인공 지능 (AI), 기계 학습 (ML) 및 예측 분석과 같은 스마트 팩토리 디지털 기술은 제조업체가 생산성을 높일 수 있도록합니다. 또한 스마트 기술은 직원이 스마트 한 작업을 수행 할 수 있도록합니다.

Tractica의 연구 보고서에 따르면, 제조 회사는 현재 환경에 적당한 속도로 꾸준히 AI 기술을 도입하고 있습니다. Market Intelligence에 따르면 AI 서비스, 하드웨어 및 소프트웨어 서비스에 대한 전 세계 연간 제조 산업 투자는 2.9 년 2018 억 달러에서 13.2 년까지 2025 억 달러로 증가 할 것으로 예상됩니다. 제조 부문에서 AI 사용을 늘리면 생산 프로세스 비용이 절감되고 운영 효율성이 향상됩니다.

반면, 제조 시장의 인공 지능은 1.0 년 2018 억 달러에서 17.2 년까지 2025 억 달러로 예상 기간 동안 49.5 %의 복합 연 성장률 (CAGR)로 발전 할 것으로 예상됩니다. 빅 데이터 기술의 거대한 접근성과 벤처 캐피탈 투자의 성장은이 산업 시장에서 AI 개발을 촉진하는 주요 요인입니다.

이 블로그에서 우리는 제조에서 인공 지능의 가장 좋은 사용 사례 몇 가지를 포착했습니다. 아래 세션을 살펴 보자.

제조업 분야의 10 대 AI 사례

# 1 품질 점검

제조 장비의 일부 내부 결함은 눈으로 쉽게 찾을 수 없습니다. 경험이 풍부한 전문가조차도 제품의 결함을 감지 할 수 없었습니다. 인공 지능 및 기계 학습 기술 덕분입니다. 기계에서 가장 작은 결함을 감지 할 수 있습니다.

스마트 알고리즘은 지능형 알고리즘을 사용하여 기계의 생산성을 지속적으로 모니터링하고 오류가있는 경우 오류를 발견합니다. AI 기반 검사 도구는 완전 자동화 된 결함 탐지 프로세스를 제공합니다. 제조 분야의 지능형 장치 결함 탐지 도구는 장비 성능과 품질을 모니터링합니다. 미세 결함은 제조 과정에서 AI 도구를 사용하여 식별됩니다.

따라서 AI 지원 시스템은 제품 결함을 식별하고 모두 표시하며 인간 전문가에게 경고를 보냅니다.

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# 2 장비 고장 예측

제조업체는 여러 가지 방법으로 기계 / 제품 고장으로 어려움을 겪고 있습니다. 제품은 외부에서 완벽 해 보일 수 있지만 일단 사용하면 손상 될 수 있습니다. 그렇습니다. 기계에 발생하며 제조업체에게 큰 손실을 가져옵니다.

인공 지능 기반 도구 및 기계는 제품의 테스트 방법 및 기능에 대한 방대한 데이터를 사용하여 효율적으로 테스트해야하는 특정 영역을 식별합니다.

# 3 장비 예측 유지 보수

장치의 예측 유지 관리를 통해 제조업체는 장치 손상 오버 헤드를 피할 수 있습니다. ML 사용강화 된 예측 분석 솔루션기계 유지 보수 서비스가 필요한시기를 예측할 수 있습니다. 머신 러닝은 예기치 않은 다운 타임을 예방할 수있는 가장 뛰어난 기술 중 하나입니다.

분석 솔루션, 클라우드 및 사물 인터넷 (IoT) 센서뿐만 아니라 제조 산업 현대화에 중요한 역할을합니다. 유지 보수를 더 잘 예측하기 위해 기계에 내장되어 향후 발생할 장비 문제를 극복합니다.

많은 제조 회사가 인공 지능의 이점을 활용하고 있습니다. LG, 롤랜드 부시, 지멘스 등

USM의 AI 지원 제조 솔루션은 제조 공정 전반에 걸쳐 자동화를 제공합니다. 제조를위한 AI 서비스 및 응용 프로그램은 스마트 제조 작업을 달성하는 데 도움이됩니다.

기술팀은 고객 요청의 깊이를 이해합니다. 우리는 제조 산업의 시스템과 프로세스를 개선하기 위해 AI 기반 모빌리티 솔루션을 제공했습니다. AI 솔루션은 고객이 장비의 내부 상태를 제공하는 데 도움이되었습니다.

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# 4 디지털 쌍둥이

AI는 인프라, 제품 또는 서비스를 완전히 가상화하는 데 도움이됩니다. 제조 장치의 가상 표현 프로세스를 디지털 트윈이라고합니다. 센서 및 카메라와 같은 데이터 수집 도구를 사용하여 제조 환경의 물리적 표현이 완전히 가상화됩니다.

디지털 트윈이 제대로 작동하려면 장비의 데이터를 수집하는 센서와 같은 모든 스마트 구성 요소를 통합해야합니다. 클라우드 연결을 사용하면 스마트 구성 요소에서 생성 된 데이터가 수집, 저장 및 처리됩니다. AI 기반 시스템에는 방대한 양의 데이터가 필요하므로 Ai 시스템은 클라우드에서 데이터를 검색하여 회사에서 사용할 수 있습니다.

