자동화 제어 시스템
ON MISSISSAUGA — 제조업체는 운영 효율성을 높이기 위해 인공 지능을 수용해야 한다고 컨설턴트가 말했습니다.
Canvass Analytics(토론토)의 설립자이자 CEO인 Humera Malik은 SME의 CMTS 쇼 기조연설에서 "크게 생각해야 하지만 작게 시작해야 한다고 생각합니다."라고 말했습니다.
Malik은 "그것이 모든 문제를 해결하지는 못할 것입니다."라고 덧붙였습니다. "운영 효율성을 높이는 데 도움이 될 수 있습니다."
웹사이트에 따르면 Canvass Analytics는 의사 결정에 데이터를 더 잘 사용하는 방법에 대해 산업 기업과 협력합니다.
컨설턴트는 제조업이 사물 인터넷(IoT)을 채택함에 따라 인공 지능 또는 AI가 필수가 되고 있다고 말했습니다.
IoT를 사용하면 생산 기계가 서로 통신하고 더 많은 데이터가 생성됩니다. 운영자는 스마트폰과 태블릿 컴퓨터를 사용하여 조정할 수 있습니다. 이는 자동화, 클라우드 컴퓨팅 및 데이터 교환이 더 많이 포함된 "스마트" 공장의 광범위한 추세의 일부입니다.
Malik은 IoT를 통한 이러한 데이터의 급증을 데이터가 증가하기 때문에 "토끼 도전"이라고 말했습니다.
"당신이 다루는 것은 고주파수입니다."라고 그녀는 말했습니다. "AI 기반 모델은 이 모든 것을 통합하는 데 도움이 됩니다."
AI는 또한 고장을 방지하고 품질 관리를 개선하기 위해 기계를 수리하는 "예측 유지보수"를 개발하는 데 도움이 된다고 Malik은 말했습니다.
컨설턴트는 "지금 시작하는 또 다른 조언"이라고 말했습니다.
자동화 제어 시스템
Ford Motor는 수집된 정보에 대한 액세스를 민주화하는 동시에 빅 데이터를 훨씬 더 큰 데이터로 전환하기 위해 조립 라인의 다양한 센서를 늘리고 있습니다. 마이크 미쿨라(Mike Mikula) 제조 이사는 우리는 사이클 시간 및 압력과 같은 기존 데이터를 보완하기 위해 적외선 모니터링 및 진동 센서와 같은 센서를 추가하여 장비가 생성하는 데이터를 풍부하게 하여 보다 풍부한 데이터 풀을 생성합니다라고 말했습니다. 차량 프로그램. 이제 이러한 신호가 제품 품질, 프로세스 효율성 및 장비 상태에 미치는 영향을 중심으로 보다 스마트한
건조기 성능을 최적화해야 했던 농업용 에너지 에탄올 제조업체는 로크웰 오토메이션의 물리 기반 인공 지능(AI) 모델을 채택했습니다. 폐쇄 루프 컨트롤러는 건조 부하를 공장 건조기에서 증발기로 이동시켰고 열 손실을 줄이도록 맞춤화되었습니다. 그 결과 처리량이 12% 증가하고 에너지 효율성이 거의 10% 증가했다고 Rockwell은 말했습니다. PINN(물리 정보 신경망)과 같은 물리 정보 기반 AI 시뮬레이션이 블랙박스 모델로 간주되는 ANN(인공 신경망 모델)을 대체하기 시작했습니다. 물리 기반 모델은 ANN 시뮬레이션보다 더