제조업에 머신러닝과 인공지능을 적용하는 방법

최저비용으로 더 높은 품질의 제품을 생산하는 것은 제조업의 영원한 목표입니다. 스마트 제조 혁명을 통해 제조업체는 이전보다 더 성공적으로 이 목표를 달성할 수 있었습니다. 이러한 혁신의 물결을 이끄는 핵심 기술 중 하나는 인공지능입니다. 데이터는 매우 귀중한 리소스가 되었으며 이를 획득하고 저장하는 비용은 그 어느 때보다 저렴합니다. 오늘날 인공 지능 기술(특히 머신 러닝)의 도입으로 인해 점점 더 많은 제조업체가 이 데이터를 활용하여 수익을 크게 늘리고 있습니다.

많은 사람들에게 이는 생산 손실 및 기타 관련 비용의 주요 원인을 제거하여 생산 효율성과 처리량을 크게 높이는 것을 의미합니다. 물론 AI에서 실질적인 비즈니스 가치를 도출하는 것은 말처럼 쉽지 않은 경우가 많습니다. 이는 다양한 응용이 가능한 복잡한 기술입니다. 제조업체는 어떻게 과장과 공허한 약속을 간파하고 진정한 경쟁 우위를 제공할 수 있는 산업용 AI에 투자할 수 있습니까?

AI 및 머신러닝 성공의 열쇠

AI 기술을 놓칠 수 없습니다. , 일반적인 제조 맥락과 제조 맥락 모두에서. 결과적으로 AI에 대한 기대는 포괄적인 솔루션에서부터 비즈니스 문제에 이르기까지 AI에 대한 단순한 언급에 대한 깊은 회의론에 이르기까지 매우 근거가 없는 경향이 있습니다.

올바른 사용 사례 찾기

그러나 모든 기술과 마찬가지로 진실은 그 사이 어딘가에 있습니다. 올바른 환경에서는 인공지능이 매우 효과적일 수 있습니다. 이러한 환경과 이에 적용할 수 있는 AI 기술을 이해하는 것은 AI 애플리케이션에 대한 현실적인 비즈니스 목표를 설정하는 데 핵심입니다.

인공지능은 만병통치약이 아닙니다. 어떤 해결책도 문제의 전부 또는 대부분을 해결할 수 없습니다. 경험상 AI는 특정 문제 또는 매우 밀접하게 관련된 일련의 문제를 해결하기 위해 적용될 때 가장 잘 작동합니다.

일반 AI는 주의해야 할 사항입니다. AI 공급업체가 모든 것을 다 한다고 주장한다면 아마도 아무 것도 할 수 없을 것입니다. 이제 제조 분야의 인공 지능 주제로 돌아갑니다. 제조 분야에는 인공 지능과 기계 학습을 적용할 수 있는 잠재적인 응용 분야가 많이 있으며, 각 사용 사례에는 고유한 유형의 인공 지능이 필요합니다.

다음 가이드는 특정 제조 과제와 목표를 해결하는 데 적합한 산업용 인공 지능 솔루션을 선택하기 위한 간단하고 효과적인 공식을 제공합니다.

가장 흥미롭고 영향력 있는 혁신이 일어나는 곳인 기계 학습과 인공 지능에 중점을 두고 있습니다. 이 공식은 "산업 AI 사분면"이라는 간단한 다이어그램과 방법론으로 요약될 수 있습니다.

기계 학습을 기반으로 한 차세대 최적화

제조 분야에서 기계 학습의 두 가지 주요 사용 사례는 예측 품질과 수율 및 예측 유지 관리입니다.

(1) 필요한 경우에만 유지 관리

유지 관리 문제 및 관련 문제로 인해 막대한 비용이 발생할 수 있기 때문에 예측 유지 관리가 더 일반적이며 이것이 현재 제조업체의 경우 상당히 일반적인 목표입니다.

예측 유지 관리는 미리 결정된 일정에 따라 유지 관리를 수행하거나 수동으로 코딩된 임계값, 경고 규칙 및 구성이 있는 SCADA 시스템을 사용하는 대신 알고리즘을 사용하여 구성 요소/기계/시스템의 다음 오류를 예측합니다. 그런 다음 직원은 오류를 방지하기 위해 집중적인 유지 관리 절차를 수행하도록 상기시킬 수 있지만 불필요한 가동 중지 시간을 낭비하기에는 너무 이르지 않습니다.

반면, 전통적인 수동 및 반수동 방법은 기계의 더 복잡한 동적 동작 패턴이나 제조 프로세스와 관련된 시나리오 데이터를 고려하지 않습니다. 예를 들어, 생산 기계의 센서는 급격한 온도 상승을 감지할 수 있습니다. 정적 규칙을 기반으로 하는 시스템은 기계가 멸균되고 있다는 사실을 고려하지 않으며 계속해서 오탐지 경고를 트리거합니다.

예측 유지 관리의 장점은 다양하며 비용을 크게 절감하는 동시에 계획된 가동 중지 시간이 필요하지 않은 경우도 많습니다.

