인공 지능이 제조에 긍정적인 영향을 미치는 7가지 방법

제조 분야의 인공 지능은 완전히 자동화된 생산을 향한 더 큰 추세의 일부입니다. '스마트 팩토리'의 발전으로 AI 시스템은 기업이 생산 라인을 운영하는 방식을 변화시킬 수 있는 잠재력을 갖고 있으며, 인간의 능력을 강화하고 실시간 통찰력을 제공하며 설계 및 제품 혁신을 촉진함으로써 효율성을 높일 수 있습니다.

새로운 산업 혁명

제조업은 1800년대 산업 혁명 이후로 먼 길을 왔습니다. 물과 증기 동력 기계가 처음으로 근로자를 돕는 데 사용되었습니다. 1960년대까지 인더스트리 3.0(제3의 산업 혁명)이 한창 진행 중이었고 GM은 1961년 최초의 산업용 로봇을 공개했습니다. 그러나 초기 산업용 로봇은 범위가 제한되어 한 번에 하나의 작업만 수행하도록 프로그래밍되었습니다.

이제 제조 산업은 진화의 최신 단계인 Industry 4.0에 있습니다. .

Industry 4.0은 자동화의 사용과 데이터 교환을 의미하며 사물 인터넷, 클라우드 컴퓨팅, 인공 지능과 같은 기술을 포함합니다.

시나리오:공장에서 생산하는 동안 센서가 장비의 오작동을 감지합니다. 이 데이터는 결함을 즉시 표시하고 자동으로 교체를 요청하는 클라우드 컴퓨팅을 통해 전송됩니다. 이 실시간 분석 및 조치의 예는 전체 생산 라인에서 효율성을 크게 높일 수 있습니다.

인공 지능이 제조에 영향을 미칠 수 있는 7가지 방법:

1. 생산 프로세스 최적화

인공 지능은 수동 또는 반복 작업을 자동화하여 생산 현장의 효율성을 높이는 데 도움이 될 수 있습니다. 로봇 공학은 조립, 리프팅 및 포장과 같은 물리적 작업을 수행하는 데 로봇을 사용하는 등 이미 실행되고 있는 영역입니다. 이러한 방식으로 산업용 로봇을 사용하면 인간이 일상적인 수동 작업을 수행할 필요가 없어 작업자가 보다 복잡한 작업에 집중할 수 있습니다.

지난해, 지멘스의 연구원들은 프로그래밍할 필요 없이 프로토타입을 제조할 수 있는 양팔 로봇을 공개했습니다. 로봇은 다양한 CAD 모델을 해독할 수 있어 프로세스를 프로그래밍할 필요가 없습니다. 이 분야의 추가 개발은 생산의 미래가 완전히 자동화되는 것을 볼 수 있습니다.

AI 시스템은 리드 타임 및 사용 수량과 같은 생산 주기의 모든 단계를 모니터링하여 제조 프로세스를 최적화할 수도 있습니다. 적층 제조의 경우 머신 러닝 알고리즘을 사용하여 머신 빌드의 충진율을 예측하여 생산 계획을 최적화할 수 있습니다.

2. 더 안전한 작업 환경

최근 몇 년 동안 전면에 등장한 로봇 분야 중 하나는 인간과 안전하게 작업하도록 설계된 협동 로봇인 "코봇(cobot)"의 개념입니다. 작고 가벼운 협동로봇은 기존 산업용 로봇보다 훨씬 저렴하고 프로그래밍하기 쉽기 때문에 로봇 기술을 도입하려는 기업에 진입점을 제공합니다.

코봇은 다음을 수행하여 보다 안전한 작업 환경을 조성하는 데 도움이 될 수 있습니다. 더 위험하고 육체적인 작업으로 인해 작업자가 더 복잡한 작업을 수행하고 부상을 피할 수 있습니다. 머지 않아 기계 학습 알고리즘은 공장 로봇의 능력을 향상시켜 인간과 더 잘 상호 작용하고 지시를 받을 수 있게 될 것입니다.

많은 자율 로봇 시스템의 한 가지 문제는 로봇이 작업을 위해 프로그래밍되고 변경이나 예기치 않은 작업에 반응할 수 없는 규칙 기반 접근 방식입니다. 머신 러닝은 방대한 양의 데이터를 분석하여 의미 있는 패턴을 식별함으로써 이러한 문제를 극복합니다. 이를 통해 시스템은 하나의 단일 작업에 대해 프로그래밍할 필요 없이 지속적으로 학습하고 개선할 수 있습니다. AI 시스템과 센서의 통합은 작업자 안전에 중대한 영향을 미칠 수 있습니다. 예를 들어 로봇은 위험한 상황을 인식하고 부상을 예방하기 위한 선제적 조치를 취할 수 있습니다.

3. 수요 예측

생산 효율성을 높이는 한 가지 좋은 방법은 수요를 정확하게 예측하고 예측하는 것입니다. AI 기반 시스템은 다양한 모델과 가능한 결과를 테스트할 수 있기 때문에 이를 위해 매우 유용할 수 있습니다. 기계 학습 알고리즘은 데이터를 사용하여 의미 있는 패턴을 발견하고 실시간 통찰력을 제공할 수 있습니다. 제조업체는 이러한 통찰력을 사용하여 수요를 예측하고 그에 따라 우선 순위를 지정할 제품을 결정할 수 있습니다.

