머신러닝으로 혁신하는 4대 핵심 산업

머신러닝은 미래 잠재력이 가장 크고 산업에 가장 많은 이점을 제공하는 인공지능(AI) 분야 중 하나입니다. Grand View Research 최신 보고서에 따르면 머신러닝 시장은 2025년 967억 달러에 달할 것입니다. 2018년 수치가 68억 달러였던 것을 고려하면 극적인 증가입니다.

향후 몇 년간 점점 더 많은 기업이 비즈니스 개선을 위해 머신러닝 기술을 선택할 것입니다.

인더스트리 4.0에서의 머신러닝

10년 전 인더스트리 4.0이라는 용어가 산업 부문 디지털화 프로세스를 지칭하기 위해 만들어졌고, 그 이후 IoT, 블록체인, 인공지능(AI) 모든 분야(머신러닝, 딥러닝, 인지 지능 등) 같은 첨단 기술 구현에 전념하는 이 분야 기업 수가 증가하는 것을 보았습니다.

Infinium Global Research는 보고서에서 인더스트리 4.0 자동화의 이점을 상세히 다룹니다. 머신러닝 같은 기술 구현이 산업에 생산성, 제조 효율성 개선에 기여하고 더 빠르고 유연하며 더 효율적인 프로세스를 가능케 합니다.

문서는 또한 산업 디지털화에 대한 공공 지출 증가가 인더스트리 4.0 시장을 강화하고 있음을 강조합니다.

이 방향으로 유럽연합은 확고한 걸음으로 나아가고 있습니다. 2020년 2월 유럽위원회는 '인공지능 백서'를 발표했습니다. Ursula von der Leyen 위원장이 설명했듯 향후 10년간 연간 200억 유로 이상을 인공지능(AI) 투자에 유치하는 것을 목표로 모든 EU 국가 간 공동 전략입니다. 민간 부문 기여와 국가 공동 재정으로 이 수치에 도달할 것으로 예상됩니다.

공공 투자는 인더스트리 4.0과 전자 산업 기술 발전, 클라우드 컴퓨팅 기술 진화, 스마트 팩토리 구현을 촉진할 것이라고 Infinium Global Research 분석가들은 말합니다.

다양한 부문 조직이 머신러닝 같은 기술 적용 이점을 누릴 수 있지만, 무엇보다 이 기술의 4대 전략 영역에 속할 것입니다: 세라믹, 자동차, 설비 및 에너지 관리, 식품.

머신러닝으로 가장 혜택을 볼 산업 부문

세라믹, 자동차, 에너지 관리, 식음료 시장 기업들은 이미 머신러닝 알고리즘을 통한 AI 구현 이점을 누리고 있습니다.

그들은 잘못되고 오류 있는 행동을 예측하고, 생산 공정을 최적화하며, 시장이나 수요를 심층 분석해 더 잘 알고 고객 요구에 더 정확히 적응할 수 있는 기술을 구현하고 있습니다. 이 모든 것이 머신러닝의 다양한 애플리케이션을 통해 이루어집니다.

세라믹

세라믹 부문에서 인공지능(AI)이 주연 역할을 시작하고 있습니다.

세라믹 부문 머신러닝 이점

머신러닝 알고리즘은 이미 특히 품질 관리 프로세스에서 사용되고 있습니다. 다양한 알고리즘으로 극한 온도 조건에서 재료 행동 예측과 타일의 이상 및 결함 감지가 가능합니다.

인공지능(AI) 도움으로 수행되는 연구들은 제조 공정 중 재료의 이상 행동 예측을 추구해, 현재 제조되는 것보다 더 나은 저항 조건을 충족하는 구성요소 제어와 사용을 가능케 합니다.
반면 잘못된 패턴 인식을 통해 제품 이상을 조기에 감지해 수축 감소와 수익성 증가를 달성합니다.

오늘날 이미 이 기술로 일하며 이 라인이나 다른 라인에서 사용하는 기업들을 찾습니다. 주로 세라믹, 도자기 석재, 바닥재 부문 기업들입니다.

자동차

자동차 부문에서 AI는 산업 공정 개선을 위해 점점 더 사용되는 기술입니다. 자동차 및 관련 모든 부문은 머신러닝을 사용해 매출 증대를 도모합니다.

자동차 부문 머신러닝 이점

이 산업은 그런 기술로 부품 내구성 예지 분석과 이상·결함 조기 식별을 수행합니다.

자동차 부문 머신러닝의 또 다른 애플리케이션은 공급망 최적화입니다.

머신러닝 기술은 자동차 부문 기업 생산 공정 개선을 위한 황금 기회입니다. 이 sentido에서 이들은 다른 기능 중에서도 서로 다른 시설에서 필요한 재고 수준을 더 잘 통제합니다.

자동차 부문 점점 더 많은 조직이 머신러닝 이점을 활용해 생산 공정을 개선하고 있습니다.

설비 및 에너지 관리

설비 및 에너지 관리 부문에서 AI는 머신러닝을 통해 큰 발전을 추진하고 있습니다.

설비 및 에너지 효율 부문 머신러닝 이점

이 영역에서 이 기술 도입은 스마트 네트워크 또는 스마트 그리드 개발을 추진하고 있습니다.

Business Insider 포털에 따르면, 이 유형 네트워크는 머신러닝 기술을 활용해 소비 패턴 식별로 전력 공급을 수요에 더 잘 조정하고, 공급망 전반에서 발생할 수 있는 고장이나 사기 차단을 수행할 것입니다.

에너지 관리의 다른 발전은 네트워크 관리 및 최적화 개선, 서비스 중단, 가격 최적화, 지역별 성장 예측, 소비 및 수요 피크 감지 또는 특정 고객이나 도시 행동과 관련될 것입니다.

도시 에너지 관리에 AI 기술 구현은 개인과 기업 모두에 다양한 이점을 가져옵니다. Juniper Research 연구에 따르면 스마트 그리드는 2022년까지 시민들에게 에너지 비용으로 약 140억 달러를 절약해줄 것입니다.

이 부문 많은 기업들이 이미 첨단 머신러닝 플랫폼 사용으로 도시 에너지 관리를 개선하며 이러한 이점을 누리고 있습니다.

식품

식품 부문에서 인공지능(AI)은 머신러닝 알고리즘을 통해 비용 절감과 품질 개선에 기여하고 있습니다. 식음료 산업과 케이터링 산업 모든 영역에서 그렇게 하고 있습니다.

식품 부문 머신러닝 이점

머신러닝 기술은 비즈니스 개선을 위한 여러 핵심 이점을 산업에 제공합니다. 이 이점 중 하나는 소비자 트렌드를 이해하고 고객이 진정 원하는 것에 적응하기 위한 식품 시장 분석입니다.

머신러닝의 또 다른 애플리케이션은 생산 플랜트 위생 개선과 관련됩니다. 기계가 더러워져 청소해야 할 때 감지하거나 생산 체인에 관여한 모든 작업자 위생을 모니터링하고 확인하는 데 사용될 수 있습니다.

머신러닝은 또한 식음료 공급망 최적화에 산업에서 사용됩니다.

오늘날 식품 부문 다양한 조직이 AI, 특히 머신러닝으로부터 혜택을 받고 있습니다.

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