AI 기술로 제조 인력 재정의
인공 지능 기술 일상적인 결정에서 공식적인 수준의 결정에 이르기까지 전체 제조 에코 시스템을 자동화하고 원활하게하는 데 크게 기여했습니다. 전 세계의 많은 사람들이 제조 조직이 기계에 의존하고 사람의 직업을 제거 할 수 있는지 궁금합니다.
주제가 감정적으로 고조 되더라도 제조 관리자는 사실을 사용하여 AI 및 기타 디지털 파괴 기술이 비즈니스에서 어떻게 사용될 수 있는지 결정할 수 있습니다. 다른 제조 회사와 경쟁하기 위해 제조업체는 혁신을 가속화하고 알려지지 않은 방해 요소에 대한 두려움을 느끼지 않아야합니다. 협박 적으로 들릴지 모르지만 제조에서의 인공 지능 또한 흥미롭고 사라지지 않습니다.
출처: 시장과 시장
제조 산업의 AI 애플리케이션
제조 부문에서 AI가 적용되는 위치와 제조에서 AI의 작동 방식을 계속 읽으십시오.
- i) 직장 내 개인 비서
중요하고 기존의 응용 프로그램 중 하나 제조 산업의 AI 자연어 처리를 사용하여 고객과 의사 소통하고, 질문을 해결하고, 업무를 수행하고, 몇 가지 권장 사항 등을 제공하는 인력의 개인 비서입니다.
- ii) 얼굴 인식 :
이 얼굴 인식은 가장 큰 소셜 미디어 플랫폼 인 Facebook이 사람의 얼굴을 인식하기 시작했을 때 처음으로 알려졌습니다. 제조 산업에서는 AI 응용 프로그램을 사용하여 품질 관리 및 보안 허가를 시각적으로 확인할 수 있습니다. 예를 들어, 감자 칩이 빨간 젤리 빈 또는 올바른 황금색으로 포장에 버려지면이 AI는 잘 작동하며 청중에서 당신을 식별합니다.
III) 사기 탐지 :
은행은 AI를 사용합니다 계정에 대해 '비정형적인'청구가 발생하는 시점을 파악하여 사기 경고를 유발합니다. 제조업체는 결함이 있음을 나타내는 정상적인 패턴 이외의 고객 주문을 표시하기 위해 동일한 이상을 모니터링 할 수 있습니다. 또한 규정 및 보안 주문 준수 여부를 모니터링하는 데 사용할 수 있습니다.
- iv) 예측 유지 보수 분석
관리자는 인공 지능 기본 제공 BI 솔루션을 사용하여 매우 정확한 예측을 찾을 수 있습니다. 지식 기반을 늘리고 패턴을 식별하며 효과를 찾아 관계를 유발합니다. 또한 데이터는 예측 된 출력 및 정확도를 향상시키는 데 도움이됩니다.
- v) 자동화
제조 공장의 많은 일상적인 작업은 최신 AI로 자동화됩니다. 워크 플로가 설정되어 데이터 포인트를 반영하고, 생성 된 보고서, 신호 알림, 재주문 배치, 부품 예약, 검토를위한 플래그 문제, 직원 파견 및 업데이트 일정이 가능합니다.
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AI 기술의 현재 상태
많은 업계 학자들은 AI가 모든 사업, 특히 제조 부문에 큰 영향을 미친다는 데 동의합니다. 가트너 (Gartner) IT 서비스 관리 회사는 2020 년까지 고급 분석 플랫폼의 사용자 수가 증가 된 데이터 검색 기능으로 차별화 될 것이며 이는 두 배의 속도와 비즈니스 가치를 제공 할 것이라고 말했다.
AI는 예측 분석을 사용하는 네트워크 공급망에서부터 내장 BI 기능이있는 ERP 솔루션에 이르기까지 여러 기술에 내장되어 있습니다.
당신에게 명확한 아이디어를 줄 생각으로, 우리는 평판이 좋습니다. 제조 회사 예를 들어, 제조 분석을 재정의하기 위해 AI를 도입했습니다.
Sight Machine, AI를 출시하여 제조 분석 재정의
샌프란시스코에 위치한 제조 분석 회사 인 Sight Machine은 정보를 수집, 개선 및 검사하여 실행 가능한 통찰력과 실시간 가시성을 확보하는 인공 지능 기반 제조 분석 플랫폼을 제공함으로써 제조 산업을 혼란시키는 것을 목표로합니다.
