인더스트리 4.0:AI와 스마트 기술이 제조에 미치는 영향

18세기 1차 산업혁명이 시작된 이래로 제조업은 가장 낮은 속도와 비용으로 최고의 품질과 효율성을 달성하기 위해 노력해 왔습니다. 우리가 잘 알고 있듯이, 이 두 가지 목표의 조합은 종종 심각한 착취로 이어졌습니다. 인간 노동자가 제조 과정에서 가장 큰 타격을 입어야 했기 때문입니다.

오늘날 우리는 육체 노동에 덜 의존하고 고도로 숙련된 작업자와 정교한 기계, 소프트웨어 및 로봇에 의존하는 산업 제조의 새로운 시대를 맞고 있습니다. '4차 산업 혁명'과 '인더스트리 4.0'이라는 용어를 많이 들어보셨을 것입니다. 그러나 사실은 매우 현실적이며 인공 지능과 같은 스마트 기술이 생산 방식을 진정으로 변화시킬 수 있는 방법을 보고 있습니다.

인더스트리 4.0이란 무엇입니까?

첨단 기술이 제조 부문을 형성하는 방식에 대해 알아보기 전에 '인더스트리 4.0'이 실제로 무엇을 의미하는지 간단히 살펴보겠습니다. 간단히 말해서, 이 용어는 제조업체가 웹 연결, 기계 학습 및 AI 기능을 갖춘 점점 더 지능적인 기계에 의존하는 스마트 공장에 대한 증가 추세를 나타냅니다. 일반적인 아이디어는 제조와 같은 산업 프로세스가 생산 체인 및 유지 관리 측면에서 점점 더 자율적이고 간소화될 것이라는 것입니다.

인더스트리 4.0은 결합될 때 매우 효율적이고 지능적인 프로세스를 초래하는 몇 가지 기술 혁신과 요소를 기반으로 합니다. 스마트 공장에서 사용되는 다양한 기술은 인더스트리 4.0의 두뇌라고 할 수 있는 자동화, 로봇 공학, 센서 및 카메라, 연결성 및 인공 지능(AI)입니다.

인공 지능에 대해 배우기

인공 지능은 기계가 경험을 통해 학습하고 그에 따라 다양한 상황과 작업에 적응하도록 프로그래밍되는 빠르게 진화하는 분야입니다. 자율주행차나 Apple의 Siri와 같은 애플리케이션으로 널리 알려진 이 기술은 고급 알고리즘과 자연어 처리를 기반으로 합니다.

제조 분야에서 인공 지능은 몇 가지 이점을 제공합니다. 그 중 일부는 이미 활용되고 있고 많은 부분은 아직 구현되지 않았습니다. 공장 현장에서 기계 학습 및 패턴 인식 기술을 통합하면 생산에서 품질 관리, 유지 관리 등에 이르기까지 프로세스 체인의 여러 단계를 최적화하는 데 도움이 될 수 있습니다.

제조에서 AI의 유익한 사용

제조 프로세스는 부품 및 제품의 물리적 생성 이상으로 구성되며 설계, 생산 준비, 프로세스 모니터링, 후처리, 품질 검사, 기계 유지보수, 공급망 조정 등이 포함됩니다. 즉, 생각하고 계획해야 할 것이 많습니다.

당연히 제조 회사와 서비스는 스마트 기술과 프로세스가 제조 체인의 각 단계를 단순화, 자동화 및 대부분의 경우 개선할 수 있는 방법에 엄청난 관심을 갖고 있습니다. 모든을 고려하는 것은 철저하지만 제조 관행을 개선하기 위해 AI를 사용할 수 있는 방법 중 머신 러닝이 이 분야에 미치는 주요 영향을 살펴보겠습니다.

