제조업에 인공지능을 성공적으로 적용하기 위한 4단계

제조업체는 생산 개선, 품질 관리, 효율성 향상 등 다양한 방식으로 인공 지능의 이점을 누릴 수 있습니다. AI는 제조업체에 여러 가지 새로운 애플리케이션을 제공하지만, 기업이 최대한의 가치를 얻으려면 전체 제조 프로세스에서 AI를 사용해야 합니다.

이는 제조 엔지니어가 중단 없는 제조 프로세스에서 AI를 성공적으로 사용하려면 AI 데이터 준비, 모델링, 시뮬레이션 및 테스트, 배포의 네 가지 주요 측면에 집중해야 함을 의미합니다.

AI 전문가가 될 필요는 없습니다

엔지니어들은 AI 모델을 개발하는 데 꽤 오랜 시간이 걸린다고 생각할 수도 있지만 그렇지 않은 경우가 많습니다. 모델링은 워크플로우 프로세스에서 중요한 단계이지만 최종 목표는 아닙니다. AI를 성공적으로 사용하려면 프로세스 초기에 문제를 식별하는 것이 중요합니다. 이를 통해 엔지니어는 워크플로의 어떤 측면에서 최상의 결과를 얻기 위해 시간과 리소스를 투자해야 하는지 알 수 있습니다.

워크플로를 논의할 때 고려해야 할 두 가지 사항이 있습니다.

제조 시스템은 크고 복잡하며 인공 지능은 그 일부일 뿐입니다. 따라서 AI는 모든 시나리오에서 생산 라인의 다른 모든 작업 부품과 함께 작동해야 합니다. 그 중 일부는 OPCUA와 같은 산업용 통신 프로토콜과 제어 및 모니터링 로직, 인간-기계 인터페이스와 같은 기타 기계 소프트웨어를 사용하여 장비의 센서에서 데이터를 수집하는 것입니다.

이 경우 엔지니어는 광범위한 AI 경험 여부에 관계없이 이미 장치를 이해하고 있기 때문에 AI를 통합할 때 이미 성공할 준비가 되어 있습니다. 즉, AI 전문가가 아니더라도 전문 지식을 활용하여 워크플로우에 AI를 성공적으로 추가할 수 있습니다.

AI 기반 워크플로

AI 기반 워크플로를 구축하려면 다음 4단계가 필요합니다.

1. 데이터 준비

AI 모델을 교육할 좋은 데이터가 없으면 프로젝트가 실패할 가능성이 더 높습니다. 따라서 데이터 준비가 중요합니다. 잘못된 데이터로 인해 엔지니어는 모델이 작동하지 않는 이유를 파악하는 데 시간이 걸릴 수 있습니다.

모델 교육은 일반적으로 가장 시간이 많이 걸리는 단계이지만 중요한 단계이기도 합니다. 엔지니어는 가능한 가장 명확하고 레이블이 지정된 데이터부터 시작해야 하며 모델 개선에 집중하기보다는 모델에 데이터를 공급하는 데 집중해야 합니다.

예를 들어 엔지니어는 매개변수를 조정하고 모델을 미세 조정하기보다는 전처리에 집중하고 모델에 입력된 데이터의 라벨이 올바르게 지정되었는지 확인해야 합니다. 이렇게 하면 모델이 데이터를 이해하고 처리할 수 있습니다.

또 다른 과제는 기계 운영자와 기계 제조업체 간의 차이입니다. 전자는 일반적으로 장치 작동에 액세스할 수 있는 반면, 후자는 AI 모델을 훈련하기 위해 이 데이터가 필요합니다. 기계 제조업체가 기계 운영자(즉, 고객)와 데이터를 공유하도록 하려면 양 당사자는 이러한 공유를 관리할 프로토콜과 비즈니스 모델을 개발해야 합니다.

건설 장비 제조업체인 Caterpillar는 데이터 준비의 중요성을 보여주는 좋은 예입니다. 대량의 현장 데이터를 수집하는데, 이는 정확한 AI 모델링을 위해 필요한 반면, 데이터 정리 및 라벨링에는 많은 시간이 필요하다는 의미입니다. 회사는 MATLAB을 성공적으로 활용하여 이 프로세스를 간소화했습니다. 이는 회사가 현장 기계에서 얻은 강력한 통찰력을 활용하여 기계 학습 모델에 입력할 수 있는 깨끗하고 레이블이 지정된 데이터를 개발하는 데 도움이 됩니다. 또한 해당 프로세스는 도메인 전문 지식이 있지만 AI 전문가는 아닌 사용자를 위해 확장 가능하고 유연합니다.

2. 인공 지능 모델링

이 단계는 데이터가 정리되고 적절하게 레이블이 지정된 후에 시작됩니다. 실제로 이는 모델이 데이터로부터 학습하는 단계입니다. 엔지니어는 입력을 기반으로 지능적인 결정을 내릴 수 있는 정확하고 신뢰할 수 있는 모델을 갖게 되면 성공적인 모델링 단계에 진입했다는 것을 알게 됩니다. 또한 이 단계에서는 엔지니어가 머신 러닝, 딥 러닝 또는 이 둘의 조합을 사용하여 가장 정확한 결과를 결정해야 합니다.

