자동화가 그 중심에 있다 현대 제조 워크플로우와 수익성을 개선하는 데 있어 인공 지능의 가능성을 모색하는 회사들과 함께합니다.

AI 기술은 제조 현장에서 장비와 사람이 작동하는 방식을 지속적으로 혁신하고 배후의 공급망 계획 작업을 개선하고 있습니다.

AI는 신경망, 기계 학습 및 딥 러닝과 같은 다양한 기술을 결합하여 하드웨어의 인지 능력을 향상시키고 기계가 데이터를 수집, 분석 및 활용하여 생산 워크플로를 향상시킵니다.

산업 엔지니어는 고급 제조 시스템을 설계하고 제조하는 데 이러한 기술을 통합합니다.

이 엔지니어들은 제품 이상을 감지하고 장비 성능을 모니터링하며 고장을 예측하는 기계 학습 알고리즘을 개발합니다.

그렇게 하면 회사는 장비 가용성을 극대화하고 고품질 제품을 제공할 수 있습니다.

그러나 AI는 너트와 볼트 작동에만 국한되지 않습니다.

강력한 머신 러닝을 활용함으로써 공급망 계획자는 불확실성을 더 잘 설명하고 방대한 양의 데이터를 관리하며 점점 더 복잡해지는 계획 작업을 실행할 수 있습니다.

현대 제조 회사는 증가하는 세계화, 지정학적 혼란, 반복적인 변화에도 불구하고 경쟁력을 유지하기 위해 AI 애플리케이션을 어떻게 활용할 수 있습니까? 공급망 중단, 전염병?

제조업체가 AI를 사용하여 정보를 더 빠르게 처리하고 더 복잡한 역할을 수행함으로써 성공을 거두는 다섯 가지 방법을 자세히 살펴보겠습니다.

1. 장비 유지보수 최적화

회사는 시정 조치의 복잡성에 따라 유지 보수 일정을 구성합니다. 노동력의 가용성, 및 예비 부품.

때때로 장비 고장이 예고 없이 발생합니다. 불행하게도 장비 가동 중단으로 인해 예상되는 재정적 손실이 발생합니다. 연간 $ 50 억.

그렇기 때문에 제조 부문의 기업은 사후 대응 전략에서 데이터 기반 유지 관리 전략으로 전환하고 있습니다.

AI가 보다 저렴하고 접근 가능해짐에 따라 제조업체는 센서 및 전산화된 정비 관리 체계 (CMMS) 장비 유지 관리를 최적화합니다.

첫 번째 단계는 정확한 데이터 수집입니다.

중요한 자산에 AI 기반 상태 모니터링 센서를 설치하여 귀중한 실시간 성능 데이터를 수집하고 전달합니다.

이 데이터는 고장 모드 및 영향 분석(FMEA)을 수행하는 데 중요합니다. 이를 통해 기술자는 결함이 있는 부품을 정확히 찾아내고 우세하거나 일반적인 장비 오류를 제거할 수 있습니다.

이 데이터를 사용하여 고급 예측 모델은 고장이 발생할 가능성이 있는 시기를 예측하고 시정 조치를 수행하기 위한 적절한 타임라인을 추천할 수 있으므로 제조업체는 예측된 장비 가용성 메트릭을 기반으로 생산 일정을 구성할 수 있습니다.

제조업체는 이러한 AI 기반 조치를 사용하여 다음을 수행할 수 있습니다.

• 가동 시간 최적화

• 전반적인 장비 효율성(OEE) 증가

• 생산 손실 및 결함 최소화

• 예비 부품 재고 최적화

• 시설 전반의 유지보수 비용 절감

실제로 기업은 절약 유지비의 25~30% 예측 유지보수를 활용하여

2. 실시간 품질 검사 수행

경쟁이 심화됨에 따라 전 세계 기업들은 다음을 통해 고품질 제품을 제공하는 데 주력합니다. 린 제조 전략.

프로세스 개선, 낭비 제거, 실시간 결함 감지 및 수정에 중점을 둡니다.

이것은 소비자 행동을 변화시키는 중요한 요소인 품질 보증에서 중요한 역할을 합니다. 한 연구에 따르면 51% 의 소비자는 구매 시 가격보다 제품 품질을 우선시합니다.

품질 관리 표준을 충족하기 위해 현대 생산 현장에는 로봇, 센서 및 품질 검사 카메라가 있습니다. 이러한 AI 기반 장치는 기계 학습을 사용하여 생산 패턴을 모니터링합니다.

