인공지능이 제조업의 미래를 어떻게 바꿀 것인가?

최근 한 연구기관이 발표한 조사 보고서에 따르면, 인공지능이 제조업에 가져올 가치는 2022년까지 23억 달러, 2027년에는 167억 달러에 이를 것으로 예상됩니다. 자동화 및 예측 분석부터 자연어 처리(NLP) 및 컴퓨터 비전에 이르기까지 모든 형태의 인공 지능을 채택한 결과는 IBM, Intel, General Electric, Siemens 등과 같은 얼리 어답터의 성공과 성공에서 볼 수 있습니다. 비즈니스 성장.

이 기사에서는 제조 회사가 프로세스에 인공 지능을 구현함으로써 이점을 얻을 수 있는 몇 가지 방법을 살펴보겠습니다. 또한 제품 세부 사항에 관계없이 기업이 비용을 절감하고 프로세스를 개선하는 데 도움이 되는 다양한 인공 지능 응용 프로그램이 공유됩니다.

제조 분야에서 인공 지능을 채택하는 이유

업계 전문가들은 많은 산업, 특히 틈새 공급업체에서 효율성을 높이고 비용을 절감하며 안전을 향상시키기 위해 로봇 공학, 3D 프린팅 및 인공 지능의 발전을 활용하는 것이 중요하다고 지적합니다. 인공지능이 제조에 미치는 이점은 두 가지입니다. 한편으로 사람들은 이것이 비즈니스에 제공하는 전례 없는 성장과 확장성을 보고, 다른 한편으로는 직원과 직원의 생산성 및 만족도에 긍정적인 영향을 미칩니다.

(1) 수요 예측

재고 수준과 수요 예측은 항상 어려운 일이었습니다. 이전에는 Excel 시트와 전년도 수요 및 판매량을 기반으로 한 확률과 같은 전통적인 방법이 효과적이었을 수 있지만 이제는 인공 지능이 새로운 수준의 정확성을 달성하는 데 도움이 됩니다. 대량의 과거 데이터, 추세 및 현재 이벤트를 사용하고 올바른 인공 지능 도구 및 기계 학습 모델을 활용하여 비즈니스 요구 사항을 예측하면 최고 수준의 정확성이 보장될 수 있습니다. 여기에는 공급망의 모든 부분이 포함됩니다. 예를 들어, 연중 특정 시기에 가장 빨리 판매되는 제품, 수요가 변동할 때 특정 제품이 얼마나 빨리 소진되는지 등이 있습니다. 따라서 과거 데이터를 수집하고 이를 실시간 데이터로 강화하면 수요 전망에 대한 정확한 그림을 제공할 수 있습니다. 또한 판매 및 재고 회전율을 높이는 동시에 비용과 과잉 생산을 줄입니다.

(2) 탄소 배출 감소

세계 경제 포럼에 따르면 전 세계 탄소 배출의 5분의 1이 제조업에서 발생합니다. 여기에는 폐기물, 과잉 생산, 물론 화석 연료로 인한 탄소 배출도 포함됩니다. 따라서 기술을 사용하여 생산이 환경에 미치는 부정적인 영향을 최소화하는 것은 기업이 가능한 한 빨리 해결해야 할 문제입니다. 이미 디지털 기술을 채택한 많은 제조 회사의 다음 단계는 수집한 데이터를 더욱 투명하게 만드는 것입니다. 이는 탈탄소화 노력의 벤치마킹이 될 뿐만 아니라 고객의 신뢰도 얻게 될 것입니다. 인공지능 기술을 활용해 생산과정, 운송, 장비 등 전반에 걸쳐 배출량을 모니터링함으로써 실제 탄소발자국을 파악할 수 있습니다. 결과적으로 기업은 효율성을 최적화하고 배출량을 예측하며 향후 요구 사항과 규정에 대한 계획을 세울 수 있습니다.