• 부품 설계 및 시공 AI는 재료, 하중 조건, 중량, 강도 등 특정 매개변수와 성능 요구 사항을 입력하고 소프트웨어가 자동으로 최상의 설계를 생성하는 제너레이티브 설계 소프트웨어를 통해 혁신적인 제품 설계에 역할을 합니다. 요구 사항을 충족합니다. AI 기반 소프트웨어는 인간 디자이너와 동일한 제약이 없으며 완전히 새롭고 혁신적인 디자인 솔루션을 제시할 수 있습니다.

현재 대부분의 로봇 생산 및 조립 시스템은 작업을 실행하기 위해 광범위한 프로그래밍과 코딩이 필요합니다. 그러나 미래에는 로봇이 프로그래밍 없이 직접 CAD 파일을 해석하고 부품을 생산하는 것이 점점 보편화될 것입니다. 즉, AI는 로봇과 기계가 CAD 모델을 이해하고 이를 가장 효율적으로 제조하기 위한 최선의 조치를 결정할 수 있도록 합니다.

• 품질 검사 제조 시설 및 공장은 생산되는 부품이 고객의 요구 사항에 부합하는지 확인하기 위해 엄격한 품질 검사 및 검사 프로세스를 통합해야 합니다. 항공 우주 또는 의료와 같은 산업에서는 품질 검사 및 인증이 가장 중요하며 철저해야 합니다.

오늘날 검사 프로세스는 수동 육안 검사 또는 고도로 프로그래밍된 시각적 검사 시스템에 의해 지배되고 있습니다. 둘 다 시간이 많이 걸리고 복잡하며 잠재적으로 오류가 발생하기 쉽습니다. 그러나 AI 기반 검사 기술은 제조 부품의 결함이나 결함을 빠르고 효율적으로 감지하여 품질 검사를 용이하게 할 수 있습니다. 어떤 경우에는 프로세스를 단 몇 초 만에 완료하여 출시 시간을 크게 단축할 수 있습니다.

• 기계 유지보수 또한, AI 알고리즘은 공장 현장의 기계 및 기술 유지보수에서 중요한 응용 프로그램을 찾고 있습니다. 즉, 시스템이나 프로세스가 손상되었을 때 이를 감지할 수 있는 AI 기반 소프트웨어 및 센서가 개발되고 있습니다. 예를 들어, 이 기술은 3D 프린팅 시스템이 다르게 작동하거나 원료 배치가 자격 요건과 일치하지 않는 경우 제조 팀에 알릴 수 있습니다.

기계 및 프로세스 유지 관리에서 AI를 사용하는 전반적인 아이디어는 예측 가능하다는 것입니다. 즉, 잠재적인 오류와 문제를 조기에 감지하고 발생하기 전에 해결할 수 있어 고장난 부품 수를 줄이고 생산성을 높일 수 있습니다.

또한 인공 지능을 통해 제조업체는 제조 시스템에 대한 중요한 정보와 데이터를 수집할 수 있으므로 기계 사용을 개선하고 제품 개발을 최적화할 수 있습니다.

• 공급망AI는 공장 현장의 제조에 영향을 미칠 뿐만 아니라 공급망과 같은 관리 작업에도 영향을 미치고 있습니다. 인공 지능을 사용하여 공급망 관리를 개선할 수 있는 방법은 여러 가지가 있습니다. 예를 들어, 이 기술은 선적 및 운송을 위한 효율적인 경로를 계획하는 데 사용할 수 있고, 재고 수요와 공급을 예측할 수 있으며, 기업이 필요에 가장 적합한 공급업체를 선택하는 데에도 도움이 될 수 있습니다.

결정적으로 AI는 위치, 경제, 소비자 패턴 등의 요소를 고려하여 시장 변화를 예측하고 예측하여 공급망을 최적화할 수 있습니다. RapidDirect에서 제공하는 것과 같은 지능형 견적 소프트웨어는 제조 공정을 획기적으로 개선하여 고객이 즉각적이고 정확한 견적을 받을 수 있도록 합니다.