제조 산업의 혁신: 인공 지능(AI)과 로봇 공학의 힘
제조업에서인공 지능(AI)기계가 인간처럼 생각하고, 내부 및 외부 사건에 자율적으로 반응하며, 미래의 사건을 예측하는 능력을 의미합니다. 로봇은 도구가 고장나거나 예상치 못한 일이 발생할 때 문제를 식별하고 해결하기 위해 행동할 수 있습니다.
까다로운 작업을 자동화하고 워크플로우 또는 생산 공정에서 숨겨진 패턴을 식별하는 것은 제조업에서 사용되는 인공 지능의 두 가지 측면입니다.
AI와 머신 인텔리전스 덕분에 오늘날 제조업체는 처리량을 늘리고, 공급망을 관리하며, R&D를 가속화하는 비교할 수 없는 능력을 갖게 되었습니다.
제조 부문에서 AI 사용을 정당화하는 이유는 무엇입니까?
산업 산업에서 인공 지능(AI)은 용접, 페인팅, 조립 및 자재 취급과 같은 작업을 처리합니다. 이는 최고의 인간 작업자와 동등한 정확도로 이를 수행합니다.
또한 AI는 실수나 지연 없이 워크플로우를 제어할 수 있습니다. 기계는 휴식을 필요로 하지 않으며, 건강이나 성능에 미치는 영향에 대해 걱정하지 않고 절대적인 한계까지 밀어 넣을 수 있습니다.
또한 AI는 제조업체가 복잡한 절차, 장비 또는 워크플로우를 실시간으로 추적하여 위험을 감지하고 데이터 기반 예방 유지 관리 전략을 구현하는 데 도움이 될 수 있습니다.
AI는 이러한 유익한 측면 때문에 산업 부문에서 시간을 절약할 수 있습니다.
의 응용 분야는 무엇입니까?제조업의 AI?
- 예측 유지 관리:예측 유지 관리는 산업 산업에서 인공 지능의 중요한 이점입니다. 이를 통해 기업은 기계의 상태를 더 잘 이해하고, 가동 중지 시간을 줄이며, 자산 사용을 극대화할 수 있습니다.
- 에너지 효율적:공장의 에너지 효율성은 인공 지능의 도움으로 개선될 수 있습니다. 제조업체는 장비의 “소리”를 듣고 방대한 데이터 세트를 이해함으로써 공급망 관리, 공정 설계 및 자원 관리와 같은 일상적인 작업을 간소화하고 자동화할 수 있습니다.
- 포장 및 패키징:제조업체가 장비와 컨베이어 벨트를 보고, 듣고, 만질 수 있도록 함으로써 사물 인터넷(IoT)은 패키징 공정을 최적화할 수 있도록 합니다.
- 품질 관리:제조업의 AI는 결함을 우선시하고 결함 패턴을 식별하는 데 사용되어 기업의 시간과 비용을 절약할 수 있습니다. 또한 검사 절차를 최적화하여 수율을 높이고 결함 상품이 시장에 출시될 가능성을 낮출 수 있습니다.
제조 분야에서 AI와 로봇 공학의 역할
다음은 머신 러닝 기반 방법을 사용하여 제조 산업을 발전시키는 주요 기업 중 일부입니다. 여기에는 지멘스, 제너럴 일렉트릭 등이 포함됩니다. 다양한 기업이 이 새로운 기술을 활용하는 방식에 대한 세부 정보는 다음과 같습니다.
지멘스
그들은 신경망을 사용하여 강철 공장을 모니터링합니다. 그들은 이것 때문에 제조 목적으로 AI를 구축할 수 있었습니다. 지멘스는 유지 관리 요구 사항에 따라 기계 군을 추적하도록 설계된 지능형 클라우드인 Mindsphere를 도입했습니다. Mindsphere는 현재 테스트 중입니다. 그들의 주요 목표는 설계부터 복구까지 연결된 모든 활동을 추적, 문서화 및 검사하는 것입니다. 따라서 모든 오류를 신속하게 식별하고 수정할 수 있습니다. 지멘스의 가장 중요한 AI 관련 업적은 어떤 사람보다 특정 가스 터빈의 배출량을 줄일 수 있다는 것입니다. 최신 가스 터빈에는 온도, 압력 및 기타 변수를 지속적으로 측정하는 500개의 센서가 포함되어 있습니다.
지멘스 웹사이트에 게재된 한 기사에 따르면 과학자들은 프로그래밍 없이 제품을 생산할 수 있는 인공 지능을 갖춘 두 팔 로봇을 만들었다고 주장합니다. 작업은 로봇의 팔에 독립적으로 분담되며 팀으로 더 빨리 완료됩니다. 뮌헨에 있는 지멘스 기업 기술(CT), 즉 회사의 국제 연구 부서에서 손의 기능이 나타났습니다. 가스 터빈의 자율적 최적화, 스마트 그리드 및 기타 산업 장치의 모니터링 및 유지 관리가 모두 인공 지능의 도움으로 달성되었습니다. 지멘스는 여러 산업에서 인공 지능을 활용하고 있으며 네트워크 모니터링 및 관리를 위한 도구를 제공하여 전력망을 업그레이드하고 있습니다.