(3) 프로세스 최적화 활성화

인공 지능은 기업이 생산성과 수익성을 극대화하여 내부 및 외부 프로세스를 혁신하고 최적화하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 작업 흐름의 변경은 비용, 생산 품질, 납품 및 생산 프로세스의 모든 측면에 영향을 미칠 수 있습니다. 제품 라이프사이클에서 가장 큰 개선 사항 중 하나는 자동화입니다. 이것이 제공하는 이점 중 일부는 복잡하거나 반복적인 작업을 자동화하여 비용 및 시장 출시 기간을 단축하고, 인적 오류가 발생하기 쉬운 위험을 제거하고, 생산 라인의 확장성을 높이고, 생산성을 높이고, 에너지 소비를 최소화하는 것 등을 포함합니다.

(4) 직원 만족도 향상

제조 공정에 인공 지능을 도입하는 것은 직원 만족도와 정신 건강에 똑같이 중요하고 가치 있는 영향을 미칩니다. 한 연구에 따르면 인공지능은 특히 저숙련 근로자의 경우 정신건강을 2.342점, 1980년대 이전 출생 근로자의 경우 2.070점 개선한 것으로 나타났다. 인공지능이 제조의 비즈니스 측면뿐만 아니라 기업 직원에게 미칠 수 있는 영향을 고려하면 이러한 수치에 도달하는 것은 놀라운 일이 아닙니다. 시간이 지남에 따라 감소하여 새로운 기술과 기술을 배우는 데 도움이 되는 동시에 온보딩에 필요한 시간을 줄이고 일반적으로 작업 환경을 개선합니다. 또한, 인공지능을 활용하면 데이터 입력, 엑셀 시트 작성 등 반복적인 작업을 자동화해 직원 생산성을 높일 수 있다. 이렇게 하면 직원들은 업무의 다른 중요한 측면에 집중할 수 있는 시간을 더 많이 갖게 됩니다.

제조 분야 인공 지능 적용

(1) 고급 품질 보증 및 육안 검사

품질 보증은 종종 나중에 고려되며, 이로 인해 계획되지 않은 추가 비용, 출시 시간 지연, 고객 불만족 및 회사 평판 하락으로 이어질 수 있습니다. 이러한 위험을 제거하기 위해 Accedia는 직원, 엔지니어 및 고객이 베어링 생산에서 향후 실패를 예측할 수 있도록 제조 업계 고객 중 한 명을 위한 솔루션을 만들었습니다. 이 프로젝트는 기계 학습과 컴퓨터 비전 모델을 활용하여 업로드된 베어링 고장 이미지의 손상을 식별하고 분류합니다. 강력한 클라우드 배포를 통해 예측 분석의 이점을 전 세계 고객 공장에 확산시키고 베어링이 최종 고객에게 도달하기 전에 생산 오류를 감지할 수 있습니다. 또한 정확한 근본 원인 분석 및 생산 최적화가 가능합니다. McKinsey & Company 보고서에 따르면 AI는 수동 검사에 비해 결함 탐지를 90% 향상할 수 있다고 합니다.

(2) 로봇의 응용

최근 연구에 따르면 오늘날 사용되는 모든 로봇의 약 90%가 제조 시설에서 발견됩니다. 사람들이 제조업 분야의 로봇 공학에 대해 이야기할 때 일반적으로 하드웨어를 생각합니다. 그러나 로봇 공학은 소프트웨어만큼 하드웨어에도 의존합니다. 고급 인공 지능과 기계 학습 모델을 사용하여 로봇은 오류 위험을 제거하면서 인간보다 더 빠르게 생산 공장에서 작업을 수행할 수 있습니다. 모든 로봇은 특정 작업을 전문으로 하며 인간의 감독으로부터 완전히 독립되어 있습니다. 이는 로봇이 조립, 자재 취급, 용접, 자재 유통 또는 취급을 담당하는 동안 직원은 보다 발전되고 비즈니스에 중요한 작업에 집중할 수 있음을 의미합니다.

제조 현장에서 로봇을 사용하면 매출과 투자가 늘어날 가능성이 높으며 품질과 반복성이 향상됩니다. 이는 유연성과 시장 출시 속도를 크게 향상시킬 것입니다. 제조 프로세스를 자동화하고 작업을 로봇에 아웃소싱하면 급여 예산을 인재 재교육과 비즈니스 성장 지원에 할당할 수 있습니다.

