AI가 공장 및 공급망의 폐기물을 처리하는 방법

낭비 없는 세상을 원한다면 그것을 달성하기 위해 인간의 두뇌가 아닌 다른 것이 필요할 수 있습니다.

오늘날 비즈니스의 다른 많은 측면과 마찬가지로 그 해답은 인공 지능에 있습니다. 이 경우 제조 과정에서 산업 폐기물을 제거하는 능력입니다.

Stephen Pratt는 산업 흐름 운영을 간소화하기 위해 AI를 사용하는 회사인 Noodle.ai의 CEO입니다. 그는 신생 기술을 "공장과 공급망이 작동해야 하는 방식으로 돌아가기" 위한 도구로 보고 있습니다. 이는 "원재료에서 선반까지 원활한 흐름"을 달성하는 것을 의미합니다.

물론 공장과 그 밖의 곳에서 폐기물을 제거하는 것은 수십 년 동안 공급망 경영진의 집착이었습니다. 7가지 형태의 muda를 식별하는 유명한 Toyota Production System , 폐기물에 대한 일본어 단어는 1940년대 후반으로 그 기원을 추적합니다. 보다 최근에는 공장에 부품을 공급하고 창고에 완제품을 공급하는 린(Lean) 및 적시(JIT) 이론이 관리자가 초과 재고로 간주하는 것을 제거했습니다. (불행히도 많은 소매업체가 COVID-19 대유행 기간 동안 급증하는 소비재 수요를 충족하기에 충분한 제품이 없었습니다. 한 사람의 "린" 공급망은 다른 사람의 품절입니다.)

시스템에서 폐기물을 씻어내는 이전 이론이 공장에서 실제 결과보다 더 많은 책과 학술 논문을 산출했는지 여부를 물어야 합니다. Pratt에 따르면 세계 은행은 오늘날 전 세계 산업 폐기물이 "우리가 쓰레기라고 부르는 것"인 도시 고형 폐기물보다 18배 더 크다고 추정합니다.

공정하게 말하면, Lean, JIT, Six Sigma 방법론 Theory of Constraints 및 기타 고급 계획 도구는 모두 공장 및 그 너머의 관리 관행에 흔적을 남겼습니다. 생산 폐기물은 크게 줄어들었지만 오늘날에도 여전히 2조 달러의 문제로 남아 있습니다. (프랫은 그 수치를 아래에서 분류합니다.) "완벽한 흐름 상태에 가까운 곳은 없습니다."라고 그는 말합니다. "많은 공급망에 고정된 비즈니스 규칙이 있지만 인벤토리 계획자에게 물어보면 해당 규칙이 잘못되었다는 사실만 알면 됩니다."

AI는 폐기물 관리에 대한 새로운 접근 방식을 제공합니다. 차이점은 과잉 부품, 제품 및 관행이 작업을 방해할 위협을 가하는 시점을 예측하기 위해 복잡한 알고리즘을 사용한다는 점이라고 Pratt는 말합니다. 이러한 경고를 통해 인간은 제품 흐름에 영향을 미치기 전에 문제를 예방하기 위한 조치를 취할 수 있습니다.

특히 생산 폐기물을 공격하기 위해 AI를 사용하는 것은 10년도 채 되지 않았지만 이미 "믿을 수 없을 정도로 효과적인" 것으로 입증되었다고 Pratt는 말합니다. MRP(자재 소요량 계획) 및 ERP(전사적 자원 관리)를 포함한 이전 제조 애플리케이션은 느린 컴퓨터와 값비싼 데이터로 인해 어려움을 겪었습니다.

Pratt는 "이러한 기술의 존재 이유는 생산 수율과 배송 시간에 대한 평균을 가정했다는 것입니다."라고 설명합니다. “그것은 지구상의 사람의 평균 신발 크기에 대해 말하는 것과 같습니다. 평균과 현실의 차이는 전 세계 쓰레기의 절반 정도입니다.”

Toyota의 7가지 형태의 muda 일본 산업 엔지니어 Taiichi Ohno가 식별한 대로 운송, 재고, 이동, 대기, 과잉 생산, 과잉 처리 및 결함입니다. AI를 사용하여 Pratt는 개념을 공장 너머로 확장하여 오늘날 공급망에서 가장 큰 4가지 폐기물 영역으로 생각하는 것을 설명합니다.

처음으로 지속적으로 성장하는 컴퓨팅 기능으로 4개 영역을 모두 효과적으로 공격할 수 있습니다. 오늘날 이러한 계산에 사용되는 평균 컴퓨터는 2000년에 세계에서 가장 빠른 슈퍼컴퓨터보다 2,000배 더 빠릅니다.

AI의 역할은 기술적 분석에서 처방적 분석으로 빠르게 이동하고 있습니다. 오늘날 AI 기반 시스템은 비정상을 스캔하고 관리자에게 긴급 상황을 경고하고 이러한 이벤트의 결과를 예측하고 시정 조치를 권장할 수 있습니다. 또한 Pratt는 "결함이 있는 제품을 생산하지 않도록 공장을 조정하는 방법을 알려줍니다."라고 말합니다.

이 중 어느 것도 사람들이 완전히 그림에서 벗어났다는 것을 의미하지 않습니다. Pratt는 이상적인 시스템을 AI의 무차별 대입 컴퓨팅 능력과 인간 두뇌의 창의성 및 통찰력을 결합한 시스템으로 봅니다. 그리고 어쨌든 AI가 더 큰 세상은 물론이고 제조 환경에서 약속을 이행하려면 아직 갈 길이 멉니다.

모든 첨단 기술과 마찬가지로 AI의 수용도 점진적으로 이루어질 것입니다. 그러나 Pratt는 공급업체의 완벽한 성능에 대한 Walmart와 같은 대형 소매업체의 요구로 인해 성숙기가 가속화되고 있다고 믿습니다. 그러한 기준을 충족하는 능력은 "존재와 소멸의 차이가 될 수 있습니다."라고 그는 말합니다.