인공 지능 (AI)은 제조에 가장 일반적으로 적용 전체 장비 효율성 (OEE)과 생산의 첫 번째 통과 수율을 개선합니다. 시간이 지남에 따라 제조업체는 AI를 사용하여 가동 시간을 늘리고 품질과 일관성을 개선하여 더 나은 예측을 할 수 있습니다.
디지털화의 많은 구성 요소와 마찬가지로 AI 구현은 압도적으로 보일 수 있습니다. 직관적 인 컴퓨팅 성능과 연결된 머신에서 생성 된 수십억 개의 데이터 포인트를 효과적으로 사용하고 관리하는 방법에 대한 우려는 제조업체 사이에서 일반적입니다. 많은 사람들이 시작하는 방법을 잘 모르고 AI 채택에 대한주의를 비용, IT 요구 사항 및 / 또는 "인더스트리 4.0"이 준비되지 않은 것에 대한 두려움 때문이라고 생각합니다.
경쟁력을 유지하려면 제조업체가보다 데이터 중심의 비즈니스 모델에 적응하는 것이 중요합니다. 여기에는 종종 직원, 하드웨어 및 소프트웨어 업그레이드의 재구성이 포함됩니다.
미래와 관련된 개념 인 AI가 이제 현실이되었으며 오늘날 공장에 적용 할 수 있습니다. 산업 AI가 제조를 혁신하는 5 가지 방법과 구현 팁은 다음과 같습니다.
예측 및 예방 유지 보수
생산 작업에서 가장 큰 가동 중지 시간 중 일부는 기계 또는 전기적 고장으로 인해 핵심 기계가 오프라인 상태에 있기 때문에 발생할 수 있습니다. 일반적으로 기계의 권장 예방 유지 보수 일정을 추적하여 고장을 쉽게 예방할 수 있습니다. PM은 종종 간과되거나 완료하기에 최적의 타임 라인에 최적화되지 않습니다. IoT 장치의 힘으로 센서, MES 데이터 및 기계 학습 알고리즘을 통해 제조업체는 많은 기계 데이터 포인트를 활용하여 고장을 예측할 수 있습니다. PM 일정은 예상 고장 전에 최적화되어 기계를 최고의 상태로 유지하고 생산 현장을 원활하게 운영 할 수 있습니다.
공급망 최적화
오늘날의 공급망은 수천 개의 부품과 수백 개의 위치가있는 관리하기 매우 복잡한 네트워크입니다. AI는 제품을 생산에서 고객에게 신속하게 전달하는 데 필요한 도구가되고 있습니다. 기계 학습 알고리즘을 통해 제조업체는 모든 제품에 대해 최적화 된 공급망 솔루션을 정의 할 수 있습니다. '다음 분기에 몇 개의 저항을 주문해야합니까?'와 같은 질문 또는 '제품 A에 대한 최적의 배송 경로는 무엇입니까?'는 최적의 추정치에 의존하지 않고 마침내 답을 얻을 수 있습니다.
사내 재고 관리는 그 자체로 큰 도전이 될 수 있습니다. 생산 라인은 재고에 크게 의존하여 라인을 공급하고 제품을 생산합니다. 각 프로세스 단계에는 작동하는 데 일정량의 구성 요소가 필요합니다. 일단 소비되면 처리를 계속하려면 정시에 보충해야합니다. 공장 현장에 필요한 모든 재고를 보관하는 것은 AI가 관리하는 데 도움이되는 과제입니다. AI는 부품 수량, 만료 날짜를 확인하고 공장 전체의 배포를 최적화 할 수 있습니다.
생산 최적화
프로세스 최적화는 수많은 기록 데이터 세트를 포함하는 데이터 집약적 인 작업 일 수 있습니다. 어떤 공정 매개 변수가 최고의 제품 품질을 생성하는지 정확히 파악하는 것은 쉬운 일이 아닙니다. 제조 및 품질 엔지니어는 공정 매개 변수를 항상 최적화하기 위해 수십 개의 실험 설계를 실행하지만 종종 비용과 시간이 많이 소요될 수 있습니다. AI의 빠른 데이터 처리 속도로 엔지니어는 다양한 제품에 최적화 된 프로세스 레시피를 찾을 수 있습니다. '최고의 수율을 위해 어떤 컨베이어 속도 또는 온도를 입력해야합니까?'와 같은 질문 또는 '이 하이 피치 신흥 기술 회로 기판에 어떤 기계를 사용해야합니까?'. AI는 모든 생산 데이터 포인트에서 지속적으로 학습하여 프로세스 매개 변수를 지속적으로 개선합니다.
예측 수율
생산량 예측 대화는 제조 분야에서 AI가 논의 될 때 항상 발생합니다. 고정밀 예측 AI 모델에 대한 ROI는 무한합니다. 수율을 예측하면 향후 구성 요소 요구에 대비하여 공급망 및 재고 관리를 더 잘 준비 할 수 있습니다. 수율이 예상보다 낮을 지 여부를 알면 수요 요구를 충족하기 위해 생산 시간을 늘리도록 생산 관리에 경고 할 수 있습니다. 수율 예측은 AI가 해결해야하는 데이터가 많은 복잡한 문제입니다.
증강 된 가상 현실
증강 및 가상 현실 기술이 매일 향상되고 더 많은 주요 회사가이 시장을위한 장치를 개발함에 따라 제조 산업이이를 완전히 채택하는 것은 시간 문제 일뿐입니다. 가상 현실은 제품 빌더가 조립 또는 예방 적 유지 보수 작업을 수행하도록 더 잘 교육하는 데 도움이 될 수 있습니다. 증강 현실은 공장 현장이나 현장에서 기계 학습을 통해 실시간보고를 제공하여 결함있는 제품과 운영 개선 영역을 신속하게 식별 할 수 있도록 도와줍니다. AR / VR 제조 애플리케이션은 무한하며 오늘날의 과제를 해결하는 데 중요한 역할을 할 수 있습니다.
보너스 : 에너지 관리
AI는 자주 간과되는 에너지 관리 영역을 도울 수 있습니다. 대부분의 엔지니어는 공장 에너지 소비 비용을 분석 할 시간이 없습니다. AI가 생산 작업의 에너지 소비를 조사하면 운영 비용을 크게 줄일 수 있습니다. 또한 비용 절감은 프로세스 개선 리소스에 더 많은 자금을 할당하여 더 높은 수율과 품질로 이어질 수 있습니다.
생산 문제가 발생하기 전에 실시간으로 자동으로 감지하는 시스템이 있다면 어떨까요?
이점은 액세스 가능하고 직관적 인 방식으로 예측 유지 보수, 재고 및 제품 이상 값을 감지하여 운영 우수성을 새로운 수준으로 끌어 올리는 것입니다.
이것은 경쟁 우위의 판도를 바꿀 것입니다. 예. 데이터는 새로운 베이컨이며 AI는이를 새로운 차원으로 끌어 올리고 있습니다.
PlatoAi. Web3 재창조. 데이터 인텔리전스 증폭.
출처 : https://www.iotforall.com/5-ways-industrial-ai-is-revolutionizing-manufacturing