시간이 지나면 이러한 시스템은 서로 다른 이미지를 결합하여 제품 품질을 비교하기 위한 데이터베이스를 만듭니다.

품질 검사 카메라

이미지 인식 기능이 있는 고해상도 카메라는 제품 표면의 가장 작은 이상을 식별할 수 있습니다.

이러한 결함 중 일부는 사람의 눈에는 보이지 않지만 제품의 성능이나 안전에 중대한 영향을 미칠 수 있으므로 기계 검사에서 매우 중요한 부분입니다.

실제로 제너럴 모터스는 AI 기반 카메라 로봇 조립 라인에서 이상 현상을 감지하여 72개의 구성 요소 오류를 나타냅니다.

이러한 기술은 금속 제조 및 정밀 가공 작업에 필수적입니다.

컴퓨터 비전

컴퓨터 비전은 AI 시스템의 필수적인 부분이며 제조업체가 완제품의 품질 검사를 수행하는 데 도움을 줍니다.

Keyence는 벨기에에 본사를 둔 회사로 설계 및 공급을 전문으로 합니다. 머신 비전 시스템 다양한 제조 시설에서 자동화된 검사를 위해.

이 시스템은 실시간 품질 검사를 위해 패턴, 색상, 조립 요소 및 결함을 식별하도록 훈련되었습니다.

생산 프로세스 전반에 걸쳐 AI를 사용하여 이상 현상을 추적하면 제조업체가 생산 비용을 관리할 수 있습니다.

또한 시스템이 수백만 개의 제품을 정확하게 모니터링하고 품질 검사 보고서를 자동으로 문서화할 수 있으므로 검사 검사 수행 비용이 절감됩니다.

3. 설계 및 생산 계획을 위한 컴퓨터 알고리즘 사용

제조업체는 소비자의 요구를 충족시키기 위해 노력하면서 몇 가지 문제에 직면합니다.

제조업체에 대한 요구가 증가하고 있습니다. 지속 가능한 프로세스. 동시에 소비자의 요구는 제품 품질에 따라 계속 변화하고 있으며, 가격및 공급망 제약.

기업은 리드 타임을 단축하고 개발 및 계획 프로세스를 최적화해야 합니다.

컴퓨터 지원 설계 프로세스

회사는 고급 디자인 솔루션을 활용하여 제품 디자인, 신속한 프로토타이핑 및 테스트를 촉진합니다.

CAD(Computer-Aided Design) 소프트웨어 개발자는 AI 기술을 사용하여 생성 제품 설계를 위한 기계 학습 기술을 사용하여 제품 설계 프로세스를 최적화합니다.

생성적 방법을 사용하여 제품을 설계할 때 컴퓨터는 과거 데이터를 활용하여 반복되는 설계 제약 조건을 식별합니다. 이 시스템은 적절한 제조 재료 및 제조 방법을 제안하고 최적의 기능을 위해 구성 요소를 최적화합니다.

AI 기반 제품 설계는 더 저렴한 제조를 촉진하고 적층 제조 전략을 보완합니다.

생산 일정 및 용량 계획

대부분의 제조 시설에서 생산 일정은 자주 변경되는 지배적인 시장 수요에 따라 달라집니다. 기업은 이러한 변화를 추적하고 그에 따라 생산 일정을 조정해야 합니다.

고용함으로써 생산 및 용량 계획 솔루션 기계 학습 기능을 통해 제조업체는 실시간 시뮬레이션을 실행하고 그 결과를 분석하고 정보를 사용하여 고급 계획, 스케줄링 및 생산을 더 잘 실행할 수 있습니다.

제조업체는 시리얼 과 엡솔루트 생산 및 용량 계획을 공급망 계획 솔루션에 통합하여 계획자가 생산 자원을 최적화하고 전반적인 생산 효율성을 높일 수 있도록 지원합니다.

4. 현장 생산성 극대화

인공 지능은 제조 공정 전반에 걸쳐 작업을 원활하게 진행하고 지능적인 경로 계획 및 자동화된 생산을 통해 생산 효율성을 극대화할 수 있습니다.

자재 취급 및 경로 계획

작업 현장 운영은 한 지점에서 다른 지점으로 다양한 상품의 이동을 수반합니다. 재료 취급은 시간이 많이 걸리고 반복적이며 부실한 취급 작업으로 인해 제조업체는 시간과 비용을 낭비할 수 있습니다.