(3) 문제 분석

인공지능 기술, 특히 자연어 처리(NLP)를 통해 보고서를 게시하는 가장 일반적인 방법은 챗봇입니다. 자연어 처리(NLP)는 구조화되지 않은 인간 언어를 이해하고 이를 분석할 수 있는 구조화된 데이터로 변환하는 상당히 새로운 기술입니다. 제조 직원은 챗봇을 사용하여 다양한 생산 수준, 기계 부품 및 상태에 대한 정확한 실시간 정보에 즉시 액세스할 수 있습니다. 이는 특히 시간에 민감한 상황에서 매우 중요합니다. 기타 자연어 처리(NLP) 및 챗봇 사용 사례에는 고객 지원 자동화, 배송 또는 업데이트 알림, 관리 현장 문의, 재고 및 공급업체 확인이 포함될 수 있습니다. 인공 지능은 데이터베이스 및 지식에 대한 빠르고 쉬운 액세스, 향상된 효율성 및 운영, 최종 사용자를 위한 혁신적인 대화형 경험과 같은 추가적인 이점을 제공합니다.

(4) 사이버 보안 강화

제조 분야에서 인공 지능을 활용하는 또 다른 중요한 사용 사례는 산업 사이버 보안입니다. 여기에는 IoT 위반, 공급망 감염, 피싱, 지적 재산 도난, 랜섬웨어 등이 포함될 수 있으며 이로 인해 막대한 금액과 귀중한 데이터가 손실될 수 있습니다. 불행하게도 제조업은 수익성이 좋은 산업으로서 해커들의 명백한 표적입니다. 그 결과, 2020년 한 해에만 제조업체의 40% 이상이 사이버 공격을 받았습니다.

권장 보안 지침과 사이버 보안 프레임워크를 채택하는 것은 모든 사람에게 필수입니다. 그러나 이는 위협을 해결하고 위험을 최소화하는 데 충분하지 않은 경우가 있습니다. 결과적으로 AI 기반 사이버 보안 전략에 의존하는 것이 새로운 표준이 되고 있습니다. 악의적인 내부 정찰, 명령 및 제어 공격(외부 원격 액세스 도구 사용 포함), SMB 무차별 대입 공격, 계정 검색 등을 탐지할 수 있습니다. 인공지능은 이러한 모든 위협과 공격을 실시간으로 탐지하고 더 빠르고, 더 효과적으로, 더 정확하게 해결 조치를 취할 수 있습니다. 또한 모든 네트워크 트래픽에 대한 데이터를 수집하고, 로그 및 이벤트를 분석하고, 위협을 예측할 수 있습니다.

제조업 인공지능의 미래 발전

Deloitte의 최근 조사 보고서에 따르면:

• 제조업은 매년 약 1,812PB의 데이터를 생성하는 것으로 추산됩니다. 이는 소매, 금융, 통신 및 기타 산업을 훨씬 능가하는 수치입니다.
• 제조업체의 93%는 인공지능이 비즈니스 부문 전반에 걸쳐 성장과 혁신을 주도할 것이라고 믿습니다.
• 조사 대상 기업의 83%는 인공 지능이 수익에 긍정적인 영향을 미쳤거나 미칠 것이라고 믿습니다.

글로벌 시장 경쟁이 점점 치열해지면서 식품, 의약품, 화학, 자동차, 전자제품 등 인공지능 게임에 참여하는 제조업 분야가 점점 늘어나고 있습니다. 그러나 AI 기술 스택의 구현 증가에는 어려움이 없지 않을 것입니다. 기업이 인공지능 연구에서 직면하는 가장 큰 장애물은 숙련된 인재의 필요성과 내부 자원에 대한 신뢰 부족입니다. 따라서 얼리 어답터들이 보여준 것처럼 이 어려운 작업을 수행하는 가장 좋은 방법은 전담 AI 팀에 아웃소싱하는 것입니다.

결론

이제 제조 분야에서 인공 지능을 다양하게 적용하고 유지 관리 요구 사항 예측, 제조 프로세스 최적화, 공급망 관리, 확장 또는 품질 관리에 대한 이점을 확인할 수 있습니다. 판매 및 품질과 같은 매개변수가 증가할 때까지 비용 절감은 어렵습니다. 적절한 AI 기술 스택과 소프트웨어 파트너가 이를 실현할 수 있습니다.

위 내용은 인공지능이 제조업의 미래를 어떻게 바꿀 것인가?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!