인공지능이 디자인과 제조를 변화시키는 네 가지 방법

기업이 제품 성능을 개선하기 위해 노력함에 따라 AI와 기계 학습이 시행착오를 곧 대체하게 될 것입니다. 기술이 우리 삶의 여러 측면을 차지했지만, 우리의 제품 디자인과 제조 공정은 여전히 ​​대부분 산업 시대에 머물러 있습니다. 기업은 더 나은 성능의 제품을 효율적으로 만들고 비용을 낮게 유지하기 위해 노력합니다. 광범위한 실험 끝에 그들은 최고의 디자인에 도달했습니다. 그런 다음 맞춤화할 여지가 거의 없는 수천 개의 동일한 제품이나 부품을 만드는 제조 기계에 지침을 제공합니다.

모든 것이 곧 바뀔 예정입니다. 우리는 제품 설계 및 제조 분야에서 혁명의 정점에 서 있습니다. 구체적으로 인공지능과 머신러닝은 다음 네 가지 측면에서 제품 디자인과 제조를 변화시킬 것입니다.

1. 다변수 최적화

제품 디자이너는 일반적으로 다양한 재료를 사용하면 어떤 결과를 얻을 수 있는지 잘 알고 있습니다. 그러나 디자이너가 원하는 여러 결과의 균형을 맞춰야 하면 상황이 금방 복잡해질 수 있습니다. 예를 들어, 자동차를 설계할 때 디자이너는 성능뿐만 아니라 비용, 내구성, 안전성, 연비 등도 최적화해야 합니다. 인공 지능 및 기계 학습 도구를 사용하면 설계 팀은 수천 또는 수백만 개의 다양한 잠재적 설계를 신속하게 반복한 다음 알고리즘이 가장 잠재력이 있다고 판단하는 설계에 집중하는 귀중한 시간을 보낼 수 있습니다.

이 맥락에서 "디자인"이라는 단어는 일반적으로 미적인 디자인보다는 성능 디자인을 의미합니다. 소비자의 관심을 끄는 아름다운 제품을 만드는 데는 인간이 컴퓨터보다 여전히 뛰어나지만, 인공 지능과 기계 학습은 제품의 작은 변화가 성능의 여러 측면에 얼마나 영향을 미치는지 계산할 수 있습니다. 이는 엔지니어가 힘들고 비효율적인 시행착오 실험에 수많은 시간을 소비하는 대신 작업의 보다 창의적인 측면에 시간을 할애할 수 있게 해주기 때문에 설계 팀에게 귀중한 개선이 될 것입니다. 게다가 더 나은 제품이 탄생하게 될 것입니다.

2. 전례 없는 커스터마이징

제품 커스터마이징에는 많은 육체 노동이 필요합니다. 운동화와 같이 상당히 표준적인 제품이라도 일반적으로 수십 명의 작업자가 참여하는 조립 라인이 필요합니다. 그러나 인공지능과 머신러닝은 곧 보다 자동화된 제품 맞춤화의 문을 열어줄 것입니다.

예를 들어, 운동화의 예를 유지하면서 신흥 기술을 통해 각 운동화를 완전히 맞춤화할 수 있어 개별 운동선수를 위한 운동화의 성능이 향상됩니다. 신발 구매자는 곧 발 압력 지도를 생성하고 고유한 맞춤형 디자인으로 이어질 정보를 캡처하는 센서와 같은 새로운 입력 장치에 액세스할 수 있게 될 것입니다. 그런 다음 높은 수준의 사양을 기반으로 생성 설계 도구가 자동으로 설계를 합성하고 이를 기계가 읽을 수 있는 조립 지침으로 변환합니다.

최근 인공 지능과 컴퓨팅의 발전으로 우리는 모든 제품이 독특하고 전례 없는 복잡성을 지닌 완전히 새로운 세계로 이끌었습니다.

3. 자동화된 테스트

많은 제품의 경우 먼저 실험을 수행하지 않고는 성능을 예측하기가 어렵거나 심지어 불가능합니다. 예를 들어, 어떤 수치 모델도 제품 설계자가 특정 약물이 환자의 증상을 완화하는 데 얼마나 효과적인지 또는 태양 전지가 전기를 생성하는 데 얼마나 효율적인지 결정하는 데 도움이 될 수 없습니다.

인공 지능과 기계 학습이 실험의 필요성을 없애지는 않지만 연구자가 효율적으로 실험을 계획하고 수행하는 데 도움이 될 수 있습니다. 가까운 미래에는 디자이너가 원하는 결과에 대한 매개변수를 설정한 다음 로봇이 실험을 수행하고 결과를 평가하는 완전히 자동화된 작업 흐름을 보게 될 것입니다.

4. 스마트 제조

오늘날 대부분의 제조 시스템은 매우 멍청합니다. 제조 장비는 표준화된 제품을 일관된 속도로 생산할 수 있지만 변화하는 조건을 평가하고 대응할 수는 없습니다. 그러나 제조 시설에 센서를 추가하고 장비에 인공 지능 및 기계 학습 알고리즘을 계층화하면 기업은 보다 역동적이고 대응력이 뛰어나며 탄력적인 스마트 제조 프로세스를 사용할 수 있습니다.

예를 들어, 제조 공장의 온도가 밤새 급격히 상승하거나 기계에 표준 재료와 약간 다른 재료가 공급됩니다. 센서와 스마트 시스템이 없다면 기계는 환경이나 재료의 변화를 고려하지 않고 계속해서 정상적으로 작동할 것입니다. 이로 인해 지연, 기계 성능 저하 및 제품 손상이 발생할 수 있습니다.

반면, 스마트 제조 시스템은 오류를 감지하고 변화하는 조건에 자동으로 적응할 수 있습니다. 결과적으로 이는 품질 관리를 향상시키고 비용을 절감하며 신뢰성을 높입니다.

인공지능과 머신러닝이 제품 디자인과 제조를 어떻게 변화시킬지 우리는 상상조차 하지 못할 수도 있습니다. 결국, 우리가 스마트폰을 사용하는 많은 방식은 불과 10년 전만 해도 전혀 예측할 수 없었던 것이었습니다. 그러나 운영에 이러한 기술을 사용하는 방법을 배우면 비즈니스 및 IT 리더는 업계 선두에 서서 향후 몇 년간 어떤 일이 일어나든 대비할 수 있습니다.

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