기존 제조 공장에 AI 통합:실용적이고 위험도가 낮은 로드맵

이제 전체 교체 없이 기존 제어 시스템과 최첨단 AI 간의 격차를 해소하는 것이 가능합니다. AI를 오래된 공장 현장에 효율적으로 연결하는 방법을 알아보세요.

글:함자 다불

개요

• 기존 공장에서는 검증된 자동화를 중단하지 않고도 AI를 도입할 수 있습니다.
• AI는 식물의 행동을 제어하기보다는 관찰하고 해석하여 가치를 더합니다.
• 기존 데이터를 선택적으로 사용하면 의미 있는 개선을 뒷받침하기에 충분합니다.
• 진행은 레거시 공장의 일반적인 운영 방식을 존중하는 작고 검증된 단계에서 비롯됩니다.

대부분의 제조 공장의 제어 시스템은 장비를 안전하고 일관되게 작동하도록 유지하기 위해 설치되었지만 AI를 염두에 두고 설계되거나 수명 중 어느 시점에서든 고급 분석을 지원하도록 설계되지 않았습니다.

수십 년간의 업그레이드와 해결 방법에도 불구하고 이러한 공장은 여전히 작동하지만 최신 AI 시스템과 호환되지 않습니다. 이로 인해 현재 AI가 수행할 수 있는 작업이 제한되고 일부 작업이 비효율적으로 실행될 수 있습니다.

대부분의 공장은 AI 추세를 무시하거나 시스템을 완전히 교체하여 "현대화"하는 대신 AI를 기존 공장 환경에 연결하는 것이 실용적이고 비용 효율적이라는 것을 빠르게 깨달았습니다.

아직 그렇지 않은 분들을 위해 이 로드맵은 기존 공장을 교체하는 대신 AI를 추가할 수 있는 방법에 중점을 두고 있습니다.

'바닥 위의 AI'의 의미

AI는 제어 시스템, PLC 로직, 인터록 또는 운영자가 아니며 대부분의 제조 작업에서 실시간 결정을 내려서는 안 됩니다.

대신 AI는 시간이 지남에 따라 식물의 행동을 관찰하는 분석 계층으로 가장 잘 작동합니다. 기존 경보 및 임계값으로는 감지할 수 없는 패턴과 초기 신호를 찾습니다.

이러한 방식으로 배치되면 AI는 기존 자동화 시스템을 보완하여 AI가 해석과 통찰력에 초점을 맞추는 동안 제어 시스템이 결정론적 논리를 계속 실행할 수 있도록 합니다. 이러한 구별은 AI를 기존 공장 현장에 연결할 때 운영 및 엔지니어링 팀의 저항을 피하는 데 도움이 됩니다.

새로운 것을 추가하기 전에 이미 가지고 있는 것을 평가하세요

기존 식물은 거의 항상 자체 데이터를 과소평가합니다. 히스토리언, 컨트롤러, 드라이브, 센서, 유지 관리 로그, 품질 기록 등 대부분의 시설에서는 이미 유용한 AI 모델을 지원하기에 충분한 정보를 생성하고 있습니다.

이 모든 데이터가 있는 경우 실제 문제는 볼륨이 아니라 단편화와 컨텍스트인 경우가 많습니다. 몇 가지 근거 있는 질문에 답변하여 실제 평가부터 시작하세요. 몇 가지 예:

• 실패하거나 표류할 때 가장 큰 운영상의 어려움을 초래하는 자산 또는 프로세스는 무엇입니까?
• 운영자는 문제를 발견하기 위해 도구보다는 경험에 의존합니까?
• 완벽하게 구성되지 않았더라도 이미 신뢰할 수 있는 신호는 무엇입니까?
• 사소하고 반복되는 문제가 공식적인 경보를 울리지 않고 조용히 시간을 소비하는 곳은 어디입니까?
• 조기 경고 신호를 놓치기 쉽기 때문에 자주 수동 점검이 필요한 장비는 무엇입니까?
• 교대근무 인계는 기록된 데이터보다는 구두 설명에 크게 의존합니까?
• 시스템이 제한된 상황을 제공하기 때문에 '느낌에 따라' 어떤 조정이 이루어지나요?
• 다운타임 분석은 일반적으로 증거가 아닌 가정으로 시작되나요?
• 뭔가 문제가 발생한 후에만 검토되는 변수는 무엇입니까?
• 이전 데이터는 어디에 존재하지만 문제가 발생한 후에는 거의 재검토되지 않습니까?

팀이 모든 것을 한 번에 정리하고 정규화하려고 하면 AI 이니셔티브가 중단되는 경우가 많기 때문에 이러한 질문에 대답하면 범위가 좁아집니다.

따라서 광범위하고 이론적인 작업이 아닌 작고 구체적인 작업을 수행하세요.

레거시 시스템을 평가하는 데 시간을 투자하면 AI 통합이 해결할 수 있는 격차와 기회를 식별하는 데 도움이 됩니다.

기존 현실에 맞는 사용 사례에 집중

모든 AI 애플리케이션이 오래된 공장 현장에 속하는 것은 아닙니다. 가장 효과적인 초기 사용 사례는 일반적으로 의사결정을 자동화하려고 시도하는 대신 의사결정을 지원합니다.

유지 관리는 종종 첫 번째 실제 진입점입니다. AI는 정확한 고장 날짜를 예측하는 대신 고장이 발생하기 전에 나타나는 비정상적인 동작을 강조하여 유지 관리 팀이 사전에 조사하고 계획할 수 있는 시간을 제공합니다.

