AI가 제조 산업을 어떻게 변화시키고 있는가

2020년 MIT 테크놀로지 리뷰 인사이트調査에 따르면 제조업은 인공지능을 두번째로 많이 도입하고 있는 분야입니다. 이는 인공지능이 산업 패러다임을 변화시키고 제조 업체가 모든 제조 과정의 모든 측면을 처리하는 방식을 재창조할 수 있기 때문입니다.

인공지능은 모든 것을 잘하지 못하므로 전략적인 구현이 중요합니다

인공지능은 거의 모든 측면에서 우리의 삶을 혁신시키고 있지만, 인공지능이 인간만큼 잘할 수 없는 많은 것들이 있습니다. 예를 들어, 인공지능은 평균적인 사람보다 오류가 적지만, 여전히 오류를 범할 수 있습니다.

프로그램된 로봇은 거의，没有 감독으로 반복적인 작업을 수행하는 데 탁월합니다. 그러나 인간이 로봇의 자율성을 철저하게 통제해야 한다는 것을 기억해야 합니다. 이것이 자율 주행 자동차를 도입하는 자동차 산업이 어려움을 겪는 이유입니다. 철도에 의해 제한되는 자율 주행 열차는 오류를 범할 가능성이 thấpですが, 도로의 비교적 자유로움은 오류를 범할 가능성이 높습니다.

제조업에서 오류의 허용 범위는非常히 낮습니다. 이는 인공지능을 구현하여 산업의 운영 방식을 개선할 수 있지만, 숙련된 인간 노동자와 함께 전략적으로 구현되어야 함을 의미합니다.

인공지능이 제조업을 변화시키는 7가지 방법

1. 예측 유지 보수

인공지능이 등장하기 전에 기계 유지 보수는 예기치 못한 고장을 최소화하기 위해 엄격한 일정에 따라 수행되었습니다. 이제 기업은 각 기계의 유지 보수需求을 맞춤형으로 설정할 수 있는 예측 인공지능 시스템을 사용할 수 있습니다. 이는 효율성을 높이고 비용을 증가시키지 않으면서 개별 기계에 최적화된 일정표를 생성할 수 있습니다.

밀링 공장은 스플린트가 자주 부서져 생산을 늦추고 운영 비용을 증가시킵니다. 그러나 인공지능 프로그램을 소프트웨어에 통합하면 공장은 실시간으로 모니터링을 통해 문제가 발생하기 전에 잠재적인 고장 지점을 감지할 수 있습니다.

2. 품질 보증

인공지능을 사용하여 품질 보증 절차를 강화하면 더好的 결과를 생산할 수 있고, 기업은 생산 현장의 최적의 운영 조건을 결정하고 그 목표를 달성하기 위해 가장 중요한 변수를 결정할 수 있습니다. 이는 불량률을 낮추고浪費를 최소화하여 시간과 돈을 절약할 수 있습니다.

McKinsey는 반도체 산업에서 가장 비싼 측면은 제조업이며, 이는 여러 주의 또는几个 달에 걸쳐 생산되는 긴 다단계 생산 공정에 기인한다고합니다. 이 시간 비용의 대부분은 각 단계에서 발생하는 품질 보증 테스트와 불량으로 인한 지연에 기인합니다.

인공지능은 이러한 품질 보증 단계를 간소화하고 모든 생산 단계에서 데이터를 집계하여 효율성과 수율 손실을 개선합니다.

3. 불량 검사

인공지능은 인간보다 훨씬 빠르고 철저하게 물건을 시각적으로 검사할 수 있습니다.

적절한 시스템은 상대적으로 적은 수의 이미지로 훈련되고 이후 수십 또는 수백명의 작업자가 수행하는 작업을 수행할 수 있습니다. 또한, 인공지능은 근본 원인 분석을 수행하여 기업이 다른 방법으로는 알 수 없는 기본적인 문제를 해결할 수 있도록 해줍니다. 이는 수율을提高하고 생산을 최적화합니다.

