제조업을 위한 AI: 인더스트리 4.0이란?

인간의 실수. 결함이 있는 제품. 보안 위험. 부정확한 추정. 비효율성. 비용이 많이 드는 기계 유지 관리. 이는 제조업을 괴롭히는 많은 문제 중 일부에 불과합니다. 그러나 인공지능은 인더스트리 4.0을 통해 제조 환경을 빠르게 변화시켰습니다. 제조용 AI가 작업을 보다 효율적이고 정확하며 생산적으로 만드는 방법을 읽어보세요.

인더스트리 4.0이란 무엇인가?

흔히 스마트 제조라고 불리는 인더스트리 4.0은 업계 내 디지털 진화의 정점을 의미합니다. 즉각적인 의사결정, 향상된 생산성, 탁월한 적응성을 특징으로 하는 새로운 시대를 열어갑니다. 이러한 변화의 물결은 전통적인 제조 패러다임을 재편하여 기업이 전례 없는 효율성과 민첩성으로 제품을 혁신, 개선 및 배포할 수 있도록 지원합니다.

제조용 AI가 판도를 바꾸는 방법

제조업체는 사물 인터넷(IoT), 클라우드 컴퓨팅, 분석, AI 및 기계 학습을 생산 시설 및 운영에 통합하는 혁신적인 기술을 채택합니다.

스마트 팩토리는 이러한 혁명의 선두에 있으며, 데이터를 수집하고 분석하여 의사 결정 프로세스를 향상시키는 고급 센서, 내장형 소프트웨어, 로봇 공학을 자랑합니다.

이러한 디지털 발전은 자동화 강화, 예측 유지 관리, 프로세스 자체 최적화를 촉진하여 궁극적으로 고객 요구에 대한 새로운 수준의 효율성과 대응성을 가능하게 합니다.

AI는 제조, 인적 오류 완화, 장비 가동 중지 시간 최소화 및 생산성 향상에서 중추적인 역할을 합니다. AI는 공장 현장 센서에서 수집된 방대한 양의 데이터를 분석하여 제조 자산에 대한 실시간 가시성을 보장하고 예측 유지 관리 및 위험 완화를 촉진합니다.

스마트 팩토리에서는 첨단 IoT 장치가 생산성과 품질을 높이고, AI 기반 육안 검사는 수동 방식을 대체하여 오류를 줄이고 시간과 비용을 절약합니다.

또한 품질 관리 담당자는 클라우드에 연결된 스마트폰을 통해 제조 공정을 원격으로 모니터링하고 머신러닝 알고리즘을 활용하여 오류를 즉시 감지하고 비용이 많이 드는 수리를 선제적으로 수행할 수 있습니다.

인더스트리 4.0의 원리와 기술은 개별 및 공정 제조, 석유 및 가스, 광업 등 다양한 산업 부문에 적용 가능하며 혁신적인 발전과 효율성을 위한 길을 열어줍니다.

인더스트리 4.0 기술에는 어떤 것이 있나요?

AI 제조는 각 생산 단계를 담당하는 여러 기술로 구성됩니다. Industry 4.0의 일환으로 널리 사용되는 AI 기반 기술은 다음과 같습니다.

사물인터넷

제조 회사의 기계는 IP 주소가 포함된 센서로 구성됩니다. 이러한 IP 주소를 사용하면 컴퓨터를 다른 인터넷 기반 장치에 연결할 수 있습니다. 대량의 데이터가 수집되는 제조업에서 연결성은 데이터 분석과 교환을 더 쉽고 원활하게 만듭니다.

기계 학습

자동화는 제조 산업의 판도를 바꾸는 요소입니다. 오늘날 산업용 기계는 연결된 다른 장치와 생산 흐름에서 얻은 데이터 통찰력을 기반으로 작동합니다. 기계 학습은 더 나은 가시성, 예측 가능성 및 운영 자동화를 제공합니다.

제조업체는 기계에서 수집된 데이터를 분석하여 알고리즘을 기반으로 예측 유지 관리를 수행할 수 있습니다. 그 결과 가동 시간이 늘어나고 효율성이 향상됩니다.

사이버 보안

제조업체에서는 사이버 보안을 무시하는 경우가 있습니다. 그러나 제조 회사에서는 지속적인 연결로 인해 악성 코드 및 악성 공격의 위험이 매우 높습니다.

