제조업의 혁신: 인공지능과 로봇 기술의 힘
제조업에서 인공지능(AI)은 인간처럼 생각하고, 내외부 이벤트에 자율적으로 반응하며, 미래의 이벤트를 예측하는 기계의 능력을 의미합니다. 로봇은 도구가 고장나거나 예상치 못한 일, 또는 예상조차 못한 일이 발생했을 때 문제를 식별하고 해결하기 위해 작동할 수 있습니다.
제조업에 사용되는 인공지능의 두 가지 측면은 까다로운 작업을 자동화하고 워크플로우 또는 생산 프로세스에서 숨겨진 패턴을 식별하는 것입니다.
AI와 머신 인텔리전스 덕분에 오늘날 제조업체는 처리량을 늘리고, 공급망을 관리하고, R&D를 가속화할 수 있는 독보적인 능력을 갖게 되었습니다.
제조 부문에서 AI 사용을 정당화하는 이유는 무엇입니까?
산업 분야에서 인공지능(AI)은 용접, 도장, 조립 및 재료 처리와 같은 작업을 처리합니다. 이는 최고의 인간 작업자와 동등한 정확도로 수행됩니다.
또한 AI는 실수나 지연 없이 워크플로우를 제어할 수 있습니다. 기계는 휴식이 필요하지 않습니다. 건강이나 성능에 미치는 영향에 대한 걱정 없이 절대적인 한계까지 밀어붙일 수 있습니다.
또한 AI는 제조업체가 복잡한 절차, 장비 또는 워크플로우를 실시간으로 추적하여 위험을 발견하고 데이터 기반 예방 유지 관리 전략을 구현할 수 있도록 지원할 수 있습니다.
AI는 이러한 유익한 측면 때문에 산업 분야에서 시간을 절약할 수 있습니다.
제조 분야에서 AI의 응용 분야는 무엇입니까?
- 예측 유지 관리: 예측 유지 관리는 산업 산업을 위한 인공 지능의 중요한 이점입니다. 그렇게 함으로써 기업은 기계의 상태를 더 잘 이해하고, 가동 중지 시간을 줄이고, 자산 사용을 극대화할 수 있습니다.
- 에너지 효율적: 공장의 에너지 효율성은 인공 지능의 도움으로 향상될 수 있습니다. 제조 회사는 장비의 "소리"를 듣고 방대한 데이터 세스를 이해하여 공급망 관리, 프로세스 설계 및 리소스 관리와 같은 일상적인 운영을 간소화하고 자동화할 수 있습니다.
- 포장 및 패키징: 사물 인터넷(IoT)을 통해 제조업체는 장비와 컨베이어 벨트를 보고, 듣고, 만질 수 있도록 함으로써 포장 프로세스를 최적화할 수 있습니다.
- 품질 관리: 제조 분야의 AI는 결함을 우선 순위로 지정하고 결함 패턴을 식별하는 데 사용되어 기업의 시간과 비용을 절약할 수 있습니다. 또한 검사 절차를 최적화하여 수율을 높이고 결함이 있는 제품을 시장에 출시할 가능성을 줄일 수 있습니다.
제조 분야에서 AI 및 로봇 공학의 작업
다음은 머신 러닝 기반 방법을 활용하여 제조 산업을 발전시키는 주요 기업 중 일부입니다. Siemens, General Electric이 있습니다. 다양한 기업이 이 새로운 기술을 활용하는 방법에 대한 구체적인 내용은 다음과 같습니다.
지멘스
그들은 신경망을 사용하여 제철소를 모니터링합니다. 이 덕분에 제조 목적으로 AI를 구축할 수 있었습니다. Siemens는 유지 관리 요구 사항에 따라 기계 함대를 추적하도록 설계된 지능형 클라우드인 Mindsphere를 도입했습니다. Mindsphere는 현재 테스트 중입니다. 그들의 주요 목표는 설계에서 복구에 이르기까지 연결된 모든 활동을 추적, 문서화 및 검토하는 것입니다. 따라서 오류를 신속하게 식별하고 수정할 수 있습니다. Siemens의 가장 중요한 AI 관련 성과는 특정 가스 터빈에서 배출되는 배출량을 어떤 사람보다 더 잘 줄일 수 있다는 것입니다. 최신 가스 터빈에는 온도, 압력 및 기타 변수를 지속적으로 측정하는 500개의 센서가 포함되어 있습니다.
Siemens 웹사이트에 게시된 기사에 따르면 과학자들은 프로그래밍 없이 제품을 생산할 수 있는 인공 지능을 갖춘 양팔 로봇을 만들었습니다. 이 작업은 로봇 팔 사이에 독립적으로 분할되어 팀으로 더 빨리 완료됩니다. 뮌헨에 있는 회사의 국제 연구 부서인 Siemens Corporate Technology(CT)에서 손의 기능이 시연되었습니다. 가스 터빈의 자율적 최적화는 물론 스마트 그리드 및 기타 산업 장치의 모니터링 및 유지 보수는 모두 인공 지능의 도움으로 수행되었습니다. Siemens는 여러 산업에서 인공 지능을 활용하고 있으며 네트워크 모니터링 및 관리를 위한 도구를 제공하여 전력망을 업그레이드하고 있습니다.