4. 창고 자동화

소비자들은 전자 상거래를 통해 구매하는习慣을 변화시키고 있으므로, 기업은 경쟁력을 유지하기 위해 우수한 물류를 갖추어야 합니다.

창고 자동화는 송장, 제품 라벨, 공급업체 문서를 처리하는 인공지능 솔루션을 구현하는 것부터 시작하여 알고리즘을 사용하여 선반 공간을 최적화하여 대규모 ROI를 창출할 수 있습니다.

5. 조립 라인 통합 및 최적화

생산을 최적화하고 비용을 낮추기 위해서는 제조 현장에서 데이터를 수집하는 것만으로는 충분하지 않습니다. 데이터를 스캔하고, 정리하고, 구조화하여 기능적 분석을 허용하는 방식으로 처리해야 합니다. 인공지능은 전체 시설의 집계 데이터를 빠르고 쉽게 분류하고 구조화하여 직원이 각 생산 단계에서 발생하는 상황에 대한 실용적이고 실제적인 개요를 제공할 수 있습니다.

이것은 또한 생산 라인의 일부 자동화를 허용합니다. 예를 들어, 기계가 고장 나면 생산 라인을 재조직할 수 있습니다.

6. 인공지능 기반 제품 개발 및 설계

기술이 발전하고 개선됨에 따라 인공지능은 향후 5년 내에 제품 개발 및 설계에 가장 큰 영향을 미칠 것으로 예상됩니다. 제조업체는 이미 생성적 설계를 위해 인공지능을 사용하여 혁신적인 프로토タイプ를 생성하고 메시 및 기하학적 준비와 같은 시간이 걸리는 작업을 가속화합니다.

컴퓨터 지원 개발 및 설계는 또한 엔지니어가 전통적인 사고를 벗어난 솔루션을 생성하도록 도와줍니다. 인공지능 프로그램을 훈련하면 새로운 아이디어를 생성할 수 있을 뿐만 아니라, 제품을 개발하기 전에 필요한 시뮬레이션과 프로토タイプ의 수를 줄일 수 있습니다.

7. 중소기업 활용

로봇 산업은 빠르게 발전하고 있으므로 인공지능 로봇은 더 이상 신기함의 대상이 아니라 많은 분야에서 일상적인 존재가 되고 있습니다. 이는 중소기업에게 좋은 소식입니다. 왜냐하면 이는 더 많은 선택肢이 더 많은 가격대에서 이용 가능하다는 것을 의미하기 때문입니다. 이전에는 只巨大企業만이 연구 개발과 최첨단 기술에 투자할 수 있었지만, 이제 중소기업도 로봇을 구입할 수 있습니다.

또한 로봇을 가르치는 과정은 더 간단해졌으며, 설정과 유지 보수를 위해 엔지니어 팀을 고용할 필요가 없습니다. 이는 중소기업이 로봇을 훈련하고 유지 관리하기 위해 기술 팀을 고용할 필요가 없다는 것을 의미합니다.

이제 중소 제조업체는 더 이상 전체 예산을 사용하지 않고도 몇 대의 작은 로봇에 투자할 수 있습니다. 이는 확장 능력을 크게提高하고, 수입을 더 많이 증가시키고, 더 큰 경쟁력을 갖출 수 있습니다.

제조업에서의 인공지능의 미래

인공지능은 제조업에重大한 영향을 미칠 수 있습니다. 아직 해결해야 할課題가 있지만, 인공지능 기술을 기존 시스템에 오류 없이 통합하고, 전문가의 지식이 필요한課題가 있지만, 인공지능의 제조업에서의 잠재적ประโยชน은 상당하며, 향후 몇 년 동안 인공지능의 채택을 계속 주도할 것입니다.

인공지능은 전통적인 로봇을 대체하거나 인간 노동자의 필요성을 제거하지 않습니다. 그러나 인공지능은 인간과 함께 작동하여 운영 프로세스를 더 빠르고 효율적으로 확장할 수 있으며, 이익을提高할 수 있습니다.