는 작업 조건과 같은 주요 작동 측면에 대한 데이터 및 정보를 수집합니다. 부품은 이 데이터 입력을 수집하고 처리하는 클라우드 기반 시스템에 연결됩니다. 이것은 비즈니스와 관련된 다양한 컨텍스트에서 추가로 분석하게 됩니다.
- 이 가상 세계의 통찰력은 실지 세계 또는 연구 대상 개체에 적용됩니다.
이 프로세스는 비즈니스 기업으로 전환할 수 있습니다. 디지털 트윈은 실제 세계와 가상 세계 사이의 다리를 구축할 뿐만 아니라 보다 직관적인 제품 개발을 위해 제품 설계 및 데이터 사이언스 등 측면 간의 워크스트림 간 협업을 촉진합니다.
디지털 트위닝의 개념은 새 천년 경에 등장했지만 사물 인터넷의 발전을 통해서만 결실을 가져왔습니다. 오늘날 기업은 전략 기술 무기고에 구현하고 통합하는 것이 비용 효율적인 수단이라고 생각합니다. 제조업체는 비즈니스를 활성화하고 새로운 방향을 제시하기 위해 디지털 트윈 기술에 대한 투자를 점점 더 늘리고 있습니다.
디지털 트윈 시장이 성장할 것이라는 예상은 놀라운 일이 아닙니다.
컴퓨터 지원 설계 시스템
컴퓨터 지원 설계 시스템은 인공 지능을 활용하여 클라우드를 활용하고 수천 개의 가상 프로토타입 반복을 생성할 수 있습니다. 이를 통해 기능, 건설 비용 및 필요한 재료를 비교하고 대조할 수 있습니다. 프로그램은 원하는 모양을 나타내는 솔리드 매스로 시작합니다. 그런 다음 레이어나 재료 조각을 제거하여 성능에 해를 끼치는지 또는 도움이 되는지 확인하고 필요한 결과를 기억하여 설계 기준에 구축합니다. 이를 통해 알고리즘이 제품에서 각 부분의 역할이 성능에 미치는 영향을 파악할 수 있습니다.
여러 부문에 걸친 제조의 컴퓨터 지원 설계
의료 산업에서 컴퓨터 지원 설계는 회복을 가속화하고 조직 재성장을 촉진하는 일종의 안면 임플란트를 설계하는 데 사용되었습니다. 또한 AI 지원 설계 및 제조 입력을 사용하여 장기 이식을 위한 전위적인 3D 프린팅 기술이 개발되었습니다.
자동차 부문에서 인공 지능은 수백만 개의 정보 입력을 분석하여 생산을 간소화하고 새로운 차량을 설계할 수 있습니다.
인공 지능은 무한한 가능성을 가지고 있습니다. 제조업체는 AI를 사용하여 경쟁력 있고 높은 기능을 유지하며 수익성을 유지할 수 있습니다.