인공지능(AI)은 일반적으로 인간의 지능이 필요한 작업을 수행할 수 있는 컴퓨터 시스템을 개발하는 것을 의미합니다. 이러한 작업에는 학습, 추론, 문제 해결, 자연어 이해 및 인식이 포함됩니다. 생각하고 적응할 수 있는 기계를 만드는 것입니다.

제조업에 AI를 도입하면 상당한 이점 외에도 과제와 우려가 제기되어 기업이 AI 구현을 주저하게 만듭니다.

제조 분야 AI의 과제

“많은 제조업체가 AI와 AI가 프로세스를 개선할 수 있는 방법을 잘 알고 있지만 구현에 대해서는 타당한 우려를 갖고 있을 수 있습니다.” 

결국, 이를 가치 있게 만들려면 재정적 헌신, 직원 동의 및 기술이 필요합니다. 다음은 그들이 탐색해야 할 몇 가지 사항입니다.

구현 비용 및 불확실한 ROI

구현 비용과 ROI(투자 수익)를 둘러싼 불확실성이 주요 장애물입니다. 초기 투자에는 AI 인프라, 도구, 숙련된 인재 확보가 포함되며, 이는 기업에 상당한 재정적 부담이 될 수 있습니다. 제조업체는 단기적으로 실질적인 수익을 실현할 수 없다는 불확실성 때문에 AI 도입을 주저하는 경우가 많습니다.

기술 및 전문성 부족

노동자 잠재적으로 생산성을 35% 향상할 수 있습니다. AI를 채용함으로써. 제조업은 기술에 정통한 인력을 더 많이 필요로 하기 때문에 고군분투하고 있습니다. 이러한 역량을 갖춘 직원을 채용, 유지, 기술 향상하는 것은 AI를 제조 프로세스에 원활하게 통합하는 것을 방해하는 중요한 과제입니다. 

데이터 프라이버시 및 보안 문제

독점 디자인, 고객 정보 등 민감한 데이터를 다루는 제조업체는 상당한 개인정보 보호 및 보안 문제에 직면해 있습니다. 잠재적인 위반, 지적 재산 도난, 엄격한 보호 규정 준수 필요성에 대한 끊임없는 걱정이 있어 AI 구현에 복잡성이 가중됩니다.

레거시 시스템과의 통합

AI 기술을 제조 분야의 기존 인프라(종종 오래된 경우가 많음)와 통합할 때 호환성 문제가 발생합니다. 레거시 시스템을 개조하거나 교체하는 것과 관련된 복잡성과 비용은 AI를 기존 제조 프로세스에 원활하게 통합하는 데 실질적인 과제를 제기합니다.

문화적 저항과 조직적 도전

변화에 대한 문화적 저항과 근로자들 사이의 일자리 대체에 대한 우려가 만연한 문제입니다. 저항을 극복하고 AI로 강화된 제조 방식으로 원활하게 전환하려면 전사적 조정을 달성하고 리더십 약속을 확보하며 효과적인 변화 관리 전략을 구현하는 것이 필수적입니다.

제조 분야에서 AI의 이점

AI는 제조와 같은 산업에서 필수적입니다. 제품의 90%가 금속 주물을 가지고 있습니다., 평균적인 사람은 일반적으로 주조 금속 부품으로부터 10피트 이내에 있습니다. AI는 사람들이 매일 접하는 이러한 금속 부품을 만드는 효율성을 높이는 데 도움이 됩니다. 이를 통해 기계는 더욱 효율적이고 혁신적으로 작동할 수 있어 생산이 더욱 빠르고 효율적으로 이루어집니다. 

제조 분야의 AI는 많은 이점을 제공합니다. 다음은 그 중 일부입니다.

1. 생산 공정 간소화

AI는 공급망 관리, 예측 유지 관리, 수요 예측을 최적화하여 제조 생산 프로세스를 간소화했습니다. AI는 방대한 양의 데이터를 분석하여 원자재 수요를 정확하게 예측하고 시기적절한 가용성을 보장하며 부족을 최소화하는 데 도움을 줍니다.

또 다른 AI 애플리케이션인 예측 유지보수, 장비 상태 모니터링이 포함됩니다. 실시간. 센서의 데이터를 분석하면 기계가 고장날 가능성이 있는 시기를 예측하고 사전 예방적인 유지 관리를 통해 비용이 많이 드는 가동 중지 시간을 방지할 수 있습니다. 이는 장비의 수명을 연장하고 전체 비용을 절감합니다.