4. 제품 혁신

인공 지능은 생산을 위한 새로운 가능성을 만들고 있습니다. 제너레이티브 디자인이 좋은 예입니다. Airbus 및 New Balance와 같은 회사에서 사용하는 제너레이티브 설계 소프트웨어를 통해 엔지니어는 수천 가지가 아니라도 수백 가지의 설계 가능성을 생성할 수 있습니다. 그런 다음 설계자와 엔지니어는 필요에 가장 적합한 결과를 선택할 수 있습니다.

이 경우 인공 지능은 불가능하거나 상상할 수 없는 새로운 설계 솔루션을 만들어 주요 제조 및 엔지니어링 문제를 해결할 수 있습니다. 인간과 기술 간의 이러한 형태의 "공동 창조"를 통해 제조업체는 새롭고 혁신적인 제품을 만들고 더 적은 시간과 더 낮은 비용으로 고객 요구를 충족하는 서비스를 제공할 수 있습니다.

5. 단순화된 공급망

최근 연구에 따르면 기업은 공급망 관리 활동과 관련된 수동 프로세스에 연간 평균 6,500시간을 소비하고 있습니다. 여기에는 종이 송장 처리, 공급업체에 응답 및 구매 주문 번호 추적이 포함됩니다. 이러한 일상적인 작업 중 많은 부분을 자동화함으로써 소요 시간을 크게 줄일 수 있습니다.

그러나 인공 지능은 공급망 계획 프로세스를 최적화함으로써 이 단계를 한 단계 더 발전시킬 수 있습니다. 기계 학습 기술을 사용하여 제조업체는 예를 들어 시장 행동, 정치 또는 사회 경제적 발전과 같은 주요 변수를 포함하여 다양한 제품에 대한 수요 패턴을 잠재적으로 식별할 수 있습니다. 이는 원자재 조달 방식에 영향을 미치고 제조업체가 주요 재무 및 채용 결정을 내리는 데 도움이 되어 미래 시장 수요를 예측하는 데 도움이 될 수 있습니다.

이러한 방식으로 공급망을 따라 전체 의사 결정 프로세스를 최적화할 수 있습니다. 또한 배송 속도를 높이고 수요와 공급의 균형을 맞추는 데 도움이 될 수 있습니다.

6. 예방적 유지보수

모든 생산 작업에서 가장 중요한 것은 작동하는 툴링 장비의 가용성입니다. 따라서 장비 고장이나 오작동을 예측하고 예방할 수 있는 것은 원활하고 효율적인 생산 프로세스에 매우 유용합니다. 그러나 생산 장비의 서비스는 일반적으로 현재 가동 상황과 상관없이 정해진 일정에 따라 이루어지며 귀중한 노동 시간을 낭비하고 예기치 않은 장비 고장의 위험을 높입니다.

제조업체들은 예를 들어 장비의 상태와 성능을 추적하기 위해 센서를 사용하는 것과 같은 예측 유지보수 솔루션의 중요성을 점점 더 인식하고 있습니다. 시간이 지나면 예측 유지 관리는 결국 미래의 오작동을 예측하기 위해 방대한 양의 데이터를 분석할 수 있는 기계 학습 시스템으로 발전할 수 있습니다. 이는 효율성을 크게 높이고 값비싼 교체 부품과 관련된 유지보수 비용을 줄이는 데 도움이 됩니다.

7. 맞춤형 제조

제조의 미래의 대부분은 대량 맞춤화에 달려 있습니다. 소비자가 점점 더 개인화된 제품을 기대함에 따라 제조업체는 효율성에 영향을 미치지 않으면서 이러한 수요를 충족할 수 있는 방법을 찾아야 합니다.

기존의 대량 생산 방식을 사용하는 경우 맞춤화는 비용 효율적이지 않고 시간 효율적이지 않습니다. 그러나 적층 제조와 같은 기술의 등장으로 이러한 상황이 완전히 바뀌었습니다. 인공 지능 및 적층 제조의 발전은 제조업체가 고객과 관련된 제품을 만들어 수요를 충족하는 데 도움이 될 것입니다. 또한 가치 사슬을 따라 데이터를 공유하여 보다 응답성이 뛰어난 고객 서비스와 더 빠른 배송을 생성하는 데 도움이 될 것입니다.

AI로 생산 효율성 향상

클라우드 컴퓨팅, 빅 데이터 및 머신 러닝과 같은 기술의 발전은 제품 제조 방식에 중대한 영향을 미칩니다. 인공 지능은 이러한 진화의 논리적 다음 단계이며 제조 운영 전반에 걸쳐 더 나은 생산성, 효율성 및 가시성을 달성하는 데 중요한 역할을 할 것입니다.

AI와 자동화가 인간 노동자를 대체할 가능성에 대해 많은 이야기가 있었지만 반드시 그런 것은 아닙니다. AI는 인간의 지능을 대체하지 않을 것입니다. 오히려 반복적이고 수동적인 작업과 인적 오류 가능성을 제거하여 인간의 역할을 지원하고 강화할 것입니다. 그런 다음 작업자는 더 복잡한 작업을 수행하도록 재교육될 수 있습니다.

제조업체는 유연한 제조 프로세스를 운영해야 합니다. 즉, 새로운 기술을 활용하고 끊임없이 변화하는 고객 요구와 시장 환경에 대응할 수 있도록 신속하게 적응할 수 있어야 합니다.