AI가 제조 운영을 개선하는 세 가지 방법

Dept의 수석 기술 컨설턴트인 Jonathan Whiteside는 AI가 제조 운영을 개선하는 세 가지 방법을 자세히 설명합니다.

인더스트리 4.0은 제조업 세계에서 유행어 이상이 되었습니다. 새로운 현실이다. 코로나19 사태로 가속화된 현실. 팬데믹이 시작된 첫 3개월 동안 기업과 소비자 모두 온라인 세계에 적응하면서 디지털은 10년에 해당하는 발전을 이뤘습니다.

미래에 대비한 비즈니스의 핵심 원칙인 민첩성, 탄력성 및 혁신은 모두 디지털 솔루션에 대한 투자로 도움을 받을 수 있습니다. 운영을 능률화하고 비용을 절감하며 수익을 극대화해야 한다는 압박감에 따라 디지털 혁신은 필수가 되었습니다.

“디지털 혁신의 승자는 파괴적인 기술을 활용하여 비즈니스 과제를 해결하고 실제 적용을 통해 개선을 추진하고 있습니다. 운영 프로세스를 디지털화하는 것은 제조업체가 위기의 요구와 과제에 대처하는 데 중요하며 제조 발전의 자연스러운 단계로 간주됩니다.”라고 Dept. 

의 수석 기술 컨설턴트인 Jonathan Whiteside가 말했습니다.

“다행히 혁신은 이제 AI 및 사물 인터넷(IoT)과 같은 새로운 기술을 널리 사용할 수 있는 지점에 도달하여 기존 제조 비즈니스의 변환을 가속화하는 데 도움이 됩니다. 제조업체가 AI를 구현하여 탄력성을 높이고 수익을 개선할 수 있는 세 가지 핵심 영역이 있습니다. 바로 예측, 조건부 유지 관리 및 커뮤니케이션입니다.”

#1 - 수요 계획 및 예측

머신 러닝은 인간이 달성할 수 없는 속도로 분석을 자동화하고 데이터 패턴을 감지하는 기능을 가지고 있습니다. 단순한 키워드 클러스터를 넘어 데이터 세분화를 수행할 수 있으며 새로운 데이터 소스에서 정보를 수집할 수 있는 기회를 제공합니다. 예측 모델에 적용할 때 결과는 인상적입니다. 에 따르면 AI 기반 예측은 공급망 네트워크에서 오류를 30~50% 줄일 수 있습니다. 정확도가 향상되어 재고 부족 상황으로 인한 매출 손실이 최대 65% 감소하고 창고 비용이 약 10~40% 감소합니다. 공급망 내에서 AI의 영향은

에서 $1.2T에서 $2T 사이입니다.

이러한 통계를 염두에 두고 머신 러닝이 업계 전반의 수요 계획자들에 의해 수용되고 있는 것은 놀라운 일이 아닙니다. 머신 러닝 예측의 속도와 정확성은 다양한 이점을 제공하며, 가용성 향상으로 인한 고객 경험 개선은 빙산의 일각에 불과합니다. 예측이 확실하면 완충재 재고 수준을 낮추어 운전 자본을 줄이고 귀중한 공간을 확보할 수 있습니다. 더 나은 예측은 개선된 운송 계획에서 최적화된 노동 일정에 이르기까지 가치 사슬 전반에 걸쳐 비용을 절감할 수 있습니다.

수요 예측 정확도 향상은 소비재 제조업체가 선두를 달리고 있는 모든 산업 분야에서 확실한 결과를 보여주고 있습니다. 프랑스 다국적 기업 Danone Group은 머신 러닝을 통해 마케팅, 영업, 계정 관리 및 공급망 전반에 걸쳐 계획 조정을 개선하고 있습니다. AI 기반 수요 모델링을 통해 채널 또는 매장 수준 인벤토리에 대한 목표 서비스 수준을 달성합니다. 이 시스템은 예측 오류 20% 감소, 판매 손실 30% 감소, 제품 노후화 30% 감소, 수요 계획자의 작업량 50% 감소로 이어졌습니다.

머신 러닝과 AI는 어떻게 회사는 제조하지만 또한 무엇을 그들은 제조합니다. 변화하는 소비자 취향을 식별할 수 있는 능력으로 데이터 분석과 트렌드 파악을 통해 포장 식품 회사는 재료를 변경하여 반응하여 소비자에게 반향을 줄 기간 한정 스페셜을 만들 수 있습니다. 제품 확장 가능성이 있는 영역을 식별하는 동시에 보다 시기 적절한 출시를 위한 프로세스를 가속화할 수 있는 주요 기회도 있습니다.

#2 - 개발 및 유지 관리

수동으로 제조 장비를 유지 관리하는 것은 비용과 시간이 많이 소요되며 장비 오작동의 위험이 높아 생산 일정에 막대한 영향을 미치고 생산성이 저하됩니다. 이러한 이유로 기계가 고장날 가능성이 있는 시점을 예측하는 것은 오늘날 제조 분야에서 가장 널리 사용되는 AI입니다.

