2022년 AI 및 제조 분야의 IBM

IBM Software의 자산 관리 제품 리더 부사장인 Kendra DeKeyrel이 2022년 AI 및 제조에 대한 생각을 제시합니다.

인더스트리 4.0, 3D 프린팅/적층 제조, 산업용 로봇, 자율 주행 차량, 드론, 증강/가상 현실, 산업용 사물 인터넷(IIOT), 엣지 컴퓨팅 등 디지털 제조 분야에서 새로운 혁신이 계속해서 등장하고 있습니다.

IBM Software의 자산 관리 제품 리더 부사장인 Kendra DeKeyrel이 2022년을 맞이하여 AI 및 제조에 대한 전문적인 논평을 제공합니다...

AI 및 자동화 기술 채택

"AI 시장은 특히 팬데믹이 전 세계 비즈니스에 어떤 영향을 미쳤는지 고려할 때 향후 몇 년 동안 기하급수적으로 성장할 것입니다. 많은 산업이 다르게 영향을 받았지만 AI 및 자동화와 같은 기술의 수용 및 채택이 증가하고 있습니다. 기업과 직원이 보다 효과적으로 운영할 수 있도록 지원합니다. 

"새로운 효율성을 높이고 비용을 절감하며 직원들이 더 높은 가치의 작업에 집중할 수 있도록 여러 사용 사례에 대해 AI 및 자동화에 투자하는 회사가 더 많아질 것으로 예상됩니다."

AI 기반 자동화 기술을 사용하여 공급망 속도 향상

"올해 많은 제조업체가 특히 공급망 최적화, 품질 검사, 위험 관리 및 재고 관리와 같은 영역에서 운영 모델을 재고하는 것을 보았습니다. 

“작업 현장의 작업자는 AI 기반 자동화를 사용하여 제품 검사, 예측 유지보수, 안전 위험 모니터링 또는 제품 결함 식별과 같은 반복적인 작업을 완료할 수 있습니다. AI 기반 자동화 기술은 더 빠르고 효율적인 시장 출시 시간을 허용할 뿐만 아니라 직원들이 더 높은 가치의 작업에 집중할 수 있는 기회를 제공할 것입니다."

AI 학습을 사용하여 실시간으로 개선

"전략 측면에서 제조업체는 계획에서 제조까지의 흐름으로 시작한 다음 고객 주문, 엔지니어링, 공급망, 수명 주기 관리 및 애프터마켓에 미치는 영향을 고려해야 합니다. 

“그런 다음 데이터 통찰력과 AI 학습을 프로세스 워크플로에 포함하여 항상 실시간으로 개선 사항을 실현할 수 있습니다. 성공적이고 확장 가능한 혁신은 비즈니스와 기술 관점의 균형을 필요로 하는 전체론적 접근 방식을 취한다는 점에 유의하는 것이 중요합니다."

AI 기반 소프트웨어는 제조업체가 사전 유지 관리로 전환하는 데 도움이 됩니다.

"예를 들어, 주요 자동차 제조업체는 IBM의 AI 기반 자산 관리 기술인 IBM Maximo를 활용하여 다운타임 제로 및 결함 제로라는 최고의 미션 크리티컬 목표를 달성하고 있습니다. 

“AI 기반 소프트웨어는 제조업체가 온도, 진동 및 주기와 같은 기계의 실제 조건을 기반으로 하는 사후 대응 주기 기반 유지 관리에서 사전 예방적 안정성 중심 유지 관리로 전환하는 데 도움이 될 수 있습니다.

“AI는 산업용 IoT 데이터를 분석함으로써 제조업체가 이상을 감지하고 장비의 상태를 항상 측정할 수 있도록 하여 오류가 발생하기 전에 문제를 더 잘 예측하고 사전에 해결할 수 있도록 합니다. 이는 운영 비용을 줄이고 가동 시간 가용성을 높이는 데 상당한 영향을 미칠 수 있습니다."