제너럴 일렉트릭(GE)
그들의 주요 목표는 스마트 유닛으로 전환하는 것이며 전 세계에 500개 이상의 공장을 보유하고 있습니다. GE는 제조 프로세스의 모든 측면을 모니터링 및 관리하고 발생하기 전에 모든 문제나 비효율성을 해결하는 시스템으로 Brilliant Production suite를 개발했습니다. GE의 Brilliant Manufacturing Suite의 목적은 설계, 엔지니어링, 제조, 공급망, 유통 및 서비스를 단일하고 지능적인 시스템으로 통합하여 전 세계적으로 확장할 수 있도록 하는 것입니다. 최근 보고서에 따르면 드론, 크롤링 로봇, AI 및 예측 분석을 사용하여 접근하기 어려운 위치를 확인하기 위한 노력이 이루어지고 있습니다. 산업 장치는 결과적으로 자신을 최적화하고 유지 관리할 수 있습니다. Avitas Systems는 GE Ventures에서 로봇 공학과 인공 지능을 사용하여 검사 서비스 부문을 발전시키기 위해 설립되었습니다.
그들은 GE의 Predix 소프트웨어에서 호스팅되는 해당 드론의 센서에서 데이터를 액세스하고 분석할 클라우드 기반 시스템을 개발하고 있습니다. 센서가 장착된 무인 드론은 열을 쉽게 견딜 수 있습니다. 적외선 카메라 및 기타 센서를 활용하여 문제가 발생하기 전에 찾을 수 있습니다. 데이터는 이러한 드론에 의해 수집되어 Avitas Systems 플랫폼으로 공급됩니다. 이 시스템은 시간 경과에 따른 변경 사항을 추적하고 데이터를 기반으로 검사 및 유지 관리를 제안합니다.
2020년 글로벌 제조업계 사용 사례
많은 응답자(59%)가 품질 관리가 제조 부문에서 인공 지능의 가장 중요한 응용 분야라고 생각합니다. 대부분의 경우 품질 관리는 출력을 표준화하는 조치를 취하는 것을 의미합니다. 예를 들어 인공 지능은 스마트 카메라를 활용하여 검사 절차를 개선함으로써 전반적인 품질 관리를 지원하여 비용을 절감할 수 있습니다. 제조 부문에는 원자재와 구성 부품을 완제품으로 전환하는 기업이 포함됩니다.
전시 1
인공 지능은 제조에 어떤 이점을 가져다줄 수 있습니까?
- 병목 현상 제거: 산업 4.0 시대에는 병목 현상이 발견하고, 분석하고, 활용하기 쉬운 새로운 기회로 대체되었습니다.
- 숨겨진 비용 제거: 제조업체는 데이터 분석의 힘을 활용하여 일반 비용만 고려할 때 종종 간과되는 프로세스의 숨겨진 비용을 발견할 수 있습니다.
- 문제 감소: 제조업체는 이제 오류의 원인을 정확히 파악할 수 있으므로 다시 발생할 가능성이 줄어듭니다.
- 예측: AI는 화학 물질 누출, 화재, 오작동하는 기계 및 구성 요소 고장을 포함한 다양한 상황을 예측할 수 있습니다.
제조 부문에서 AI 사용의 과제는 무엇입니까?
AI로 인해 많은 일자리가 사라질까요? 이 주제에 답하려면 먼저 로봇 공학과 AI로 완전히 자동화된 모든 프로세스 또는 작업을 설명하는 데 사용되는 용어인 "완전 자동화"를 정의해야 합니다. 제조업체는 "사람 + AI"가 생산성을 30% 향상시키기 때문에 이를 예측할 수 없습니다. 그러나 30%는 특정 금액을 의미하지 않습니다. 향후 투자와 연구가 증가함에 따라 증가할 것입니다. 따라서 완전 자동화는 일자리에 위험을 초래하지 않습니다.
AI로 인해 보안 우려가 증가할까요? 이 질문의 보안 문제를 해결하는 동안 물리적 보안과 사이버 공격을 구별해야 합니다. 사람들이 매일 공장 로봇을 작동하는 책임을 지므로 물리적 보안이 가장 큰 문제가 될 것입니다. 반면에 대부분의 IT 인프라는 사이버 공격의 영향을 받습니다. AI는 운영에서 대규모 데이터를 사용하므로 사이버 공격의 가능성을 줄일 수 있습니다.
AI가 일상 생활에 점점 더 깊숙이 뿌리내림에 따라 제조 공정이 바뀔 것으로 예상하는 것이 합리적입니다.
기업은 현재 올인하기보다는 조심스럽게 한 걸음씩 나아가고 있습니다. 인공 지능의 개발에는 아직 많은 노력이 필요합니다. 아직 확실한 승자는 없습니다.
그러나 제조업체는 AI가 "일회성" 기술이 아니라는 점을 이해해야 합니다. 더 많은 돈과 디지털 전환에 대한 헌신이 필요합니다.
AI 소프트웨어 개발업체 IPsoft의 블로그 게시물에 따르면 "인재 부족과 고령화된 인력"은 제조 분야에서 AI가 직면한 또 다른 문제입니다. "많은 사람들이 제조 산업이 수동 작업에서 자동화로 마이그레이션하면서 디지털 시대로 빠르게 변화하기 시작함에 따라 이 새로운 혁명에서 뒤쳐질 것을 우려하고 있습니다."
결론
AI는 지속적인 변화에 직면하더라도 제조 회사의 생존 가능성을 보장하는 데 크게 도움이 될 수 있습니다. 제조업체가 더 현명한 결정을 내릴 수 있도록 예측 분석을 제공합니다. 인공 지능의 이점은 고객 관리에서 제품 설계에 이르기까지 다양합니다. 개선된 공정 품질, 보다 효율적인 공급망, 적응성 등이 그 중 일부입니다.
그러나 AI 기술에는 여러 가지 문제가 있습니다. 비용이 많이 들 뿐만 아니라 해킹에 취약합니다. 그러나 이러한 단점은 AI의 장점에 의해 상쇄됩니다.
저자: Sonu Kumar Sah