“예상 유지보수를 통해 계획되지 않은 다운타임을 예방할 수 있습니다. 제조업체는 경보에 응답하고 발생하는 사소한 문제를 해결하여 장비를 업그레이드하는 것이 가장 실행 가능한 시점을 나타내는 자산 생존 가능성 보호 계획을 수립할 수 있습니다. 지도 및 비지도 머신 러닝 알고리즘은 실시간 데이터의 변화를 해석합니다. 다양한 데이터 유형을 활용하여 이전에 알려지지 않은 프로세스, 제품 및 워크플로를 몇 초 만에 감지할 수 있습니다.”라고 Whiteside는 말했습니다.

센서 데이터는 열, 진동 및 움직임을 감지하는 장비 자체에서 수집되는 반면 프로그래밍 가능한 논리 컨트롤러(PLC) 데이터는 기계 입력 및 출력을 추적합니다. 컴퓨터 비전 데이터는 공장 주변의 카메라에서 캡처되고 시계열 데이터는 이력을 기반으로 기계의 상태를 결정합니다. 기상 조건의 변화 또는 관련 장비의 연쇄 효과와 같은 관련 외부 데이터 소스도 고려됩니다. 이러한 결과는 기계 학습 모델, 제품 개발 및 조립 라인 생산 최적화를 훈련하는 데 사용할 수 있는 컨텍스트 데이터의 훌륭한 소스를 제공합니다.

#3 - 커뮤니케이션 전략

AI와 머신 러닝은 운영 프로세스만을 위한 것이 아닙니다. 오디오, 이미지 및 비디오와 같은 다양한 소스에서 패턴을 감지하는 기능은 고객 및 직원과의 커뮤니케이션 방식을 개선할 수 있습니다. 커뮤니케이션 채널에 적용하면 기업에서 엄청난 시간을 절약할 수 있습니다.

AI 챗봇은 콜센터의 부담을 덜어주고 현장 영업 팀이 새로운 고객 확보에 집중할 수 있도록 하는 동시에 고객의 질문에 시기적절하고 관련성 있는 답변을 제공할 수 있습니다. 디지털 트윈을 사용하는 경우 유지 관리 주기와 제품의 잠재적인 업그레이드 또는 문제가 발생할 수 있는 시기를 알아야 합니다. 고객이 연락해야 하기 전에 즉시 알리기 위해 통신 프로세스를 자동화하면 고객 서비스 지분에서 명성을 얻을 수 있습니다.

온라인 네트워크 연결의 발전, 가장 최근에 5G 연결 장치의 출시 및 지속적인 Bluetooth 강화를 통해 주요 비즈니스 기능을 가능하게 하는 다양한 장치를 연결하는 것이 그 어느 때보다 쉬워졌습니다. 이를 실현하는 방법에는 데이터 분석과 자동화의 두 가지가 있습니다. 이 상호 연결된 데이터는 종종 클라우드 소프트웨어를 통해 수집되어 쉽게 액세스할 수 있는 한 곳에서 데이터를 풀링합니다. 기업은 클라우드 애플리케이션을 사용하여 가장 많이 검색된 웹사이트 FAQ, 이행 및 반품 기록, 자재 소싱 데이터에 대한 정보를 수집할 수 있습니다. 이를 통해 고객이 제품에 대한 특정 문제를 경험하기 시작한 시점, 지원을 통해 문제를 해결할 수 있는지 여부, 리콜이 필요한지 여부, 공급업체의 특정 주문에 해당하는지 여부를 추적할 수 있습니다. 함께 문제와 솔루션을 추론할 수 있습니다.

확장 가능한 솔루션으로 나아가기

코로나19 팬데믹(세계적 대유행)으로 인한 도전에 대응하기 위해 전 세계의 제조 회사들이 디지털화를 가속화했습니다. 영국에서는 5개 제조업체 중 2개 이상(43%)이 한 해 동안 각각의 비즈니스 운영에 대해 이렇게 말했습니다. 그리고 거의 95%의 글로벌 제조업체 또는 공급망 운영자가 전염병으로 인해 부정적인 영향을 받았다고 말했지만 82%는 이제 미래에 유사한 사건에 대처할 준비가 되어 있다고 생각합니다. 그들의 핵심은 디지털 인에이블러를 혁신하고 수용하는 능력입니다.

글로벌 리더로부터 영감과 교훈을 얻으십시오. 예를 들어, 여러 가지 방법으로; 실제 생산 중 공장의 전력 소비 최적화; 기계 작동 품질 검사 및 풍력 터빈 로터의 위치를 ​​자율적으로 조정하여 풍력 발전소의 수율을 높입니다. 제조 센터에 새로운 수준의 품질 관리를 제공합니다. 각 부품의 무결성과 내부 구조를 확인하기 위해 산업용 방사선 촬영을 사용하여 제조 구성 요소를 면밀히 검사합니다.

제조 산업은 그 어느 때보다 AI 전략을 활용할 준비가 되어 있으며 그렇게 하는 것의 가치는 훨씬 더 명확해졌습니다. 디지털화에 집중하고, 최종 사용자에게 더 가까이 다가가고, 디지털 생태계를 혁신하여 고객의 요구 사항을 충족할 수 있도록 함으로써 제조업체는 상품화를 피하고, 경쟁에서 이기고, 신규 및 기존 고객 모두의 장기적인 충성도를 육성할 수 있습니다. 고객.

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