인공지능: 인더스트리 4.0의 원동력

제조 분야에서 인공 지능을 둘러싼 과대 광고의 대부분은 산업 자동화에 초점을 맞췄지만 이는 스마트 공장 혁명의 한 측면일 뿐이며 효율성 추구를 위한 자연스러운 다음 단계입니다. 인공 지능은 또한 제조 테이블에 대한 새로운 비즈니스 길을 제시하는 기능을 제공합니다. 새롭게 떠오르는 Industry 4.0 패러다임의 일환으로 우리는 산업 자동화를 추진하고 새로운 비즈니스 기회를 여는 AI의 능력에 대한 개요를 제공할 것입니다. 또한 제조업체가 이 강력한 기술을 사용하여 효율성을 높이고 품질을 개선하며 공급망을 보다 효율적으로 관리할 수 있는 방법도 다룰 것입니다.

AI 제조 사용 사례

#1: 품질 및 수율 예측

생산 손실을 줄이고 생산 프로세스의 비효율성을 방지하는 것은 모든 산업 분야의 제조업체에게 항상 과제였습니다. 이는 끊임없이 증가하는 수요와 경쟁이 치열해지는 오늘날에도 마찬가지입니다.

한편으로는 소비자의 기대가 높습니다. 인구 급증이 계속됨에도 불구하고 전 세계의 소비 습관은 점차 '서구화'되고 있습니다. 최근 몇 년간의 여러 조사에 따르면, 세계 인구는 2050년까지 25% 증가할 것이며, 이는 매일 200,000명의 새로운 입에 해당합니다.

반면에 소비자가 선택할 수 있는 제품이 이렇게 많은 적은 없었습니다. 최근 조사에 따르면 선택의 폭이 넓어지면 예를 들어 제품이 더 이상 판매되지 않는 경우 좋아하는 브랜드를 영구적으로 포기할 가능성이 점점 더 높아집니다.

이러한 추세를 고려할 때 제조업체는 더 이상 프로세스 비효율성과 관련 손실을 받아들일 수 없습니다. 폐기물, 수율, 품질 또는 처리량의 모든 손실은 수익을 침식하고 경쟁업체에 추가 이익을 제공합니다. 생산 프로세스가 더 효율적이라는 가정하에 말입니다.

많은 제조업체, 특히 프로세스가 복잡한 제조업체가 직면한 과제는 프로세스 최적화와 관련하여 결국 한계에 도달한다는 것입니다. 일부 비효율성은 명확한 근본 원인이 없기 때문에 프로세스 전문가가 이를 설명할 수 없습니다.

품질 및 수율 예측은 AI 기반 프로세스 및 기계 상태 솔루션을 사용하여 제조업체가 직면하고 있는 많은 지속적인 생산 손실의 숨겨진 원인을 찾아냅니다. 이는 개별 생산 프로세스에 대한 통찰력을 얻기 위해 고유하게 훈련된 기계 학습 알고리즘을 사용하는 지속적인 다변량 분석을 통해 달성됩니다.

여기에 사용된 특정 AI/기계 학습 기술을 지도 학습이라고 합니다. 이는 알고리즘이 데이터의 추세와 패턴을 식별하도록 훈련된다는 의미입니다. 그런 다음 자동화된 권장 사항 및 경고를 생성하여 생산 팀과 프로세스 엔지니어에게 임박한 문제를 알리고 손실이 발생하기 전에 손실을 방지하는 방법에 대한 중요한 지식을 원활하게 공유할 수 있습니다.

#2: 예측 유지 관리

예측 유지 관리는 산업용 인공 지능의 가장 유명한 응용 프로그램 중 하나입니다. 미리 결정된 일정에 따라 유지 관리를 수행하는 대신 예측 유지 관리는 알고리즘을 사용하여 구성 요소, 기계 또는 시스템의 다음 오류를 예측한 다음 직원에게 오류를 방지하기 위해 집중적인 유지 관리 절차를 수행하도록 경고합니다. 이러한 경고는 불필요한 가동 중지 시간을 방지하기 위해 적절한 시간에 발생합니다.

이러한 유지 관리 시스템은 비지도 기계 학습 기술을 사용하여 예측을 공식화합니다. 예측 유지 관리 솔루션은 비용을 절감하는 동시에 계획된 가동 중지 시간의 필요성을 제거하여 수익을 강화하고 직원 경험을 향상시키는 데 도움이 됩니다.