모델링 단계에서는 딥 러닝 모델을 사용하든 머신 러닝 모델을 사용하든 분류, 예측, 회귀와 같은 인공 지능 워크플로의 여러 알고리즘에 액세스하는 것이 중요합니다. 출발점으로 더 넓은 커뮤니티에서 만든 다양한 사전 구축 모델이 도움이 될 수 있습니다. 엔지니어는 MATLAB 및 Simulink와 같은 유연한 도구를 사용할 수도 있습니다.

알고리즘과 사전 구축된 모델이 좋은 시작이지만 엔지니어는 해당 분야의 다른 알고리즘과 사례를 사용하여 특정 목표를 달성하기 위한 가장 효율적인 경로를 찾아야 한다는 점은 주목할 가치가 있습니다. 이것이 바로 MATLAB이 여러 도메인에 걸쳐 AI 모델을 구축하기 위한 수백 가지의 다양한 예를 제공하는 이유입니다.

또한 고려해야 할 또 다른 측면은 변경 사항을 추적하고 훈련 반복을 기록하는 것이 중요하다는 것입니다. Experiment Manager와 같은 도구는 가장 정확한 모델과 재현 가능한 결과로 이어지는 매개변수를 해석하여 이를 달성하는 데 도움을 줄 수 있습니다.

3. 시뮬레이션 및 테스트

이 단계에서는 AI 모델이 올바르게 작동하는지 확인합니다. AI 모델은 더 큰 시스템의 일부이며 시스템의 다양한 부분과 함께 작동해야 합니다. 예를 들어 제조 분야에서 AI 모델은 예측 유지 관리, 동적 궤도 계획 또는 시각적 품질 검사를 지원할 수 있습니다.

나머지 기계 소프트웨어에는 제어, 모니터링 로직 및 기타 구성 요소가 포함됩니다. 시뮬레이션과 테스트를 통해 엔지니어는 모델의 일부가 자체적으로나 다른 시스템에서 예상대로 작동하고 있음을 알 수 있습니다. 모델은 예상대로 작동하고 위험을 줄일 만큼 효과적이라는 것을 입증할 수 있는 경우에만 실제 세계에서 사용할 수 있습니다.

상황이 어떻든 모델은 그에 맞게 반응해야 합니다. 모델을 사용하기 전에 엔지니어는 이 단계에서 몇 가지 질문을 이해해야 합니다.

• 모델이 매우 정확합니까?
• 각 시나리오에서 모델이 예상대로 작동합니까?
• 모든 예외 사례가 포함됩니까?

Simulink와 같은 도구 엔지니어는 기기에서 모델을 사용하기 전에 모델이 예상대로 실행되는지 확인할 수 있습니다. 이렇게 하면 재설계에 시간과 비용을 낭비하지 않아도 됩니다. 또한 이러한 도구는 모델의 의도된 사례를 성공적으로 시뮬레이션 및 테스트하고 예상 목표가 충족되었는지 확인함으로써 높은 수준의 신뢰를 구축하는 데 도움이 됩니다.

4. 배포

배포할 준비가 되면 다음 단계는 사용할 언어로 모델을 준비하는 것입니다. 이를 위해 엔지니어는 기성 모델을 공유해야 하는 경우가 많습니다. 이를 통해 모델은 내장형 컨트롤러, PLC 또는 에지 장치와 같은 특정 제어 하드웨어 환경에 맞게 조정될 수 있습니다. MATLAB과 같은 유연한 도구는 모든 유형의 시나리오에서 최종 코드를 생성할 수 있어 엔지니어가 다양한 하드웨어 공급업체의 다양한 환경에 모델을 배포할 수 있는 기능을 제공합니다. 원래 코드를 다시 작성하지 않고도 이 작업을 수행할 수 있습니다.

예를 들어, 모델을 PLC에 직접 배포할 때 자동 코드 생성을 통해 수동 프로그래밍 중에 포함될 수 있는 코딩 오류가 제거됩니다. 이는 또한 주요 공급업체의 PLC에서 효율적으로 실행되는 최적화된 C/C++ 또는 IEC61131 코드를 제공합니다.

인공지능의 성공적인 배포에는 데이터 과학자나 인공지능 전문가가 필요하지 않습니다. 그러나 엔지니어와 AI 모델이 성공을 준비하는 데 도움이 될 수 있는 몇 가지 핵심 리소스가 있습니다. 여기에는 과학자와 엔지니어를 위해 만들어진 특정 도구, AI를 워크플로에 추가하는 앱 및 기능, 논스톱 운영에 사용할 수 있는 다양한 배포 옵션, AI 관련 질문에 답할 준비가 된 전문가가 포함됩니다. 엔지니어에게 AI를 성공적으로 추가하는 데 도움이 되는 올바른 리소스를 제공하면 최상의 결과를 제공할 수 있습니다.

위 내용은 제조업에 인공지능을 성공적으로 적용하기 위한 4단계의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!