내부 운송 활동을 자동화하면 생산 병목 현상이 제거되고 생산성이 향상됩니다. 자재 취급 활동을 자동화하기 위해 기업은 다음과 같은 다양한 AI 기반 기술을 사용합니다.

AGV, 로봇 및 AMR은 피로 없이 반복 작업을 수행할 수 있습니다. 특정 간격으로 상품을 배송하고 위험 물질을 처리할 수 있습니다.

AGV는 생산 현장에서 고정된 경로를 따라가는 지능형 장치입니다. 여기에는 지상의 가드레일이나 표시를 감지하는 여러 온보드 센서가 포함되어 있습니다.

AMR은 더 나은 유연성과 자율 경로 계획을 위해 설계되었습니다. 컴퓨터 비전과 기계 학습을 사용하여 경로를 따라 장애물을 감지하고 자동으로 방향을 변경하여 가장 효율적인 경로를 결정하는 카메라, 스캐너 및 레이저가 장착되어 있습니다. 이러한 시스템은 사람, 지게차, 생산 라인 또는 팔레트가 있는 경로를 피합니다.

AGV 및 AMR 시장은 18억 달러에 달할 것으로 예상 그들의 수요가 제조에서 증가함에 따라.

실제 세계에서 경로 계획

또한 공급망 관리자는 경로 계획을 위해 기계 학습 알고리즘을 사용합니다.

택배 출동 전 GPS 데이터를 수집해 교통량이 많은 도로나 악천후 지역을 파악해 가장 효율적인 경로를 찾는다.

이를 통해 제조업체는 필수 공급품을 받고 적시에 배송할 수 있습니다.

생산에서 로봇 사용

생산 라인에서 로봇을 사용하면 인력의 생산성이 향상됩니다.

로봇은 높은 정확도, 오류 감지 기능(컴퓨터 비전 덕분에), 반복 작업의 자동화 및 높은 생산 속도 때문에 선호됩니다. 또한 분류 및 포장과 같은 여러 작업을 수행할 수 있습니다.

AI 기반 자재 취급 시설은 비용 효율적입니다. 공장 현장에서 XNUMX시간 내내 생산성을 높일 수 있습니다.

작업 현장에서 로봇, AMR 및 AGV를 사용하면 생산성이 향상되고 제조업체가 투자 수익을 극대화할 수 있습니다.

5. 공급망 계획에서 기계 학습 활용

수요 계획에 AI를 사용하는 것은 수익 성장을 강화하고 생산 비용을 절감하며 생산 계획자, 조달 팀 및 공급망 관리자가 부가 가치 활동에 전념할 수 있는 시간을 확보하는 데 필수적입니다.

기계 학습 시스템은 점점 더 복잡해지는 공급망을 관리하고 수요를 정확하게 예측하는 데 매우 중요합니다.

그들은 과거 판매 데이터를 수집하고, 소셜 미디어 웹사이트를 스크랩하고, 글로벌 금융 데이터를 모니터링하고, 거시 경제 동향을 평가합니다. 날씨, 재고 기록.

기계 학습 솔루션은 이 데이터에서 학습하고 이를 사용하여 미래 수요를 보다 정확하게 예측하여 계절성, 신제품 출시 및 재고 판촉의 영향을 완화합니다.

이것은 효과적인 예측 조치의 중요한 부분입니다. 제품의 라이프사이클, 항목의 도입, 성장, 성숙 및 쇠퇴 중에 신뢰할 수 있는 예측을 보장하고 각 단계의 시작을 정확하게 결정합니다.

결론: 제조 분야의 AI 사례

AI 기술은 설계와 생산에서 공급망 계획에 이르기까지 제조 산업의 모든 측면에 적용할 수 있습니다. 제조업에 적용할 수 있는 전망은 무궁무진하며 기업은 이를 활용하여 사업을 확장하고 글로벌 플레이어와 유리하게 경쟁할 수 있습니다.

산업 연구원들은 생산 장비의 기능을 개선하기 위해 기계 학습 알고리즘을 향상시키는 방법을 지속적으로 모색하고 있습니다.

하지만 딜로이트에 따르면 91% 의 AI 프로젝트가 기대치를 충족하지 못합니다. 제조업체는 적절한 AI 솔루션을 선택하기 전에 기존 생산 격차를 식별해야 합니다.

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• 출처: https://www.toolsgroup.com/blog/ai-in-manufacturing/