AI 알고리즘을 활용한 수요 예측을 통해 제조업체는 시장 동향과 변동을 예측할 수 있습니다. 이러한 통찰력을 통해 생산 일정과 재고 수준을 더 잘 계획할 수 있어 과잉 생산이나 재고 부족을 방지할 수 있습니다. 결과적으로 자원의 최적화된 사용을 통해 운영 효율성이 향상되고 비용이 절감됩니다.

2. 향상된 품질 관리 및 결함 감지

컴퓨터 비전과 머신 러닝은 품질 관리와 결함 감지를 크게 향상시킵니다. 컴퓨터 비전을 사용하면 기계가 시각적 데이터를 "보고" 분석하여 제품의 결함을 정밀하게 검사할 수 있습니다.

"머신 러닝 알고리즘은 패턴과 기록 데이터를 통해 학습하여 기존 검사 방법으로는 눈에 띄지 않을 수 있는 미묘한 결함을 인식하는 데 점점 더 능숙해졌습니다." 

그 결과 제품 리콜 및 재작업이 크게 감소했습니다. 제조 초기에 결함을 식별하고 해결하면 기업은 고품질 제품만 시장에 출시할 수 있습니다. 이를 통해 고객 만족도가 향상되고 결함이 있는 제품을 재작업하고 리콜을 관리하는 데 드는 비용이 크게 절감됩니다.

3. 작업자 안전 및 인체공학성 강화

AI는 제조 분야에서 작업자 안전과 인체공학성을 향상시키는 데 기여합니다. 한 가지 측면에는 AI 기반 협동 로봇(코봇)을 사용하여 위험한 작업을 수행하는 것이 포함됩니다. 

이러한 기계에는 작업자에게 위험을 초래할 수 있는 환경에서 탐색하고 작동할 수 있는 센서와 AI 알고리즘이 장착되어 있습니다. AI 기반 로봇은 잠재적으로 위험한 상황에서 작업을 수행하여 작업장 사고 및 부상 가능성을 줄이는 데 도움을 줍니다.

AI 기반 시스템은 인체공학 분석 및 부상 예방에도 사용됩니다. 자세, 움직임, 작업량 등의 요소를 분석하여 작업자의 신체적 부담을 평가할 수 있습니다. 

잠재적인 인체공학적 문제를 식별하면 예방 조치로 이어질 수 있습니다. 여기에는 반복적이거나 힘든 작업과 관련된 부상 위험을 완화하기 위한 작업대 조정 또는 교육 제공이 포함됩니다. 

제조 부문의 성공적인 AI 구현

제조 분야에서 성공적인 AI 구현에는 다음과 같은 전략적 고려 사항과 주요 관행이 포함됩니다.

• 명확한 목표: 효율성 향상, 비용 절감, 제품 품질 향상 등 AI 구현을 위한 구체적인 목표를 정의합니다. 
• 파일럿 프로젝트 : 광범위한 구현에 앞서 소규모 AI 프로젝트부터 시작하여 타당성을 테스트하고 과제를 식별하며 실질적인 이점을 입증하세요. 
• 자료 관리: AI 알고리즘의 기반을 제공하기 위해 강력한 데이터 수집, 저장 및 분석 프로세스를 구축합니다.
• 사이버 보안 조치: 민감한 데이터를 보호하고 잠재적인 위협으로부터 보호하기 위해 사이버 보안 프로토콜을 구현합니다.
• 사용자 교육 및 참여: 직원들에게 AI 시스템에 대한 포괄적인 교육을 제공하고 구현 프로세스에 참여시켜 수용과 이해를 구축합니다.

제조 분야에서 AI를 최대한 활용하기

제조업체는 주로 초기 비용, 빠른 수익에 대한 불확실성, 기술 부족 때문에 AI 사용을 주저합니다. 소규모 실험을 통해 이러한 우려를 극복하고 기술에 대한 지식을 홍보하면 제조 산업에서 더 폭넓은 채택을 장려할 수 있습니다.

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• 출처: https://www.aiiottalk.com/why-manufacturers-hesitating-to-use-ai/