최고 수준의 서비스를 제공하기 위해 AI 지원 솔루션을 활용하는 전자 디자인

엔지니어링 산업에서 AI의 출현은 생산성, 관리 효율성의 엄청난 도약을 약속하고 기계와 인간 상호 작용 간의 격차를 해소합니다. AI는 주로 숙련도 부족에서 복잡한 의사 결정에 이르는 광범위한 문제를 해결하려고 합니다.

이것이 이 기술이 엔지니어링 산업 전반에 걸쳐 다양한 회사에서 자리를 잡은 이유입니다. 오늘날 전자 설계 회사와 같은 민감한 회사는 AI를 통해 비즈니스를 혁신하고 더 강력한 디지털 경제를 구축할 수 있기 때문에 절차에 AI를 주입하고 있습니다.

이 기사에서는 전자 디자인 회사들이 최고 수준의 서비스를 제공하기 위해 AI의 힘을 극대화하고 있는 다양한 방법을 살펴볼 것입니다.

1. 효과적인 데이터 활용

일반적으로 기업은 더 빠르고 효과적인 운영을 위해 대량의 데이터에 의존합니다. 그러나 데이터가 아무리 방대하더라도 제대로 구성되고 분석되지 않으면 사실상 무용지물입니다.

디지털 트윈과 같은 AI 지원 솔루션을 통해 전자 설계 회사는 이제 데이터를 분석하고 시스템을 효과적으로 모니터링하여 문제가 발생하기 전에 미리 예방할 수 있습니다.

또한 IoT 및 기계 학습의 힘을 활용하여 효과적인 제품 생성을 위해 작업 조건 및 다양한 항목의 실시간 상태에 대한 데이터를 평가하는 고유한 기능을 갖춘 시스템이 센서와 통합됩니다.

2. 더 빠르고 효율적인 커뮤니케이션

대부분의 경우 효과적으로 분석된 데이터는 공급망의 적절한 조정의 핵심입니다. AI 지원 솔루션의 애플리케이션은 이러한 기업에게 요구 사항을 충족하고 가동 중지 시간 손실을 방지하며 비용을 제어할 수 있는 유연성을 제공합니다.

예를 들어 Azure Machine Learning은 기업에 이러한 능력을 제공합니다. 이를 통해 기업은 기계와 더 잘 통신할 수 있는 수단과 문제가 발생했을 때 실시간 문제를 얼마나 잘 처리할 수 있는지 알 수 있습니다. Fero Labs는 AI가 적절한 예측 커뮤니케이션에 얼마나 효과적으로 사용될 수 있는지에 대한 성공적인 예입니다.

3. 고객 참여

고객의 긍정적인 피드백이 신뢰를 낳고 안정적인 생태계를 만든다는 사실은 고객 참여가 중요하다는 것을 의미합니다. 이것이 비즈니스 소유자로서 피드백과 고객 상호 작용의 힘을 훼손하지 않는 것이 중요한 이유입니다.

그러나 연중무휴 의사소통을 인적 지원 전문가에게 위임하는 것은 종종 비효율적이고 비경제적인 선택입니다. 그 결과 기업은 이제 인간이 지원하는 고객 지원 운영을 AI 기반 챗봇과 결합하고 있으며 전자 설계 기업도 빠질 수 없습니다.

이러한 챗봇의 긍정적인 점은 머신 러닝 및 IoT 데이터 풀의 힘을 활용하여 미해결 문제에 대한 솔루션에 영향을 미친다는 것입니다. 이 기술을 사용하여 기업은 이제 제품 품질을 개선하는 방법에 대한 충분한 데이터를 확보하면서 고객 쿼리에 쉽게 응답할 수 있습니다.

4. 품질 검사 및 관리

회로 기판, 마이크로칩 및 기타 유사한 디자인의 복잡성으로 인해 가장 철저한 사람의 검사조차도 일부 결함을 지적하는 데 실패할 수 있습니다. 그러나 고해상도 카메라가 장착된 기계는 이러한 복잡성을 극복할 수 있습니다.

