현장 우수성을 위한 강력한 AI 기반 구축

AI 기술이 발전함에 따라 제조업체는 작업 현장에서 AI 기술의 용도를 찾고 있습니다. AI에 관한 모든 것(All About AI)에 따르면 제조업체의 43%가 예측 유지 관리, 품질 관리, 프로세스 최적화, 생산 계획 및 지식 캡처와 같은 애플리케이션을 위해 AI를 적극적으로 구현하고 있습니다. ECI 소프트웨어 솔루션에서 제공한 이미지.

불과 몇 년 만에 AI는 미래 지향적인 개념에서 작업 현장의 일상적인 작업을 위한 실행 가능한 도구로 발전했습니다. All About AI1의 데이터에 따르면 제조업체의 43%가 운영에 AI를 적극적으로 구현하고 있으며, 특히 다음과 같은 애플리케이션에서 작업 현장에서 AI가 점점 일반화되고 있습니다.

• 예측 유지 관리. 공작 기계의 센서는 AI로 분석할 때 유지 관리 필요성을 예측하고 계획되지 않은 가동 중지 시간을 방지하는 데이터를 제공할 수 있습니다.
• 실시간 품질 관리. AI 시스템은 비전 시스템의 데이터를 사용하여 생산 중에 부품 결함(미세 균열과 같이 사람의 눈에 보이지 않는 결함도 포함)을 감지할 수 있습니다.
• 스마트 프로세스 최적화. AI는 생산 데이터를 실시간으로 분석하여 제조업체가 매개변수를 조정하고 비효율성을 식별할 수 있도록 해줍니다. 매장에서는 동적으로 작업 일정을 잡고, 기계 전체에 걸쳐 작업 부하의 균형을 맞추고, 설정 시간을 최소화하여 리소스를 더 잘 활용하고, 낭비를 줄이고, 부품을 더 빠르게 배송할 수 있습니다.
• 수요 중심 생산 계획. AI는 과거 주문과 시장 데이터를 사용하여 실제 수요와 예상 수요를 충족하는 생산 일정을 제안할 수 있습니다.
• 지식 포착. AI는 전문 지식을 기록하고 이를 신규 이민자를 위한 디지털 지침으로 전환하여 부족 지식을 보존합니다.

제조 산업이 여러 가지 과제에 직면하면서 이 기술이 등장하고 있습니다. 미국의 제조업 고용은 안정화되었지만 숙련된 노동력 부족은 여전히 ​​남아 있어 자동화는 사치가 아닌 필수가 되었습니다. 공급망 추세도 변화하고 있습니다. Deloitte2에 따르면 평균 배송 시간은 2024년에 81일로 향상되었지만 여전히 팬데믹 이전 수준보다 높은 상태입니다. 이는 고객이 공급업체에 더 높은 품질의 작업과 더 많은 유연성 외에도 더 짧은 리드 타임을 요구하고 있음을 나타냅니다.

그러나 중소 제조업체에게는 어렵거나 부담스러울 수 있습니다. 운영에 AI 구현을 시작하는 방법과 위치를 파악합니다. 이는 디지털 인프라, 중앙 집중식 데이터 및 간소화된 프로세스가 없으면 AI의 힘을 활용할 수 없기 때문에 오래되고 연결되지 않은 소프트웨어 시스템을 갖춘 매장의 경우 특히 그렇습니다.

ERP 소프트웨어는 재고 관리, 생산 일정 관리부터 재무 정보, 고객 데이터에 이르기까지 제조 비즈니스의 다양한 측면에 대한 최신 정보를 위한 중앙 집중식 구조적 저장소 역할을 하여 AI의 기반을 제공합니다.

AI의 기반으로서의 ERP

ERP는 재고 관리, 생산 일정 관리부터 재무 정보, 고객 데이터에 이르기까지 매장의 단편화된 시스템과 프로세스를 응집력 있는 전체로 통합합니다.

이는 AI가 비즈니스에 가치를 제공할 수 있는 견고한 기반을 제공하는 중앙 집중식, 실시간, 구조화된 데이터 및 일관된 프로세스의 소스 역할을 합니다. 그러나 ERP 시스템과 프로세스가 마련되어 있더라도 AI 도구를 비즈니스에 통합하는 것은 어려울 수 있습니다.

