전문가들은 AI 장벽을 허물다

미국의 더 많은 제조업체가 AI 및 머신 러닝과 같은 스마트 제조 기술을 사용하여 낭비를 줄이고 예측 유지 관리를 달성하며 자동화 시스템을 개선하지 않는 이유는 무엇입니까?

그 질문은 Smart Manufacturing Institute인 CESMII가 후원하는 라운드테이블인 "제조에서 AI의 역할"의 초점이었습니다. 패널리스트는 Procter &Gamble, Raytheon Space 및 Airborne Systems, Microsoft, UCLA 및 CESMII를 대표했습니다.

패널리스트는 "파일럿 연옥", 플랫폼 종속 소프트웨어, 제조 도메인 지식이 없는 데이터 과학자 및 데이터 "무정부 상태"와 같은 장애물을 극복하는 방법에 대해 이야기했습니다.

원탁회의 진행자인 CESMII의 CEO인 John Dyck은 "이 공간에 대해 여전히 많은 과대 광고가 있습니다. 이는 전체 산업을 혼란에 빠뜨릴 잠재력이 있는 경우 드문 일이 아닙니다."라고 말했습니다. "하지만 여전히 열망하는 것과 실용적으로 달성할 수 있는 것의 차이를 이해하는 것이 훨씬 더 중요합니다."

제조업체가 AI를 폭넓게 채택하는 데 무엇이 제약이 되는지에 대한 질문으로 돌아가게 하는 것은 무엇입니까?

많은 기업이 AI를 기업에 통합하려고 시도하지만 소규모의 성공적인 프로젝트를 확장할 수 없는 "시범 연옥"에 갇혀 있다고 보고합니다.

Procter &Gamble과 같은 Fortune 500대 기업도 문제가 있음을 인정합니다. AI를 채택하는 초기 단계에서 회사는 일부 기계 학습 알고리즘을 배포하는 데 성공했습니다. 그러나 P&G는 규모를 확장하는 데 어려움을 겪고 있습니다.

P&G의 스마트 플랫폼 리더인 제프 켄트(Jeff Kent)는 “내가 원하는 방식으로 데이터를 내보낼 수 있는 인프라가 없다는 것을 알고 있습니다. “상황에 맞는 플랫폼이 없고, 데이터 과학 전문가가 아닌 사람들이 알고리즘을 쉽게 개발할 수 있는 곳이 없습니다. 따라서 우리는 [일부] 성공적인 파일럿이 있지만 개발한 사람의 맥락에 머무르는 단계에 있습니다.

그는 "나는 우리가 파일럿 연옥에서 벗어나고 있다고 생각한다"면서 "그러나 우리는 확장 가능한 채택을 유지하고 모든 요소가 전체 작업 프로세스와 완전한 세트로 결합될 때 인더스트리 4.0의 전체 약속을 달성할 것"이라고 덧붙였다. P&G, 공급업체 및 OEM이 모두 참여할 수 있는 애플리케이션입니다."

Raytheon의 고급 제조 기술 이사인 Kelly Dodds는 군사 계약자가 머신 비전을 사용하여 AI를 로봇 애플리케이션에 통합하는 데 성공했다고 말했습니다.

"당신이 원하는 것을 매번 선택하고 스스로를 개선할 수 있는 머신 비전의 능력은 상당한 노력입니다."라고 그녀는 말했습니다.

Dodds는 AI 채택 문제를 해결하기 위해 Raytheon이 제조 맥락에서 데이터 과학 교육 프로그램을 홍보하고 있다고 말했습니다.

"우리는 도메인 전문 지식을 갖춘 데이터 과학자가 필요합니다."라고 그는 말했습니다. "따라서 그러한 맥락을 가진 사람들의 파이프라인을 성장시키는 것이 중요합니다."

데이터 과학자에 대해 말하자면 CESMII의 기술 부사장인 Jonathan Wise는 동료 코더가 배포 유연성을 염두에 두고 설계를 시작해야 한다고 생각하는 소프트웨어 개발자입니다.

"지난 20년 동안 PLC로 인텔리전스를 개발한 인력이 있지만 해당 플랫폼 공급업체는 코드와 PLC 사이에 하드웨어 추상화 계층(HAL)을 구축하지 않았습니다."라고 그는 말했습니다. "반대로 IT 소프트웨어에서는 지난 몇 년 동안 구성 요소로 소프트웨어를 구축해 왔으며 이러한 구성 요소는 특정 아키텍처에 느슨하게 결합되고 잘 정의된 인터페이스로 연결됩니다."

플랫폼 종속 소프트웨어에 대한 해독제는 플랫폼 독립적이고 공통 정보 인터페이스로 구축된 알고리즘을 구축하는 것이라고 Wise는 말했습니다.

또한 데이터 자체가 표준화된 형식이어야 한다고 그는 말했습니다.

UCLA의 IT 부총장인 Jim Davis는 다음과 같이 말했습니다. 따라서 업계 전반에 걸친 전략이 있습니다.”

Microsoft의 AI 제조 전문가인 Walid Ali는 팬데믹과 기후 변화가 공급망을 혼란에 빠뜨리면서 낭비를 줄이고 자원을 효율적으로 사용하는 것이 AI 채택의 중요한 이점 중 하나가 될 수 있다고 말했습니다.

“산업 공정이 인류의 에너지 소비량의 거의 절반과 전 세계 온실 가스 배출량의 5분의 1을 차지하는 상황에서 윤리적인 일이며 특정 경제국과의 올바른 비즈니스 결정으로 인해 폐쇄된 환경에서 협력해야 합니다. -리소스 루프와 제품의 수명 주기, 생산 후 소비로 이어집니다.”라고 말했습니다.

"지금은 우리가 살고 있는 환경의 지속 가능성 기회뿐만 아니라 AI 및 스마트 제조를 통해 기술 관점에서 옳은 일을 할 수 있게 해주는 전례 없는 기회의 시간입니다."