한 조사에 따르면 미국 제조업체 중 약 24%가 아직 AI 탐색 단계에 있는 것으로 나타났다.

제조업을 변화시키는 AI 시스템의 잠재력에 대해 생각할 때 시장 정보 회사 IDC의 글로벌 AI 연구 이사인 Ritu Jyoti는 풍차 제조업체를 언급했습니다.

인공 지능을 사용하기 전에 풍차를 개선하려면 회사에서 작동하는 풍차 프로토타입을 관찰하여 데이터를 분석해야 하며 이 과정은 몇 주가 걸릴 것이라고 말했습니다. 이제 인공 지능을 통해 제조업체는 디지털 트윈(풍차의 디지털 모델)을 사용하여 이 프로세스를 크게 단축하고 기계 학습 및 인공 지능을 사용하여 개선 사항을 만들고 시뮬레이션할 수 있습니다.

Jyoti는 다음과 같이 말했습니다. “때로는 많은 작업이 인간에게 물리적인 도전이기 때문에 제조업체가 모든 측정 작업을 수행하는 것조차 불가능하기 때문에 드론과 인공지능 기술을 사용하여 이를 수행하는데, 이는 디지털의 승리입니다. “제조업체는 이제 인공 지능과 기계 학습 기술이 매우 중요하다고 생각합니다. 그녀는 "이렇게 하지 않으면 시장의 변화를 따라갈 수 없기 때문입니다."라고 말했습니다.

(출처: 워터마크 참조)

제조 및 공급망의 중단으로 인해 기업은 경쟁력을 유지하기 위한 방법을 모색하면서 디지털 혁신에 참여하게 되었습니다. 제조업체에게 인공 지능을 포함한 기술적 혁신은 제조를 더욱 효율적이고 안전하며 지속 가능하게 만들 수 있는 기회를 제공합니다.

기업은 AI를 사용하여 프로세스를 간소화하고 가동 중지 시간을 줄이고, 안전성과 속도를 향상시키는 로봇을 채택하고, 컴퓨터 비전 기술을 사용하여 AI가 이상 현상을 신속하게 감지할 수 있도록 하며, 대량의 데이터를 처리하여 패턴을 식별하고 고객 요구를 예측하는 AI 시스템을 개발할 수 있습니다.

Dataiku의 에너지 및 제조를 위한 인공 지능 솔루션 이사인 Pierre Goutorbe는 다음과 같이 말했습니다. “제조 분야에서 비즈니스 직원이 데이터 전문가와 협력하여 데이터와 인공 지능을 사용하여 가치 있는 정보를 얻을 수 있다면 최종 조치를 취할 때 최대의 이점을 얻을 수 있습니다. 그는 "더 많은 직원이 AI에 익숙해지고 일상 생활에서 이를 사용할수록 그 이점을 더 많이 볼 수 있습니다"라고 말했습니다.

공급망 중단과 인력 부족 속에서 제조 산업은 글로벌 시장에서 앞서 나가기 위해 혁신을 거듭해 왔습니다.

그러나 Dataiku와 Databricks의 2023년 6월 연구에 따르면 제조업은 AI 애플리케이션 분야에서 다른 산업에 비해 뒤떨어져 있으며, 약 4분의 1(24%)의 기업이 여전히 AI 애플리케이션 단계를 탐색하거나 실험하고 있는 반면 약 1/5(19%)만이 AI 애플리케이션 단계를 탐색하고 있는 것으로 나타났습니다. )의 다른 모든 산업 분야의 기업은 아직 초기 단계에 있습니다.

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