오늘날 Arshon Technology와 같은 똑똑한 회사는 AI 기반 '머신 비전'을 사용하여 전자 설계의 가장 미세한 세부 사항과 결함을 효과적으로 찾아냅니다. 그리고 클라우드 기반 기술과의 통합 시 기계는 수집된 정보를 볼 뿐만 아니라 처리하여 결함이 수정을 위해 자동으로 플래그가 지정되도록 합니다.

5. 가상 비서의 구현

회사에서 반복적인 작업은 특히 생산성과 시간을 줄이는 것 외에는 아무 것도 하지 않는다는 것을 알면 정말 벅찰 수 있습니다. AI가 이러한 작업을 수행함으로써 기업은 이제 보다 창의적인 아이디어에 에너지를 집중할 수 있는 유연성을 갖게 되었습니다.

운 좋게도 AI는 생산 및 관리의 다양한 측면을 적절하게 처리할 수 있도록 디지털 혁신을 지원할 수 있는 가상 비서를 통해 업계에 힘을 실어주었습니다.

가상 비서는 최적화된 생산, 적절한 고객 참여 및 상호 작용, 조립 라인 제어 등을 위한 고객 파일 및 데이터 분석에서 다양한 작업을 수행합니다. 스마트 기업에서 가상 비서를 사용하면 설계 오류 가능성이 크게 줄어듭니다.

6. 예방적 유지보수

전자 설계 회사와 관련된 설계의 복잡성은 최적의 생산을 위해 많은 감독과 주의 깊은 분석이 필요합니다. 이것이 바로 이 회사들이 시스템을 모니터링하고 후자에 대한 각 세부 사항을 관리하기 위해 예측 유지 관리에 의해 휘두르는 힘을 널리 채택하는 이유입니다.

AI의 힘을 통해 3D 생성 모델은 종종 품질 관리에서 발생할 수 있는 문제를 쉽게 식별하는 데 도움이 되는 드론 이미지에 적용됩니다. 또한 초기 모델과 최종 제품을 비교할 때 개발자와 협력하여 설계의 결함을 조기에 감지하는 데 도움이 됩니다.

이는 생산성, 제품 품질 요구 및 시간 관리와 관련된 회사의 문제를 계속해서 저장합니다. 또한 대규모 재고, 계획되지 않은 다운타임 및 비용 효율성으로 인해 발생할 수 있는 문제를 방지합니다.

7. 제너레이티브 디자인으로 더 나은 제품 제작

고품질 제품을 만드는 것이 기업이 신뢰를 강화하고 안정적인 디지털 경제를 구축하며 극도로 경쟁적인 환경에서 충분한 영향력을 얻는 데 도움이 된다는 것은 새삼스러운 일이 아닙니다.

AI 기반 Generative 디자인을 통해 기업은 이제 세계 최고를 제공할 수 있는 이점을 갖게 되었습니다.

제너레이티브 디자인은 디자인의 다양한 구성 요소를 식별하고 디자이너가 설정한 디자인 모델을 통해 기업이 다양한 대안 디자인을 시뮬레이션하고 제공하는 데 도움이 됩니다. 실용적인 예는 General Electric에서 사용하는 Autodesk 소프트웨어입니다.

이 AI 기반 소프트웨어는 디자이너가 수천 대의 컴퓨터 작업을 모두 수행하여 입력 및 출력을 최적화할 수 있는 길을 만듭니다. 머신 러닝의 힘을 통해 어떤 것이 잘 작동하고 반복할 때마다 작업해야 하는지 테스트하고 학습합니다.

최종 생각

아직 상대적으로 초기 단계에 있지만 인공 지능이 세계 전체에 혁명을 일으키고 있다는 것은 분명합니다. 이는 이미 제조업뿐만 아니라 다른 산업의 다양한 측면을 가로지르고 있습니다.

인공 지능의 완전한 미래 응용 프로그램을 확인하는 것은 거의 불가능하지만, 인공 지능이 미래의 언어이며 일상 생활의 모든 면에서 자리를 찾을 수 있다는 것은 의심의 여지가 없습니다.

전자 설계 회사 및 기타 회사는 이미 이 기술을 채택하고 있습니다. 혁명을 놓치지 않으려면 참여를 고려해야 합니다.