소비자 기반 AR 엔드 포인트를 검토하는 데 많은 시간을 할애하지만 오늘날 기업에서 더 큰 단기적 영향을 볼 수 있습니다. 이것은 다음을 포함한 많은 형태를 취합니다. 카메라 상거래 과 협동. 그러나 오늘날 엔터프라이즈 AR에 미치는 가장 큰 영향은 산업 환경입니다.
여기에는 조립 및 유지 관리를 지원하는 AR 시각화가 포함됩니다. 아이디어는 AR의 가시선 방향이 일선 작업자를 안내 할 수 있다는 것입니다. 2D 명령으로 수행해야하는 "정신적 매핑"에 비해 가시선 지원으로 더 효과적입니다.
이러한 효과는 AR 유도 속도, 정확성 및 안전성에서 비롯됩니다. 이러한 마이크로 효율성은 대규모로 배포 할 때 가치있는 수익을 가져옵니다. 거시적 혜택에는 업무 부담 감소와 제도적 지식을 보존 할 수있는 "기술 격차"가 포함됩니다.
그러나 이것이 오늘날 어떻게 구체화되고 있으며 누가 위의 엔터프라이즈 AR 이점을 실현하고 있습니까? 우리의 연구 부서 인 ARtillery Intelligence는 보고서에서 다음 질문에 답했습니다. 엔터프라이즈 AR : 모범 사례 및 사례 연구, GE의 AR 배포부터 시작하여 아래에서 발췌했습니다.
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2. 증강 현실 (AR)이 식품 서비스 산업을 재편하는 방법
항공기 엔진을 만들 때 실수는 많은 비용이들 수 있습니다. 이러한 이유로 항공 우주 회사는 품질 관리에 엄청난 수준의 중점을 둡니다. GE Aviation은 엔진 조립 및 유지 보수 오류로 인해 매년 수백만 달러의 손실을 입는 그러한 회사 중 하나입니다.
이러한 손실은 특히 생산성 손실, 실수 수정 시간 및 기타 지연으로 인해 발생합니다. 항공기 엔진 작업을 프로세스의 한 부분에서 발생하는 문제가 상호 관련된 작업 및 프로세스에 파급 효과를주는 매우 복잡한 조립 라인으로 생각할 수 있습니다.
계단식 지연 외에도 더 많은 비용이 드는 요인은 고객이이를받을 때까지 감지되지 않는 어셈블리 오류입니다. 이러한 경우 고객 만족에 대한 무형의 타격은 말할 것도없고 전문가를 고객의 위치로 파견해야하므로 수리 비용이 증가합니다.
GE에서 오류가 발생하기 쉬운 영역 중 하나는 B- 너트입니다. 이는 적절한 흐름과 봉쇄를 보장하기 위해 항공기 엔진 유체 라인에 필요한 밀봉을 제공합니다. 이 씰에는 특정 수준의 토크가 필요합니다. 너무 느슨하거나 너무 꽉 조이면 위의 많은 비용이 드는 시나리오가 발생할 수 있습니다.
이러한 지속적인 문제점을 감안할 때 GE는 기계가 처음부터 제대로 작동 할 수 있도록 지원할 수있는 기술을 찾고있었습니다. AR은 다양한 방식으로 역학을 안내 할 수있는 가시선 주석을 고려할 때 논리적 대답이되었습니다. 작업 업 스킬, 그것은 시스템을 고안했습니다.
특히 GE는 Upskill의 Skylight AR 플랫폼과 Google Glass Enterprise Edition을 사용했습니다. 이 도구는 표준 Wi-Fi 지원 토크 렌치와 통합되었습니다. 전체적으로 정비사는 토크 수준을 확인하는 데 도움이되는 안내와 직관적 인 지침을받습니다.
예를 들어 정비사가 토크 렌치를 사용해야 할 때 무대에 오면 Skylight 소프트웨어는 Google Glass EE를 통해 색상 코드 표시기를 통해 토크 수준을 확인합니다. 올바른 토크가 일치하면 정비사가 계속 진행할 수 있습니다.
토크 최적화 외에도 AR은 광범위한 의미에서 GE 역학을 지원합니다. 예를 들어, 일반적인 FAA 승인 조립 절차는 정비사에게 엔진을 떠나 테이블이나 모니터로 걸어가 작업이 해당 지침과 일치하는지 확인하도록 지시합니다.
AR 가시선 지침 및 비디오는 반대로 정보를 관련 위치에 더 가깝게 배치합니다. 이는인지 부하를 줄이고 정확도를 높일뿐만 아니라 속도와 효율성을 높여줍니다. Mechanics는 또한 Google Glass의 카메라를 활용하여 실시간 원격 지원을 호출 할 수 있습니다.
카메라에 대해 말하자면 추적이라는 또 다른 가치를 제공합니다. 역학의 작업을 추적함으로써 GE는 더 큰 분석 및보고를 보유합니다. 이는 자체 지속적인 시스템 최적화를위한 것일 수도 있고 관리 체인에 대한 자세한 엔진 유지 보수 파일을 유지하기위한 것일 수도 있습니다.
이 보고서의 앞부분에서 언급 한 요점을 되풀이하기 위해 AR은 안내 복잡한 작업 대 훈련 직원. 항공 조립과 같은 복잡한 안내가 그 좋은 예입니다. "인지 부하"와 그에 따른 실수를 줄여줍니다.
이론적 이점 외에도 정량화 가능한 결과가 있습니다. GE의 초기 배포는 작업 완료 시간 측면에서 8-11 %의 효율성 향상을 달성했습니다. 어떤 경우에는 38 분에서 51 % 개선 된 25 분 완료를 달성했습니다.
AR의 이러한 이점에 대해 역학도 중요하게 판매됩니다. 참가자의 60 %는 기존 방법보다 AR 사용을 선호한다고 답했습니다. 우리가 검사하는,이 최종 사용자 구매는 모든 엔터프라이즈 AR 배포의 중요한 구성 요소입니다. 그것 없이는 보통 실패합니다.
위의 모든 항목에 대한 재정 지향적 인 최종 결과에 대해 GE는 본격적인 운영에 비추어 효율성과 정확도 향상을 분석하고 수백만 달러를 절약 할 수 있다고 추론했습니다. 이는 배포 비용보다 훨씬 더 많으며 가치있는 ROI를 나타냅니다.
"우리는 Skylight with Glass가 오류를 최소화하고, 제품 품질을 개선하고, 기계 효율성을 높이는 능력 측면에서 진정한 판도를 바꿀 잠재력이 있다고 믿습니다."라고 GE 항공 관리자 인 Ted Robertson이 말했습니다.
여기서 잠시 멈추고 다른 엔터프라이즈 AR 사례 연구와 함께 다음 편으로 돌아가 보겠습니다.
PlatoAi. Web3 재창조. 데이터 인텔리전스 증폭.
