AI로 공급망 추적성 및 품질 강화

오늘날 기업은 공급 및 생산망에서 발생하는 모든 활동의 투명성을 확보하여 산출물의 품질을 보장하고, 프로세스를 최적화하며, 재고를 관리하고, 정시 납품을 보장해야 합니다. 추적성과 품질 관리는 모든 산업에서 비즈니스 성과의 중요한 측면입니다.

이 포스트에서는 지능형 관리 시스템의 도움을 받아 인공지능을 통한 제조 공정의 추적성, 즉 제품의 정교화 또는 변환 공정에 초점을 맞춥니다.

인공지능 기반 추적 시스템의 목적

공장에서 발생하는 다양한 이벤트를 모니터링할 수 있으므로 추적 시스템의 목적은 각 경우마다 다를 수 있습니다:

• 각 제품의 이력 식별 및 결정
• 품질 관리를 준수하지 않는 제품을 신속히 식별하고 생산 라인에서 관련 배치만 제거
• 다양한 프로세스 최적화
• 생산성 향상. 지능형 소프트웨어로 제어되는 추적성 덕분에 다양한 단계나 제품이 생산되었을 때 머신의 성능을 알고 프로세스 개선을 위해 그에 따라 조치할 수 있습니다.

각 구체적 경우에 시스템을 어떤 방향으로 사용할지 정의하여 진정한 의미의 이벤트를 선택하고 원하는 목표를 달성해야 합니다.

어떤 경우에는 인공지능 추적성이 제품 안전이 보장되어야 하는 제약이나 케이터링 같은 산업에만 적용될 수 있다는 오해가 있습니다. 그러나 현실은 추적성 공정의 모든 단계에서의 투명성이 모든 기업에 유용하고 필요하다는 것입니다. 실시간으로 수행된 모든 활동의 가시성을 제공하고 최적의 제어를 위한 필수 데이터를 제공함으로써 생산망의 품질과 효율성을 개선하는 데 도움이 됩니다. 즉각적인 정보는 인시던트를 신속히 감지하고 적절한 조치를 취할 수 있게 하며, 이는 모든 산업에 해당합니다.

지능형 관리 소프트웨어를 통한 추적성

산업 흐름 전반에서 발생하는 다양한 이벤트를 식별하고 모니터링하여 정량적, 정성적 정보를 얻을 수 있는 솔루션을 갖는 것이 중요합니다:

• 제품이 있는 다양한 단계
• 구성/자재 목록
• 사용된 머신
• 배치 번호(원자재 및 완제품)
• 각 생산 공정에 관여한 작업자
• 소요 시간
• 근무 교대
• 다양한 품질 관리 결과

이 목록은 생산 중에 생성되어 추가 분석에 사용될 수 있는 모든 이벤트의 작은 샘플일 뿐입니다. 지능형 시스템을 사용하면 IoT 연결을 통해 자산에서 직접 정보 관리 플랫폼으로 이 데이터의 저장이 자동으로 이루어집니다.

생산 실패를 줄이는 방법?

품질 관리와 추적성

추적성 관리에서 품질 관리에 대한 강조는 매우 중요합니다. 품질 관리는 완제품이 정의된 표준을 충족하는지 확인하는 기능입니다. 예를 들어 포장 품질 관리에서 이러한 매개변수 중 일부는 인장/압축 강도, 경도, 가스 투과성, 흡습성일 수 있습니다.

전체 생산 공정을 연결하는 지능형 소프트웨어를 통한 품질 관리를 수행하면 고객에게 전달되는 제품이 앞서 언급한 표준을 충족함을 보장할 수 있습니다. 또한 비용과 폐기물이 줄어드는데, 제품이 생산에서 폐기되어야 하는 경우 머신러닝을 활용한 지능형 추적성 덕분에 그 상세 이력을 식별하고 관련 배치만 민첩하게 폐기할 수 있기 때문입니다.

마지막으로, 전체 제조 공정의 좋은 추적성을 위해 서로 다른 소스와 시스템의 데이터를 교차 참조하여 최대 정보를 더 완전한 그림으로 맥락화합니다. 따라서 추적성 관리를 담당하는 솔루션이 실시간 데이터 분석을 통해 각 머신과 프로세스의 성능을 연결하고 분석하는 기술과 통합되는 것이 매우 중요합니다.

지능형 운영 플랫폼 활용

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