# 5 공급망 관리

공급망 관리에 인공 지능의 사용이 급격히 증가하고 있습니다. 이 기술은 공급망 관리 작업에서 추진력을 얻고 있습니다. 머신 러닝, 자연어 처리, 컴퓨터 비전, 로봇 및 음성 인식은 공급망 관리 작업을 더욱 스마트하게 만듭니다.

AI에는 공급망 관리에 여러 응용 프로그램이 있습니다. 그들은 다음을 포함합니다 :

• 부서 간 강력한 커뮤니케이션 채널 구축

제조 산업을위한 USM의 공급망 관리 솔루션은 단일 플랫폼에서 기업의 다양한 관리 스트림을 제공합니다. 따라서 팀 간의 최상의 커뮤니케이션 채널은 전반적인 비즈니스 성과를 향상시키는 데 도움이됩니다.

• 창고 관리 및 물류

인공 지능 도구 및 앱은 창고 관리 및 물류 운영을 최적화 할 수 있습니다. 제품 저장에서 배송 및 수신에 이르기까지 AI를 사용하여 모든 것을 분석 할 수 있으며 AI 지원 장치 및 도구는 차량 운영을 효율적으로 관리 및 추적 할 수 있습니다.

• 물류 용 자율 주행 차 개발

제조 분야의 인공 지능은 자율 주행 차량의 형태로 다음 단계로 나아가고 있습니다. 유통 센터를보다 효율적으로 관리하기 위해 제조 회사는 물류 운영을 자동화하기 위해 AI 기반 자율 주행 차량에 투자하고 있습니다.

따라서 인공 지능 로봇 및 도구와 함께 자율 주행 차량은 인간 운전자에 대한 의존성을 줄입니다. 인공 지능 기술 덕분입니다.

물류 운영을위한 USM AI Mobility 솔루션 대단합니다. 인공 지능 솔루션이 제공하는 기능을 살펴보면 다음과 같습니다.

# 6 예측 제품 수요

예측 분석을 사용하는 인공 지능 시스템은 제품 수요를 효율적으로 예측할 수 있습니다. 제조를위한 AI 툴은 다양한 소스에서 데이터를 수집하고이를 바탕으로 제품 수요를 정확하게 예측할 수 있습니다.

# 7 재고 관리

제조 분야의 인공 지능 앱을 사용하면 주문 기록을 관리하고 새로운 재고를 삭제 / 추가 할 수 있습니다. 여기서는 머신 러닝 기술에 대해 이야기해야합니다. 공급, 수요 및 재고 관리에 사용되는 가장 중요한 기술 중 하나였습니다.

# 8 가격 예측

머신 러닝 알고리즘은 제품 가격의 과거 데이터를 사용하고 다양한 경쟁사 제품 가격의 가격 구조를 분석하여 제품 가격을 예측할 수 있습니다. 경쟁력있는 가격은 항상 회사에 더 많은 이익을 제공합니다.

# 9 제조 분야의 로봇 공학

우리는 제조 공정에서 로봇의 사용을 잘 알고 있습니다. 기계가 인간보다 더 효율적으로 수행 할 수 있다는 사실입니다. 물론, 그들은 인력의 지원이 필요합니다. 그러나 어떤 식 으로든 기계는 인간이 작업을 수행하는 것보다 훨씬 빠릅니다. 제조를위한 AI 기반 로봇은 프로그래밍없이 반복적 인 작업을 수행합니다. 이는 제조업체를위한 최고의 AI 및 ML 응용 프로그램 중 하나입니다.

# 10 고객 관리

제조 고객을위한 AI 응용 프로그램은 고객을 현명하게 관리하여 영업, 생산성 및 비즈니스 성과를 높이는 데 도움이됩니다. 예, 제조에 스마트 AI 앱을 사용하면 서비스 제공 업체가 고객 문제를 신속하게 이해하고 해결하고 경험을 개인화 할 수 있습니다.

고객 서비스에서 AI 서비스 및 솔루션의 이점을 살펴 보겠습니다.

• 빠른 응답 시간
• 개인화 된 경험
• CRM (고객 관계 관리) 도구를 사용하여 관계 개선
• 고객 데이터를 사용하여 정보에 입각 한 의사 결정

인공 지능은 제조의 미래인가?

100 % 그렇습니다. 인공 지능은 제조 산업의 미래가 될 것입니다. 제조뿐만 아니라 모든 산업 분야의 게임 체인저입니다. AI 기술은 이제 모든 비즈니스에보다 쉽게 ​​접근 할 수 있습니다.

제품 수요 증가에 따라 AI, ML 등과 같은 새로운 기술을 채택하기 위해 제조 산업은 항상 개방 될 것입니다. 프로세스 최적화, 저렴한 오버 헤드, 높은 생산성, 신속한 의사 결정 및 개선 된 고객 서비스, 조작.

제조 산업을위한 USM의 AI 서비스 및 솔루션에 대한 자세한 정보를 얻으십시오. 제조 분야의 AI 솔루션이 비즈니스에 도움이 될 수 있는지 살펴 보겠습니다.

연락처

출처 : https://www.usmsystems.com/ai-in-manufacturing-use-cases/