오류를 방지하는 기계 학습을 통해 시스템은 불필요한 중단이나 지연 없이 계속 실행될 수 있습니다. 필요한 유지 관리는 매우 구체적입니다. 기술자는 어떤 도구를 사용해야 하고 어떤 방법을 따라야 하는지 검사, 수리 및 교체해야 하는 구성 요소에 대한 정보를 받습니다.

예측 유지 관리는 유지 관리 절차를 수행하는 데 드는 노동력을 줄이면서 2차 손상을 방지할 수 있으므로 기계 및 장비의 잔여 유효 수명(RUL)도 연장할 수 있습니다. RUL을 개선하면 지속 가능성 노력을 강화하고 낭비를 줄일 수 있습니다.

#3: 인간-로봇 협업

국제로봇연맹(IFR)에 따르면 2020년 기준 전 세계적으로 약 164만 대의 산업용 로봇이 가동되고 있습니다. 로봇이 일자리를 앗아갈 것이라는 우려가 있지만 업계에서는 근로자들이 프로그래밍, 설계 및 유지 관리를 받아들이는 것을 보고 있습니다.

인간은 로봇과 함께 작업하여 공장 안팎에서 효율성과 생산성을 향상시킵니다. 로봇이 제조업에 더욱 확고해짐에 따라 인공지능이 중요한 역할을 하게 될 것입니다. 이는 작업자의 안전을 보장하고 생산 현장에서 수집된 실시간 데이터를 기반으로 프로세스를 더욱 최적화할 수 있는 결정을 내릴 수 있는 자율성을 로봇에 더 많이 부여합니다.

#4: 생성적 디자인

제조업체는 디자인 단계에서 인공 지능을 활용할 수도 있습니다. 잘 정의된 설계 개요를 입력으로 사용하여 설계자와 엔지니어는 AI 알고리즘(종종 생성 설계 소프트웨어라고도 함)을 사용하여 솔루션의 가능한 모든 구성을 탐색할 수 있습니다.

개요에는 재료 유형, 생산 방법, 시간 제약 및 예산 제약에 대한 제한 및 정의가 포함될 수 있습니다. 그런 다음 알고리즘에 의해 생성된 솔루션 세트를 기계 학습을 사용하여 테스트할 수 있습니다. 테스트 단계에서는 어떤 아이디어나 디자인 결정이 효과가 있고 어떤 것이 효과가 없는지에 대한 추가 정보를 제공합니다. 여기서부터 최적의 솔루션에 도달할 때까지 추가 개선이 이루어질 수 있습니다.

#5: 시장 적응 및 공급망

인공 지능은 전체 Industry 4.0 생태계에 스며들며 생산 현장에만 국한되지 않습니다. 인공 지능 알고리즘은 제조 운영의 공급망을 최적화하여 제조업체가 변화하는 시장에 더 잘 대응하고 예측할 수 있도록 돕습니다.

알고리즘은 날짜, 위치, 사회경제적 속성, 거시경제적 행동, 정치적 지위, 날씨 패턴 등과 같은 다양한 요인으로 분류된 수요 패턴을 고려하여 시장 수요 추정치를 구성할 수 있습니다. 제조업체는 이 정보를 사용하여 향후 경로를 계획할 수 있습니다. 이러한 통찰력을 사용하여 최적화할 수 있는 일부 프로세스에는 재고 관리, 인력 배치, 에너지 소비, 원자재 및 재무 결정이 포함됩니다.

Industry 4.0 및 협업

AI가 인기가 있지만 올바르게 사용하려면 협업이 필요합니다. 첫째, 제조업체는 구매와 필요한 기술 및 전문 지식 구축의 장단점을 비교 평가해야 합니다. Industry 4.0 시스템은 제조업체 고유의 다양한 요소와 단계로 구성됩니다.

• 과거 데이터 수집.
• 센서를 통해 실시간 데이터를 캡처합니다.
• 데이터 집계.
• 통신 프로토콜, 라우팅 및 게이트웨이 장치를 통해 연결하세요.
• PLC와 통합됩니다.
• 모니터링 및 분석을 위한 대시보드.
• 인공 지능 애플리케이션: 기계 학습 및 기타 기술.

산업용 인공지능은 더 이상 먼 소원이 아닙니다. 제조업체는 이제 이러한 기술을 사용하여 특정 비즈니스 과제와 요구 사항을 해결할 수 있습니다. 인더스트리 4.0이 발전하고 더욱 복잡해짐에 따라 제조업체에는 AI가 제공하는 민첩성과 가시성이 필요합니다.

위 내용은 인공지능: 인더스트리 4.0의 원동력의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!