제조 분야에서의 AI(인공 지능)

프로세스 자동화, 공급망 최적화, 생산성, 품질 및 효율성 최적화를 위한 데이터 기반 의사 결정을 하기 위해 AI 가 어떻게 제조 분야에 활용되는지 알아보십시오.

핵심 요점

  • AI 를 사용하여 생산 리소스를 최적화하고, 폐자재 및 런타임을 최소화하며, 더 정확한 실행을 위한 수요를 예측할 수 있습니다.

  • 제조 분야에서의 AI 는 데이터 기반 인사이트를 제공하고 이러한 권장 사항에 따라 자동으로 조치를 취할 수 있습니다.

  • 제조 분야에서의 AI 기술은 직원들의 시간을 확보하여 더 높은 부가가치 활동에 투자하거나 인력 부족 문제를 상쇄할 수 있습니다.

  • 스마트 제조는 워크로드를 통합하여 필요한 생산 장비의 양을 줄이고 관리를 중앙 집중화합니다.

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기준

제조 분야에서의 AI 란 무엇입니까?

제조 분야에서의 AI(인공 지능)머신 러닝딥 러닝 알고리즘을 사용하여 패턴에 대한 대규모 이종 데이터 세트 분석을 합니다. 그런 다음 AI 는 해당 데이터에 기반하여 작업을 완료하거나, 프로세스를 자동화하거나, 제조업체가 비즈니스에 도움이 되는 데 활용할 수 있는 인사이트를 제공합니다.


AI 는 여러 가지 방식으로 활용할 수 있지만, 제조 분야에서 가장 일반적인 응용 분야 중 일부에는 일정 및 리소스 관리, 지능형 운영 및 관리, 품질 및 프로세스 모니터링, 공급망 최적화, 데이터 기반 의사 결정 등 공장 자동화가 포함됩니다.

제조 분야에서의 AI 이점

제조 분야에서의 AI 를 사용하는 이점은 많습니다.

안전, 효율성 및 성능 향상

AI 지원 시스템 및 장치는 제조업체가 다음을 수행할 수 있도록 지원합니다:
 

  • 생산 프로세스를 최적화하여 처리량 증대
  • 장비를 모니터링하여 최적의 작동 보장
  • 유지 관리 요구 사항을 예측하여 가동 시간 극대화
  • 반복적이거나 위험한 작업을 자동화하여 생산성, 안전 및 직원 만족도 향상

예를 들어, AI 기반 로봇을 사용하여 더럽거나 반복적이거나 위험한 작업을 처리하여 인간의 안전 및 생산성을 향상시킬 수 있습니다.


AI 지원 비디오 시스템은 잠재적으로 위험한 조건에 대한 생산 환경을 모니터링하거나 잠재적 사고를 방지하기 위해 제한된 지역에 대한 무단 액세스를 식별할 수 있습니다.


AI 기반 시스템은 에너지 및 자재 사용을 모니터링하고 시스템 또는 워크플로를 조정하여 낭비를 줄이고 에너지 효율성을 개선하는 데 도움이 됩니다. 이는 또한 지속 가능성 이니셔티브에 기여합니다.

통합 시스템 및 워크로드

커넥티드 제조 시스템은 IT(정보 기술) 시스템 및 OT(운영 기술) 기기의 데이터를 하나의 융합 플랫폼으로 통합하여 활용함으로써 더 스마트하고 효율적으로 실행합니다.


이러한 컨버전스는 관리를 중앙 집중화하고, 운영을 간소화하며, 비용을 절감하는 데 도움이 될 뿐만 아니라, AI 는 융합 데이터를 활용하여 더 높은 품질의 모니터링 및 알림, 더 높은 수준의 최적화, 더 나은 의사 결정을 위한 우수한 교차 시스템 분석 및 보고를 위한 자동화 시스템에 더욱 뛰어난 인텔리전스를 제공할 수 있습니다.

향상된 제품 설계 및 테스트

산업 디자이너는 AI 를 통해 디지털 트윈 및 물리 기반 AI 를 포함한 컴퓨터 지원 모델링, 시뮬레이션 및 엔지니어링을 사용하여 아이디어 생성에서 프로토타입을 거쳐 프로덕션으로 더 빠르게 이동할 수 있습니다. 고객 데이터 및 기본 설정을 설계 프로세스에 통합하여 혁신을 촉진하고 개념 개발을 가속화할 수 있습니다.

효과적인 공급망 관리

제조업체는 데이터 분석을 머신 러닝 및 컴퓨터 비전 기술과 결합함으로써 시장 동향을 예측하고, 잠재적 위험을 평가하며, 교통 물류 기술을 사용하여 공급망을 효과적으로 관리하는 가상 시나리오를 개발할 수 있습니다.


AI 기반 시스템은 제조업체가 고급 데이터 분석을 통해 공급망이 탄력적이고 반응적이며 고객 중심적이 되도록 보장하는 데 도움이 될 수 있습니다. 예를 들어, AI 는 현재 장비 사용 및 생산 일정을 기반으로 수요 예측, 자재 추적 또는 계획된 가동 중단 시간을 지원할 수 있습니다.