ECI Software Solutions의 AI Foundry는 중소 제조업체를 위한 ERP 소프트웨어 제품 내에서 관련성 있는 결과 중심 AI 도구를 구축하는 데 전념하는 엔지니어, 데이터 과학자, 제품 전문가로 구성된 다기능 팀입니다. 여기에는 다음이 포함됩니다:

• 향상된 예측. 지수 평활화와 같은 AI 기반 알고리즘은 더 나은 계획과 자신감 있는 의사 결정을 위해 수동 작업을 줄이고 예측 정확도를 높입니다.
• BOM 자동화. ECI의 AI BOM Builder는 BOM 파일에서 데이터를 자동으로 추출하여 제조업체의 ERP에 로드하여 견적을 가속화하고 수동 작업을 줄입니다.
• 데이터 분석. 차세대 분석은 AI를 사용하여 비효율성을 찾아내고 추세를 파악하며 제조업체의 모든 수준에서 영향력이 큰 의사 결정을 내릴 수 있도록 지원합니다.
• 워크플로 자동화. ECI는 오류를 줄이고 직원들이 전략적 우선순위에 집중할 수 있도록 설계된 자동화된 송장 처리 기능을 곧 공개할 예정입니다.

구현 계획이 없으면 상점은 AI의 모든 이점을 경험할 수 없습니다. 매장은 소규모로 시작하고, 다른 직원을 참여시키고, 명확한 프로세스를 유지하고, 확장성을 계획하고 향후 계획을 고려해야 합니다.

계획 세우기

매장에 ERP 인프라가 있고 여기에 AI 도구가 통합되면 운영에 AI를 구현하기 위한 계획을 수립해야 합니다.

목표와 전략이 없으면 AI는 구석에 먼지만 쌓이는 사용하지 않는 기계의 소프트웨어 버전으로 끝날 수 있습니다.

• 작고 집중적으로 시작하세요. 긴 리드 타임, 정확한 재고 관리, 기계 가동 중단 시간 등 구체적이고 긴급한 문제를 선택한 후 그 추진력을 강화하세요.
• 팀을 조기에 참여시킵니다. 새로운 기술은 사람들이 사용해야만 성공할 수 있습니다. 솔루션 설계 및 목표 설정에 직원을 포함시킵니다.
• 적절한 조건을 확인하세요. 적절한 소프트웨어 인프라를 갖추는 것 외에도 매장에서는 명확한 프로세스, 신뢰할 수 있는 데이터를 유지하고 책임을 정의해야 합니다.
• 확장성을 계획합니다. 작게 시작하되 비즈니스와 함께 확장하고 성장할 수 있는 솔루션을 선택하세요.
• 미리 생각해 보세요. 모듈식, 개방형, 유연한 시스템에 투자하여 지금 미래 기술에 대비하세요.

제조업체는 이러한 변화하는 환경에서 미리 생각할 때 기술 개발 가속화, 적응성, 지속 가능성 및 전략적 투자와 같은 많은 요소를 고려해야 합니다.

미리 생각해 보세요

AI와 자동화가 현재 제조 환경을 얼마나 빠르게 변화시키고 있는지를 고려하면 이러한 기술이 향후 제조에서 어떤 역할을 할지 고려해 볼 가치가 있습니다. 미래를 계획할 때 고려해야 할 몇 가지 요소는 다음과 같습니다.

• 기술 개발이 가속화될 것입니다. AI와 자동화는 격리된 애플리케이션에서 통합된 스마트 생산 라인으로 이동하고 있습니다. 예측 도구는 재고 계획, 조언, 관리에 점점 더 많이 사용될 것입니다.
• 적응성이 핵심입니다. 시장 수요가 변동하고 고객 기대치가 높아짐에 따라 제조업체는 실시간 데이터를 통해 빠른 대응과 의사결정을 촉진하는 유연한 생산 능력을 개발해야 합니다.
• 지속가능성이 요구됩니다. 지속가능성은 단순한 전략이 아닌 필수조건이 되어가고 있습니다. 디지털 도구는 에너지 사용을 모니터링하고 재료를 최적화하며 지속 가능성 주장을 지지하거나 반박하는 데 도움이 될 수 있습니다.
• 전략적 투자. 발전이 반드시 막대한 투자를 필요로 하는 것은 아닙니다. 소규모의 실용적인 실험이 종종 최상의 결과를 낳습니다. 폐기물 감소 또는 신뢰성 향상과 같은 비즈니스 목표에 기술을 직접 연결합니다.

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