제너럴 일렉트릭(GE)
그들의 주요 목표는 그것들을 스마트 유닛으로 변환하는 것이며, 그들은 전 세계에 500개 이상의 공장을 가지고 있습니다. GE는 제조 공정의 모든 측면을 모니터링하고 관리하며 문제가 발생하거나 비효율성이 나타나기 전에 이를 해결하기 위해 Brilliant Production 제품군을 개발했습니다. GE의 Brilliant Manufacturing Suite의 목적은 설계, 엔지니어링, 제조, 공급망, 유통 및 서비스를 전 세계적으로 확장 가능한 단일 지능형 시스템으로 통합하는 것입니다. 최근 보고서에 따르면 드론, 크롤링 로봇, AI 및 예측 분석을 사용하여 접근하기 어려운 위치를 확인하기 위한 노력이 이루어지고 있습니다. 산업 장치는 그 결과 스스로 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 분석하는 클라우드 기반 시스템을 개발하고 있습니다. 센서가 장착된 무인 드론은 열을 쉽게 견딜 수 있습니다. 그들은 적외선 카메라 및 기타 센서를 사용하여 문제가 발생하기 전에 문제를 찾을 수 있습니다. 데이터는 이러한 드론에서 수집되어 Avitas Systems 플랫폼으로 전송됩니다. 이 시스템은 시간이 지남에 따라 변경 사항을 추적하고 데이터에 따라 검사 및 유지 관리를 제안합니다.
2020년 글로벌 제조 산업 사용 사례
많은 응답자(59%)는 품질 관리가 제조 부문에서 인공 지능의 가장 중요한 응용 분야라고 믿습니다. 대부분의 경우 품질 관리는 출력을 표준화하는 조치를 취하는 것을 의미합니다. 예를 들어, 인공 지능은 스마트 카메라를 사용하여 검사 절차를 개선하여 전반적인 품질 관리를 개선하는 데 도움이 될 수 있으며, 그 결과 비용이 절감됩니다. 제조 부문에는 원자재와 부품을 완제품으로 전환하는 기업이 포함됩니다.
전시 1
인공 지능이 제조업에 가져올 수 있는 이점은 무엇입니까?
- 병목 현상 제거:Industry 4.0 시대에 병목 현상은 쉽게 발견, 분석 및 활용할 수 있는 새로운 기회로 대체되었습니다.
- 숨겨진 비용 제거:제조업체는 데이터 분석의 힘을 사용하여 정상적인 비용만 고려할 때 종종 눈에 띄지 않는 공정의 숨겨진 비용을 밝힐 수 있습니다.
- 문제 감소:제조업체가 이제 오류의 원인을 정확히 찾아낼 수 있기 때문에 다시 발생할 가능성이 적습니다.
- 예측:AI는 화학 물질 누출, 화재, 오작동 기계 및 구성 요소 고장을 포함한 다양한 상황을 예측할 수 있는 능력을 가지고 있습니다.
제조 부문에서 AI를 사용하는 것의 어려움은 무엇입니까?
AI는 많은 수의 일자리 감소를 유발할까요?이 주제에 답하기 위해 먼저 “전체 자동화”를 정의해야 합니다. 이는 로봇 공학과 AI로 완전히 자동화된 모든 프로세스 또는 작업에 사용되는 용어입니다. 제조업체는 “사람과 AI”가 생산성을 30% 증가시키기 때문에 이를 예상할 수 없습니다. 그러나 30%는 특정 양을 의미하지 않습니다. 향후 몇 년 동안 투자가 증가하고 연구가 진행됨에 따라 증가할 것입니다. 따라서 전체 자동화는 일자리에 위험을 초래하지 않습니다.
AI 때문에 보안 문제가 증가할까요?이 질문의 보안 문제를 해결하는 동안 물리적 보안과 사이버 공격을 구별해야 합니다. 사람들이 매일 공장 로봇을 운영할 책임이 있기 때문에 물리적 보안이 가장 큰 관심사가 될 가능성이 큽니다. 반면 대부분의 IT 인프라는 사이버 공격의 영향을 받습니다. AI는 운영에 방대한 데이터를 사용하기 때문에 사이버 공격의 가능성을 줄일 수 있습니다.
인공지능이 우리 일상에 더욱 깊숙이 자리 잡으면서 제조 공정이 변화할 것으로 예상하는 것은 타당합니다.
현재 기업들은 과감하게 투자하기보다는 신중하게 접근하며 소규모 조정을 하고 있습니다. 인공지능 개발에는 여전히 많은 노력이 필요합니다. 아직 확실한 승자는 없습니다.
하지만 제조업체들은 인공지능이 '일회성' 기술이 아니라는 점을 이해해야 합니다. 더 많은 비용과 디지털 전환에 대한 헌신이 필요할 것입니다.
AI 소프트웨어 개발업체 IPsoft의 블로그 게시물에 따르면 '인재 부족 및 고령화된 인력' 또한 제조 분야의 AI가 직면한 또 다른 문제입니다. '많은 사람들이 제조 산업이 수작업에서 자동화로 빠르게 변화하면서 디지털 시대로 진입함에 따라 이 새로운 혁명에서 뒤처질까 봐 걱정합니다.'
결론
인공지능은 지속적인 변화 속에서도 제조 회사의 생존 가능성을 보장하는 데 크게 기여할 수 있습니다. 제조업체가 더 현명한 결정을 내릴 수 있도록 예측 분석을 제공합니다. 인공지능의 이점은 고객 관리에서 제품 설계에 이르기까지 다양합니다. 개선된 공정 품질, 보다 효율적인 공급망, 적응성 등이 그 예입니다.
그러나 AI 기술에는 여러 가지 문제점이 있습니다. 비용이 많이 들고 해킹에 취약합니다. 그러나 이러한 단점은 AI의 장점에 의해 상쇄됩니다.
저자: 소누 쿠마르 사