이 회사의 Factory TX 플랫폼은 제조업체에게 클라우드 및 생산 시설에서 머신 데이터를 얻을 수있는 적응성을 제공합니다. 이 도구를 사용하면 여러 산업 시설 IoT 데이터 섭취를 신속하게 배포하고 중앙 집중식으로 관리 할 수 있습니다. 통찰력은 실시간으로 생성되며 장치 데이터, 프로세스 품질 데이터 및 제품 데이터를 설치된 Enterprise Resource Planning 데이터와 통합하고 다음을 사용하여 중요한 통찰력을 생성하도록 처리합니다. 기계 학습 그리고 AI.
제조에서 AI의 주요 장점은 절차뿐만 아니라 디지털 트윈 리소스를 만드는 것입니다. 공장 관리는 AI를 사용하여 사람, 기계, 재료 및 프로세스를 추적하여 끊임없는 프로세스 개발을 추진합니다. 또한이 플랫폼은 여러 제조업체, 역사가, Enterprise Resource Planning 및 기타 시스템의 데이터를 결합하는 데 도움이됩니다. 또한이 플랫폼은 품질 향상, 시간 단축, 용량 활용도 증가, 불량률 감소, OEE 측정 및 생산성 향상 등을 지원합니다.
인공 지능또한 인간의 업무 수행을 돕는 데 중요한 역할을합니다. AI는 비즈니스 통찰력과 의사 결정을 개선하기위한 도구 일뿐 아니라 대체 도구는 아닙니다.
인력에서 AI 기술의 영향
AI라는 용어는 작업자가 기계를 스스로 운영하고 로봇이 사람의 관심없이 점차 용접되고 부품에 볼트로 고정되는 미래를 시각화 할 수있게합니다. 많은 스마트 제조 회사가 성장함에 따라 인간은 여전히 운영에서 중요한 역할을 수행하고 있으며 이는 수십 년 동안 계속 될 것으로 보입니다.
이러한 잘못된 가정은 개선 및 고급 응용 프로그램으로 이어질 수 있습니다. 직원들은 인공 지능 기술이 인적 일자리의 감소를 보장한다고 가정 할 수 있습니다. 엔지니어, 데이터 과학자 및 기타 기술자는 실수로 제조업의 수명이 짧으며 곧 기술로 대체 될 것이라고 생각할 수 있습니다. 이러한 두려움은 차세대 숙련 된 전문가들이 제조 산업에서의 고용을 고려조차하지 못하게 할 수 있습니다.
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제조에 숙련 된 전문가가 부족한 것은 산업계의 주요 관심사 중 하나입니다. 숙련 된 지원자가 부족하여 미국에서 약 426,000 개의 제조업 일자리가 채워지지 않습니다. 그러나 기업의 80 %는 AI 프로젝트를 구현하는 데 필요한 인력이 부족합니다.
따라서 미스터리가 만들어집니다. 숙련 된 작업자는 AI 기술이 일자리를 제거한다는 딜레마에 빠지기 때문에 빈 자리에 지원하지 않을 수 있습니다. 그러나 숙련 된 직원이 없기 때문에 이러한 정교한 기술을 구현하기가 어렵습니다.
AI 기술에 능숙한 직원에 대한 수요가 높지만 후보자를 채용하는 것은 그렇게 간단하지 않습니다. 따라서 일부 제조업체는 내부 AI 전문 지식을 개발하기 위해 교육을 제공하고 있습니다. 경험을 얻는 실질적인 방법 중 하나는 소프트웨어 제공 업체 및 타사 리소스를 이용하는 것입니다.
최종 단어
새로운 최신 기술을 활용하고 AI 기술 및 머신 러닝과 같은 프로세스를 업데이트하는 것은 제조 산업에서 경쟁력을 유지하고 관련성을 유지하기위한 핵심 요소입니다. 인공 지능은 제조업체가 채택 할 수있는 가장 효과적이고 강력한 플랫폼 중 하나입니다. 제조 회사는 최대한의 자신감을 가지고 미래에 집중해야하므로 적극적으로 결정을 내립니다.
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출처 : https://www.usmsystems.com/ai-technology-in-manufacturing-industry/
