인공지능이 가져올 수 있는 제조의 4가지 발전

4차 산업혁명에서 제조업 분야의 확장을 부추기는 핵심 기술 발전 중 하나는 인공지능이다. 제조업에서,
장기간의 장비 다운타임과 품질 문제를 포함한 문제를 극복하기 위해 AI가 광범위하게 사용될 수 있다. 제조업체는 AI와 머신러닝을 사용하여 운영 효율성을 높이고, 생산 데이터에 대한 통찰력을 얻고, 수요를 추정하고, 운영을 단순화할 수 있다.

캡제미니 연구에 따르면 유럽 기업들은 51%의 비율로 AI 솔루션을 사용하고 있으며, 그 뒤를 일본 제조업체가 30%, 미국 업체가 28%로 따르고 있다. 이 조사는 또한 유지보수와 품질관리가 각각 29퍼센트와 27퍼센트로 가장 인기 있는 두 가지 AI 사용 사례라는 것을 발견했다. 제조업체들은 산업 산업을 영구적으로 변화시키면서 더 많은 AI 기술을 실행에 옮기고 있다.

발전소 운영 활성화
모든 산업 시설 활동을 디지털화, 연결, 효율화하는 것을 목표로 “인더스트리 4.0″으로 알려진 디지털 전환이 시작되었다. 제조업체는 이러한 변화를 가져오기 위해 시스템 병목 현상을 식별하는 빠른 기술인 AI 프로세스 마이닝을 사용할 수 있다. 이 절차는 AI와 ML을 사용하여 접근 가능한 시스템의 데이터를 분석하여 시스템의 비효율성을 파악하고 활동을 표시한다.

유지보수 요구사항 결정
계획되지 않은 다운타임은 비효율적인 유지보수 기술로 인해 발생하는 경우가 많습니다. 정기적인 간격으로 검사에 의존하는 일반적인 유지관리 관행으로 인해 파손 및 마모 가능성이 높아집니다. 반면 AI 기반 예측 유지보수는 실시간 데이터와 알고리즘을 사용하여 자산의 유지보수 요구를 예측한다.

물류관리 개선
물류 관리는 모든 산업 시설에 필수적이다. 공급 네트워크를 강화하고 생산성을 높이는 데 중요하다. 물류 관리에는 자산 추적, 자재 처리, 재고 관리 등 여러 가지 AI 응용 프로그램이 있다.

품질 표준 준수 달성
컴퓨터 비전 품질 제어를 구현하기 위해서는 고화질 카메라와 충분한 조명이 필요할 수 있다. 필요에 따라 ML 플랫폼을 사용자 정의할 수 있는 자격을 갖춘 전문가도 필요합니다. 인공지능 기반 기술은 오늘날 일반적으로 사용할 수 있으며, 이를 통해 더 단순하고 저렴한 비용으로 작업할 수 있습니다.

AI는 제조업체가 수요를 추정하고, 전략적 선택을 하고, 디지털 쌍둥이를 구축하고, 제품 설계를 개선하는 데 사용될 수 있다. AI는 기업의 요구에 따라 다양한 방식으로 데이터를 사용할 수 있으며, 기업의 경쟁력을 높이는 솔루션을 제공한다. 시장 경쟁이 치열해지면서 AI 적용 사례는 계속 확대될 것이고, 기술을 조기에 채택한 제조업체가 득을 볼 것이다.


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