AI가 제조 산업을 변화시키는 방식

2020년 MIT 기술 리뷰 인사이트調査에 따르면 제조业은 인공지능을 두번째로 많이 도입하는 분야입니다. 이는 인공지능이 산업 패러다임을 변화시키고 제조 과정의 모든 측면을 처리하는 방식을 재창조할 수 있기 때문입니다.

AI는 모든 것에 능숙하지 않으므로 전략적인 구현이 핵심입니다

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

프로그램된 로봇은 거의，没有 감독으로 반복적인 작업을 완료하는 데 탁월합니다. 그러나 잠재적인 문제를 완화하기 위해 인간이 자율성의 정도를 엄격하게 제어해야 한다는 것을 기억하는 것이 중요합니다. 이것은 왜 자율 주행 열차가 이미 존재하는 반면에 자동차 산업은 자율 주행 차량을 구현하는 데 어려움을 겪고 있는지 설명합니다. 철로에 의해 제한되는 자율 주행 열차를 제어하는 것은 도로의 비교적 자유로운 환경에서 오류가 발생할 수 있는 여유 공간이 많기 때문입니다.

제조 산업에서는 오류 허용 범위가非常 낮습니다. 이는 인공지능이 산업이 운영되는 방식을 개선하는 데 활용될 수 있지만, 숙련된 인력과 함께 전략적으로 수행되어야 함을 의미합니다.

AI가 제조业을 변화시키는 7가지 방법

1. 예측 유지 보수

인공지능이 등장하기 전에 기계 유지 보수는 예기치 못한 고장을 최소화하기 위해 엄격한 일정에 따라 수행되었습니다. 이제 회사들은 예측 인공지능 시스템을 활용하여 각 기기의 유지 보수需求을 맞춤화할 수 있으며, 이는 효율성을 높이고 비용을 증가시키지 않으면서 개별 기계에 최적화된 일정표를 생성할 수 있습니다.

밀링 시설은 종종 스플라인드가 자주 깨져서 생산이 느려지고 운영 비용이 증가하는 문제를 가지고 있습니다. 그러나 소프트웨어에 AI 프로그램을 통합하면 이러한 공장에서는 잠재적인 고장 지점을 문제가 발생하기 전에 감지하기 위해 실시간 모니터링을 유지할 수 있습니다.

2. 품질 보증

품질 보증 관행에 인공지능을 사용하면 더 나은 최종 결과를 생성할 뿐만 아니라 조직이 생산 현장의 최적의 운영 조건을 결정하고 그 목표를 달성하기 위해 가장 중요한 변수를 결정하는 데 도움이 됩니다. 이것은 결함률을 낮추고 또한 생성된 폐기물의 양을 크게 줄여 시간과 돈을 절약합니다.

McKinsey는 반도체 산업에서 가장 비싼 측면은 제조业이며, 이는 여러 주 또는 달에 걸쳐 수행되는 긴 다단계 생산 주기 때문입니다. 이러한 시간 비용의 대부분은 각 단계에서 발생하는 QA 테스트와 결함으로 인한 지연에 기인합니다.

인공지능은 이러한 QA 단계를 간소화하는 데 도움이 될 뿐만 아니라 모든 생산 단계에 걸쳐 데이터를 집계하여 효율성과 수율 손실을 개선합니다.

3. 결함 검사

인공지능은 인간보다 훨씬 빠르고 철저하게 항목을 시각적으로 검사할 수 있으므로 결함을 찾는 작업을 “아웃소싱”할 수 있습니다.

적절한 시스템은 상대적으로 작은 수의 이미지에 대해 훈련될 수 있으며, 그런 다음 수십 또는 수백명의 작업자가 완료하는 동일한 작업을 수행할 수 있습니다. 또한 미처 발견되지 않을 수 있는 기본적인 문제를 해결할 수 있는 근본 원인 분석을 수행할 수 있어 수율을 증가시키고 생산을 최적화할 수 있습니다.

4. 창고 자동화

소비자들은 구매習慣을 전자 상거래로 전환하고 있으므로 창고 효율성은 경쟁력을 유지하기 위해 우수한 물류가 필요한 비즈니스에 대한 최우선 순위가 되고 있습니다.

창고 자동화는 송장, 제품 라벨 및 공급업체 문서를 처리하는 인공지능 솔루션을 구현하는 것부터 시작하여 최적의 셀프 공간을 최적화하는 알고리즘을 활용하여 거대한 ROI를 창고 운영에서 달성할 수 있습니다.

5. 조립 라인 통합 및 최적화

제조 현장의 데이터를 수집하는 것만으로는 생산을 최적화하고 비용을 낮추는 데 충분하지 않습니다. 정보는 스캔되어야 하며, 기능적 분석을 허용하는 방식으로 구조화되어야 합니다. 인공지능은 전체 시설의 집계된 데이터를 빠르고 쉽게 정리하고 구조화하여 직원이 생산 과정의 각 단계에서 발생하는 상황에 대한 실용적이고 실행 가능한 개요를 제공할 수 있습니다.

이것은 또한 기계가 고장 났을 때 생산 라인을 재조직하는 것과 같은 조립 라인 자동화의某种 수준을 허용합니다.

6. AI 기반 제품 개발 및 설계

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

컴퓨터 지원 개발 및 설계는 또한 인공지능 프로그램을 훈련함으로써 전통적인 사고를 벗어난 솔루션을 엔지니어가 만들 수 있도록 도와줍니다. 새로운 아이디어를 생성할 수 있을 뿐만 아니라, 제품을 만들기 전에 필요한 시뮬레이션 및 프로토タイプ의 수를 감소시킬 수 있습니다.

7. 중소기업 활용

로봇 산업은 급속히 발전하고 있으므로 인공지능 로봇은 많은 분야에서 일상 생활의 일상적인 부분이 되고 있습니다. 이는 중소기업에게 좋은 소식입니다. 왜냐하면 이는 더 많은 옵션이 더 많은 가격대에서 이용 가능하다는 것을 의미하기 때문입니다. 이전에는 연구 개발 및 최첨단 기술에 투자할 수 있는巨대 기업만 로봇을 운영에 통합할 수 있었습니다.

또한 로봇을 가르치는 것이 더 간단해졌으며, 설정 및 유지 보수에 엔지니어 팀이 필요하지 않습니다. 이는 중소기업이 로봇을 훈련하고 유지하기 위해 기술 팀을 고용할 필요가 없다는 것을 의미합니다.

이제 중소 제조업체는 전체 연간 예산을 사용하지 않고도 몇 개의 작은 로봇에 합리적으로 투자할 수 있습니다. 이는 확장 능력이 크게 증가하여 더 빠른 확장, 더 많은 수익 증가 및 더 큰 경쟁 우위를 제공합니다.

제조업에서 AI의 미래

인공지능은 제조업에 큰 영향을 미칠 수 있습니다. 여전히 해결해야 할 과제가 있지만, 예를 들어 기존 시스템에 오류가 없는 인공지능 기술을 통합하는 것과 전문가의 필요성과 같은 것들이 있지만, 제조업에서 인공지능의 잠재적인 이점은 크며 향후 몇 년 동안 계속採用될 가능성이 있습니다.

인공지능은 전통적인 로봇을 대체하거나 인간 노동자의 필요성을 없애지 않을 것입니다. 그러나 인공지능은 인간과 함께 작동하여 운영 프로세스를 더 빠르고 효율적으로 확장하여 하위 라인을 개선할 수 있습니다.