인공 지능에 대한 통념 깨기

제조업체는 현재의 "혁신 의제"를 저글링하는 어려운 작업에 직면해 있습니다. 오늘날 산업용 사물 인터넷(IIoT), 로봇 자동화 및 인공 지능(AI)은 모두 차세대 산업이 될 태세입니다. 그러나 제조의 최전선에 있는 사람들은 혁신을 받아들이는 데 신중하며, 당연히 그래야 합니다. 너무 자주 기대가 충족되지 않고 자본 투자가 헛되이 이루어지며 실험은 긍정적인 이익으로 이어지지 않습니다.

그 대신 많은 기업이 관망하는 접근 방식을 취하고 있습니다. 그들은 더 큰 예산을 가진 선두 기업들이 시장의 나머지 부분을 교육하는 과정에서 이러한 새로운 기술을 실행 가능하게 만드는 방법을 알아내기를 기다립니다. 하지만 AI는 다릅니다. 산업용 AI는 장비 및 센서의 데이터를 사용하여 지능적인 예측을 수행하고 운영 의사 결정을 자동화하는 데 중점을 둡니다. 제조업체는 산업용 AI를 구현하기 위해 기다릴 여유가 없습니다. 보상이 너무 큽니다. 이에 대한 신화에도 불구하고 산업용 AI는 고유한 결함이 없는 저렴한 혁신의 드문 사례입니다. 신화를 하나씩 살펴봅시다.

통념 #1:AI는 비싸다

모든 혁신은 제조를 개선할 수 있는 잠재력을 가지고 있지만 종종 대규모 투자가 필요합니다. 그러나 AI는 상당한 투자 없이 가시적인 결과를 얻을 수 있습니다. 그 비밀은 그것을 적용하는 방법을 알고 이미 인터넷 기반 회사에서 수행한 R&D 노력을 활용하는 데 있습니다. 실제로 Amazon과 Netflix에서 사용하는 알고리즘은 이제 오프라인 매장 구현으로 이전될 수 있습니다. 제조업체의 경우 핵심 기술을 개발하고 테스트하는 힘든 작업이 이미 완료되어 비용을 지불했습니다.

그러나 제조업체는 작업 현장에서 AI가 가장 잘 적용될 위치를 이해해야 합니다. "연결된 공장"이라는 미래 지향적인 아이디어에 현혹되지 마십시오. AI는 훨씬 덜 화려하고 매우 실용적인 형식으로 제공될 수 있습니다. 기존 데이터로 기존 프로세스를 최적화하는 것입니다. 제조의 기존 프로세스(설정된 워크플로, 연중무휴 운영, 긴 장비 수명 주기)를 감안할 때 AI는 작업할 수 있습니다.

이것은 곧 우리가 알고 있는 AI가 될 것입니다. 보이지 않게 통합되어 모든 단계에서보다 정확한 의사 결정으로 원자재 소비, 에너지 효율성 및 처리량과 같은 영역을 개선합니다. 또한 자본 비용이나 새로운 하드웨어가 필요하지 않습니다.

오해 2:AI는 장기적으로만 실제 결과를 제공합니다

제조업체가 혁신에 투자할 때 두려워하는 것은 초기 비용만이 아닙니다. 투자 수익(ROI)에 필요한 시간에 대한 우려도 기술적인 야망을 흐리게 할 수 있습니다. 제조 분야에서 혁신적인 기술을 배포하는 데는 몇 년이 걸릴 수 있으며 ROI는 수십 년에 걸쳐 측정되기도 합니다. 다른 우선 순위가 개입하고 최종 결과가 보장되지 않으면 관리자가 인센티브를 덜 받을 수 있습니다.

산업용 AI는 상황이 다릅니다. AI 기반 모델을 구축하는 데는 몇 년이 아니라 몇 개월이 걸립니다. 지속적인 프로세스에서 AI의 결과를 측정하기 위한 테스트에는 며칠 또는 몇 주가 소요됩니다. 모델이 적용되면 추가 전략적 변화를 이끄는 결과를 생성하여 즉시 가치를 창출합니다.

오해 #3:AI가 기존 프로세스를 방해합니다

사람들은 특히 이미 작동하는 프로세스를 변경하는 것과 관련된 변화에 대해 자연스럽게 우려합니다. 하나의 변경이 다른 변경으로 이어지는 경우가 많으며 숙련된 관리자가 알고 있듯이 기술이 작동하더라도 통합 및 채택 프로세스가 어려울 수 있습니다. 그러나 AI를 사용하여 프로세스를 최적화하는 경우 이 중 어느 것도 적용되지 않습니다.

AI가 최적화에 사용되는 경우 생산 라인을 개조하거나 직원이 새로운 프로세스 제어를 사용하도록 교육할 필요가 없습니다. 또한 복잡한 IT 통합 프로젝트(종종 CIO와 최종 사용자 간의 불만의 원인)도 필요하지 않습니다. 대신, 동일한 비즈니스 프로세스가 동일한 수단으로 수행되지만 훨씬 더 효율적인 방식입니다. 예를 들어, AI는 운영자가 이미 사용하는 동일한 인터페이스에서 장비 작동의 최상의 모드 또는 필요한 원자재의 정확한 양을 제안할 수 있습니다. AI의 영향을 받는 유일한 것은 제조업체의 수익입니다.

AI는 오랫동안 제조 레이더에 있었습니다. 그러나 오늘날에는 충분한 계산 능력과 중요한 데이터를 모두 사용할 수 있기 때문에 AI를 효과적으로 추구할 수 있습니다. AI 프로젝트를 연기할 이유는 거의 없습니다. 기술은 이미 여기에 있으며 혁신에 대한 두려움은 적용되지 않습니다. AI의 경우 지금과 같은 시간은 정말 없습니다.