머신러닝 알고리즘을 활용해 장애를 방지함으로써 불필요한 중단 없이 시스템을 계속 운영할 수 있습니다. 수리가 필요한 경우 매우 중앙 집중화되어 기술자에게 어떤 도구를 사용해야 하는지, 어떤 방법을 따라야 하는지 검사, 수리 및 교체해야 하는 부품에 대한 정보가 제공됩니다.

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.

(2) 숨겨진 손실 원인 찾기

품질 및 수율 예측(예측 품질이라고도 함)은 제조업체가 직면한 많은 프로세스 기반 프로세스를 조명하는 산업용 인공 지능의 고급 사용 사례입니다. 매일 장기적인 생산 손실의 숨겨진 원인. 예로는 품질, 수율, 폐기물, 처리량, 에너지 효율성, 배출 등이 있으며, 본질적으로 프로세스 비효율성으로 인해 발생하는 모든 손실입니다.

각 생산 프로세스를 자세히 이해하도록 고유하게 훈련된 기계 학습 알고리즘을 기반으로 하는 연속 다변량 분석을 사용하여 품질과 수율을 예측하고 프로세스로 인한 생산 손실의 근본 원인을 자동으로 식별합니다.

자동 권장 사항 및 경고가 생성되어 생산 팀과 프로세스 엔지니어에게 임박한 문제를 알리고 손실이 발생하기 전에 손실을 방지하는 방법에 대한 중요한 지식을 원활하게 공유할 수 있습니다.

이러한 유형의 손실을 줄이는 것은 항상 모든 제조업체의 문제였습니다. 그러나 오늘날 시장에서는 이러한 사명이 매우 중요합니다. 한편으로, 소비자 기대치는 사상 최고 수준입니다. 인구 증가가 계속됨에도 불구하고 전 세계 소비 습관은 점차 변화하고 있습니다.

여러 조사에 따르면, 세계 인구는 2050년까지 25% 증가할 것입니다. 반면에 소비자는 상상할 수 있는 거의 모든 제품을 사용할 수 있을 정도로 선택의 폭이 그토록 많았던 적이 없습니다.

최근 설문 조사에 따르면 선택의 폭이 이렇게 넓다는 것은 소비자가 자신이 좋아하는 브랜드를 영구적으로 버릴 가능성이 점점 더 커진다는 것을 의미합니다.

이러한 맥락에서 제조업체는 더 이상 프로세스 비효율성과 그에 따른 손실을 감당할 수 없습니다. 폐기물, 생산량, 품질 또는 생산량의 모든 손실은 수익을 감소시킵니다.

많은 제조업체가 직면한 문제는 프로세스 최적화에서 병목 현상에 직면하게 된다는 것입니다. 일부 비효율성은 뚜렷한 원인이 없으며 프로세스 전문가가 설명할 수 없습니다. 머신러닝, 특히 자동화된 근본 원인 분석이 중요한 역할을 하는 곳이 바로 여기입니다.

제조업을 위한 인공 지능 및 머신 러닝의 이점

인공 지능 및 머신 러닝의 도입은 대대적인 변화를 의미하며, 효율성 향상을 넘어 새로운 비즈니스 기회를 제공하는 많은 이점을 가져옵니다.

제조 분야에서 기계 학습을 통해 얻을 수 있는 즉각적인 이점은 다음과 같습니다.

• 수율, 폐기물, 품질, 처리량 등 일반적이고 고통스러운 프로세스 중심 손실을 줄입니다.
• 생산 프로세스를 최적화하여 생산성을 높입니다.
• 보다 최적화된 프로세스를 통해 제품 라인의 대규모 성장과 확장을 달성하십시오.
• 예측 유지 관리를 통한 비용 절감으로 유지 관리 활동이 줄어들어 인건비 절감, 재고 및 자재 낭비 감소를 의미합니다. 잔여 내용연수(RUL)를 예측합니다. 기계 및 장비의 동작에 대해 더 많이 이해하면 기계 상태를 유지하면서 성능을 향상시키는 조건을 만들 수 있습니다. 예측 RUL은 계획되지 않은 가동 중지 시간으로 이어지는 "불쾌한 놀라움"을 제거합니다.
• 효율적인 재고 관리와 잘 모니터링되고 동기화된 생산 프로세스를 통해 공급망 관리를 개선합니다.
• 품질 관리를 개선하고 실행 가능한 통찰력을 제공하며 지속적으로 제품 품질을 개선하세요.
• 인간-기계 협업을 개선하고 직원 안전 조건을 개선하며 전반적인 효율성을 높입니다.
• 소비자 중심 제조 - 시장 수요 변화에 신속하게 대응할 수 있습니다.

산업 AI/ML 솔루션을 최대한 활용하려면 제조업체는 직면한 문제를 해결하는 데 가장 적합한 AI 솔루션이 무엇인지 알아야 합니다.

위 내용은 제조업에 머신러닝과 인공지능을 적용하는 방법의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!