공정 안정성은 또 다른 강점입니다. 많은 처리량 및 품질 문제는 조건이 변화함에 따라 천천히 발생합니다. 모든 값이 허용 가능한 한도 내에 있더라도 AI는 프로세스가 더 이상 과거처럼 작동하지 않는 경우를 인식할 수 있습니다.

품질 모니터링은 동일한 패턴을 따릅니다. 검사 사이에 AI는 결함이 업스트림에서 형성될 가능성이 있음을 나타내는 비정상적인 추세를 표시하여 원인과 감지 사이의 시간을 단축할 수 있습니다.

이러한 기능이 작동하기 위해서는 새로운 제어 아키텍처나 침입적인 변경이 필요하지 않으므로 실용적이고 매우 유용합니다.

운영 중단 없이 AI 연결

• 초기 배포는 관찰 모드에서 실행되어야 합니다.
• 결과는 권고사항이어야 합니다.
• 알림은 단순히 문제가 있다는 것이 아니라 변경된 사항을 설명해야 합니다.
• 운영자와 엔지니어는 통찰력을 신뢰하기 전에 현실과 비교하여 검증해야 합니다.

이러한 고려 사항은 AI를 연결할 때 중단을 방지하는 데 도움이 됩니다.

공장 자동화 팀과 산업 서비스 제공업체는 루프를 너무 일찍 종료하려는 충동에 저항해야 합니다. 신뢰가 확립되기 전에 자동으로 조치를 실행하면 신뢰가 빠르게 약화됩니다. 신뢰는 절제를 통해 얻어집니다.

간단히 말해서 기존 공장에 AI를 도입하는 전략은 변혁이 아닌 점진적으로 느껴져야 합니다.

확장 전 인간적인 측면을 다루세요

시스템이 예측할 수 없게 작동하면 운영자는 회의적입니다. AI를 운영에 도입할 때 가장 원하지 않는 것은 모델을 설명할 수 없기 때문에 무관심한 엔지니어이거나 일반적으로 경고가 너무 늦게 또는 너무 자주 도착하기 때문에 경고를 무시하는 유지 관리 팀입니다.

정교함보다 유용성을 우선시하십시오. 정확성도 중요하지만 관련성이 더 중요합니다. AI가 팀이 놓쳤을 문제를 지속적으로 찾아낸다면 신뢰도는 빠르게 높아질 것입니다.

피드백 루프에 주의를 기울이세요. 팀이 자신의 행동이 AI 결과에 어떤 영향을 미치는지 이해하면 참여도가 높아집니다. AI가 협력적이라기보다 강요당했다고 느끼면 그 반대가 발생합니다.

AI가 소규모의 국부적인 영역에서 가치가 있다는 것을 확인한 후에만 확장하세요.

기존 제약을 존중하는 로드맵

1. 먼저 기존 동작을 변경하지 않고 관찰하세요.
2. 다음으로 제한적이고 잘 이해된 영역에서 가치를 입증하세요.
3. 그런 다음 패턴이 반복되고 결과가 일관된 부분을 확장하세요.
4. 이러한 단계 후에만 표준화를 고려해야 합니다.

자주 묻는 질문

기존 공장에 AI를 사용하려면 새로운 센서나 하드웨어가 필요합니까?

대부분의 경우에는 그렇지 않습니다. AI 이니셔티브는 일반적으로 컨트롤러, 히스토리언, 센서, 드라이브 등의 기존 신호를 사용하여 시작됩니다. 새로운 센서는 명확한 가시성 격차가 존재할 때만 추가됩니다.

PLC 로직이나 제어 전략을 변경하지 않고도 AI를 사용할 수 있나요?

그렇습니다. AI는 제어 계층 외부에서 작동합니다. 이는 결정론적 제어 로직이나 안전 시스템을 수정하지 않고도 프로세스 동작을 관찰하고 통찰력을 제공합니다.

프로세스에 이미 알람이 구성되어 있으면 AI가 유용합니까?

그렇습니다. 기존 경보는 임계값 위반을 포착하는 반면 AI는 한계 내에 있지만 여전히 새로운 문제를 나타내는 비정상적인 패턴을 식별합니다.

기존 공장에서 AI를 지원하려면 내부적으로 어떤 기술이 필요한가요?

처음에는 데이터 과학 전문 지식보다 강력한 프로세스 지식이 더 중요합니다. 정상적인 동작을 이해하는 운영자와 엔지니어는 중요한 상황을 제공합니다.

AI는 대규모 작업에만 가치가 있나요?

아니요. 소규모 공장에서는 프로세스를 쉽게 분리하고 검증할 수 있어 초기 성공 가능성이 더 높기 때문에 더 빠른 결과를 얻을 수 있는 경우가 많습니다.

시설 전반에 걸쳐 AI를 확장하는 것이 언제 적합한가요?

현지화된 배포가 지속적으로 실행 가능한 통찰력을 제공하고 운영 및 유지 관리 팀에서 이를 수용한 후에만 가능합니다.

저자 정보: Hamza Daboul은 EZ Automation에서 산업 솔루션을 전문으로 하는 11년 이상의 경력을 갖춘 자동화 엔지니어입니다. 그는 제조 효율성, 신뢰성 및 안전성을 향상시키기 위해 제어 시스템을 설계하고 장비 업그레이드를 구현하는 데 중점을 두고 있습니다. 그의 전문 지식에는 복잡한 시스템 문제 해결과 기존 운영을 현대화하는 턴키 솔루션 제공이 포함됩니다. 문제 해결 사고방식으로 잘 알려진 Hamza는 높은 품질 기준을 유지하면서 생산성을 높이기 위해 고객과 긴밀하게 협력합니다.