산업이 디지털 혁신을 통해 인더스트리 4.0으로 전환함에 따라 소프트웨어와 하드웨어 장비 모두를 다루는 포괄적인 사이버 보안 전략을 채택하는 것이 필수적입니다.

엣지 AI

Edge AI 또는 '에지 컴퓨팅'은 데이터가 수집되는 위치를 의미하는 '엣지'에서 데이터를 수집하는 것을 의미합니다. 엣지 컴퓨팅은 외부 위치나 클라우드 컴퓨팅 시설에서 데이터를 수집하는 대신 그 반대를 수행합니다.

Edge AI를 사용하면 실시간 데이터 집계가 가능해 즉각적인 대응이 필요할 때 제조업체에 도움이 됩니다. 이렇게 하면 데이터가 소스 근처에 위치하여 보안 위험을 방지할 수 있습니다.

디지털 트윈

디지털 트윈은 제품 기능, 생산 및 프로세스를 예측하는 데 도움이 되는 또 다른 AI 제조 기술입니다. 이는 회사의 물리적 객체에 대한 가상 복제본입니다. IoT 장치, 센서 및 기타 개체의 실시간 데이터를 연결하여 제공합니다.

제조 회사는 디지털 트윈을 생성하여 워크플로우와 생산 라인을 개선하고 새로운 디자인을 완벽하게 만들 수 있습니다. 또한 디지털 트윈을 사용하여 제품을 가상으로 테스트하고 수정하여 용량을 향상할 수도 있습니다.

제조 분야의 AI 작동 방식: 자동차 산업의 예

인공지능은 많은 제조회사에서 활용되고 있으며 자동차 산업도 예외는 아니다. AI는 모든 수준에서 이 산업을 변화시켜 더 좋고 안전한 운전 경험을 제공합니다. 자동차 산업에서 AI가 작동하는 방식은 다음과 같습니다.

조작

이제 자동차 회사의 조립 라인에서 AI를 보는 것이 일반적입니다. 이러한 AI 기계는 인간이 따라올 수 없는 정확성과 속도로 작업을 수행합니다. 이를 통해 더 나은 품질의 차량을 생산할 수 있으며 더 빠르고 효율적인 생산이 가능해집니다.

자율주행

최근 자율주행차가 성장하면서 자동차 업계에서는 교통사고를 줄이기 위해 AI를 통합하고 있습니다. AI는 자율주행차의 두뇌로 꼽힌다. AI는 복잡한 도로 환경에서 차량을 제어하고 순간적인 결정을 내려 도로 사고를 방지하는 동시에 운전자가 휴식을 취할 수 있도록 해줍니다.

매상

AI가 자동차 제조 기업에 도움을 줄 수 있는 또 다른 방법은 판매에 있습니다. 자동차 회사는 잠재적인 자동차 구매자에게 가상 지원을 제공할 수 있습니다. 고객에게 몇 가지 가능한 문제를 경고하는 예측 유지 관리를 보여줄 수 있습니다. 이를 통해 구매자는 자신의 필요에 맞는 올바른 차량을 찾을 수 있습니다.

안전

AI는 자동차 산업에서도 안전 목적으로 사용됩니다. 표준 AI 기반 안전 기능 중 일부는 적응형 크루즈 컨트롤, 차선 유지 지원, 충돌 회피 등입니다.

스마트 교통 시스템

전반적으로 AI는 더 나은 운전 경험과 안전한 도로 여행에 기여하는 더 스마트한 교통 시스템을 제공합니다. 또한 AI는 엔터테인먼트와 내비게이션을 개인화할 수도 있습니다. 또한 좌석 위치, 음악 재생 목록 등 운전자의 운전 선호도를 학습할 수 있습니다. 또 다른 AI 혁신은 얼굴 표정을 통해 인간의 감정을 이해하여 현재 운전 심리 상태를 파악하는 것입니다.

최종 단어

제조 분야의 AI는 제조 회사와 고객의 개선을 위해 이 산업을 변화시키고 있습니다. AI는 생산성을 높이고 정밀도를 높여 더욱 안전한 운전 경험을 제공합니다. 또한 AI가 조립 부서의 인간을 대체하므로 제조 회사가 채용 비용을 절감하는 데 도움이 됩니다. 소규모 또는 대규모 제조 사업을 운영하든 AI는 비용을 절감하는 동시에 생산을 두 배로 늘리고 품질을 향상시킬 것입니다.