제조 분야에서의 AI 사용 사례

제조 분야에서의 AI 사용 사례는 공장 자동화, 프로세스 자동화 그리고 향상된 제품 및 고객 경험의 세 가지 주요 범주로 그룹화할 수 있습니다.

공장 자동화

제조업체는 다양한 유형의 로봇을 사용하여 보다 완전히 자동화된 생산 시설로 전환하고 있습니다. 자율주행로봇(AMR), 무인운반차량(AGV), 로봇 암, 사람이 일을 수행하는 데 도움이 되는 협업 로봇(코봇이라고도 함)과 같은 관절 로봇은 공장 현장과 창고에 배치하여 프로세스를 가속화하고, 효율성을 높이며, 안전을 촉진하는 데 도움이 됩니다. 용접, 조립, 자재 운송, 창고 보안 등의 다양한 분야에 사용됩니다. 다른 유형의 제조 분야에서의 AI 는 최적화된 가동 시간, 수요 예측, 효율성 손실 예측, 폐기물 감소, 에너지 자원 모니터링 및 관리, 파괴적인 패턴 또는 활동에 대한 상황 모니터링을 지원할 수 있습니다.

가동 중단 시간으로 인해 거의 모든 공장이 최소 5%의 생산성을 상실하며, 일부는 20%의 손실을 경험하는 것으로 추정됩니다.1 예상치 못한 기계 가동 중단 시간으로 인해 제조업체는 생산 손실 시간마다 260,000달러를 지출합니다.2

프로세스 자동화

프로세스 자동화 분야에 AI 를 사용하면 생산 유연성을 높이고, 전환 시간을 줄이며, 예측 및 정기적인 유지 관리를 위한 기계 상태를 모니터링할 수 있습니다. 변화하는 생산 수요에 적응하기 위해 조립 라인을 속도, 작업 및 정확성을 조정할 수 있습니다. AI 는 또한 프로세스 변화의 잠재적 결과를 예측하기 위해 시나리오 드릴 다운을 완료할 수 있습니다.


또한 AI 를 생산 전, 생산, 배송 전 및 컨테이너 적재 및 하적 중에 품질 검사에 사용하여 제품 일관성을 보장하고 잠재적인 시스템 불일치를 확인할 수 있습니다.


제조업체는 AI 를 사용하여 투명성과 책임을 가지고 운영, 원자재, 배송 물류 및 자산을 최적화할 수 있습니다. 또한 AI 는 구매 주문, 송장 및 품질 관리 보고서와 같은 서류에 대한 RPA(로봇 프로세스 자동화)를 지원할 수 있습니다.

ASQ(미국 품질 협회)에 따르면 품질 비용은 매출의 15~20% 사이이며 일부 조직에서는 40%까지 증가할 수 있습니다.1

향상된 제품 및 고객 경험

고객은 제조를 포함하여 모든 비즈니스의 핵심입니다. 가장 중요한 성과는 시간이 경과하면서 충성도가 높은 고객을 유지하는 관계를 구축하는 것입니다. 제조 분야에서의 AI 는 고객 경험의 일관성을 보장하고 향후 참조를 위해 고객의 요구, 필요, 선호 사항, 패턴 및 기록을 수집할 수 있습니다. 이는 미래 제품 개발, 개인화 증대, 현재 제품 개선을 지원하는 예측 분석을 안내할 수 있으며, 이는 모두 고객 만족 및 관계 구축에 기여합니다.
AI 지원 챗봇 및 셀프 도움말 포털은 고객 지원을 늘리는 동시에 대면 직접 통화를 줄여 직원 시간을 극대화하는 데 도움이 될 수 있습니다. 생성형 AI(GenAI)는 참여도를 높이기 위한 커뮤니케이션, 마케팅 캠페인 및 이메일을 맞춤화하여 고객 경험을 향상시키는 데 사용할 수 있습니다. AI 기반 고객 관계 관리 시스템은 고객 정보 수집을 간소화하고 고객 지원을 위한 교차 팀 협업을 장려할 수 있습니다.

제조 분야 AI 의 미래

기술적 진보를 감안할 때 제조 분야에서의 AI 는 생산 및 운영의 거의 모든 측면을 다룰 수 있는 잠재력을 가지고 있으며, 이를 더 자동화하고, 지능적이며 효율적으로 만드는 데 도움이 됩니다.
제조 분야에서의 AI 와 관련하여 향후 주목해야 하는 몇 가지 기회는 다음과 같습니다:

 

  • 코봇 및 AI 지원 도구로 인력을 대체하는 대신 인력의 역량을 강화하여 작업 안전, 생산성 및 만족도를 향상시킵니다.
  • AI 를 통해 제품 개발 및 생산 수명 주기를 단축하여 시장 출시 시간을 단축합니다.
  • 공간 인식을 위한 AI, 컴퓨터 비전 및 센서 데이터를 사용하여 공장 바닥 레이아웃을 최적화하거나 과거 운영 데이터 및 고유 사양을 기반으로 새로운 작업 설계를 계획하고 시각화합니다.

제조업체는 산업 생산을 지원하는 AI 기술을 수용하여 생산 현장에서 최종 고객에 이르기까지 새로운 이점을 창출할 수 있습니다.