5G 제조에서 AI의 역할은 무엇입니까?
5G 기술의 주요 기능과 결합된 AI는 제조 프로세스에서 더 큰 개선을 제공할 수 있습니다.
인공 지능(AI)의 현재 기능에는 음성, 이미지 및 비디오 인식, 자율 객체, 자연어 처리, 대화 에이전트, 처방적 모델링, 증강 창의성, 스마트 자동화, 고급 시뮬레이션, 복잡한 분석 및 예측이 포함됩니다.
이러한 기능 중 일부는 제조 분야의 개선을 가능하게 하고 5G 구현과 결합하여 AI는 제조 운영에 실질적인 이점을 제공할 수 있습니다.
연구 보고서에서 Capgemini는 5G 제조 작업의 맥락에서 주요 AI 사용 사례가 다음 기술을 중심으로 한다고 언급했습니다.
- 머신 러닝: 데이터를 사용하고 명시적으로 프로그래밍하지 않고도 기본 패턴에서 자동으로 학습하는 알고리즘 및 코드의 기능.
- 딥 러닝: 인공 신경망을 사용하여 이미지와 비디오를 분석하고 해석하는 고급 기계 학습 형태입니다.
- 자율 물체: 주어진 작업을 스스로 처리할 수 있는 협동 로봇 또는 자율 안내 차량과 같은 인공 에이전트
제조 회사는 이미 제조 프로세스를 개선하기 위해 AI를 구현하고 있습니다.
일본 타이어 제조업체 Bridgestone은 이미 AI를 사용하여 제조 프로세스를 개선하고 있습니다. 이 회사는 타이어 품질을 개선하기 위해 "시험"이라고 하는 새로운 타이어 조립 시스템을 도입했습니다. 이 시스템은 생산 공정에서 품질 보증의 자동 제어를 제공합니다. 이 시스템에는 480개의 품질 항목을 기반으로 개별 타이어의 특성을 측정하는 센서를 사용하는 인공 지능 도구가 장착되어 있습니다. 이 시스템은 이 정보를 사용하여 실시간으로 생산 프로세스를 제어하여 모든 구성 요소가 이상적인 조건에서 조립되도록 합니다. 이 시스템은 타이어 제조의 초정밀화를 촉진하여 기존 제조 공정에 비해 균일도가 15% 이상 향상되었습니다.
한편 식품 회사인 Danone은 기계 학습을 사용하여 수요 변동성과 계획을 예측합니다. 이 기능은 예측 프로세스를 개선하고 마케팅 및 영업과 같은 서로 다른 기능 간의 보다 효율적인 계획을 가능하게 했습니다. 그 결과 예측 오류가 20% 감소하고 매출 손실이 30% 감소했습니다.
제조 분야에서 AI의 주요 사용 사례는 무엇입니까?
Capgemini에 따르면 제조 분야에서 AI의 세 가지 주요 사용 사례는 지능형 유지 관리, 제품 품질 검사 및 수요 계획입니다.
Capgemini는 공장 기계 및 장비의 지능적인 유지 관리가 산업 전반에 걸친 AI 채택의 "낮은 성과"라고 믿습니다. 가동 중지 시간을 최소화하는 것 외에도 AI 지원 지능형 유지 관리는 유지 관리 비용을 줄이고 생산성을 높입니다. 지능형 유지보수는 기계가 고장날 가능성이 있는 시기를 예측하고 유지보수를 수행할 최적의 시간을 추천할 수 있습니다. 지능형 유지보수는 또한 원인을 탐색하고 기계 가동 중지 시간의 동인을 식별하여 향후 고장을 방지하고 생산 손실을 최소화하고 OEE(전체 장비 효율성)를 극대화할 수 있습니다.
한편, 제품 품질 검사를 통해 제조 회사는 자동차 및 소비재와 같은 부문에 존재하는 엄격한 규제 환경에 효과적으로 대처할 수 있습니다. 특히 제품 사양 및 규정 준수와 관련된 규정에 도움이 됩니다. 독일 자동차 제조사 아우디가 잉골슈타트 인쇄소에 딥러닝 기반 이미지 인식 시스템을 설치했다. 프레스에 직접 설치된 여러 대의 카메라가 프레스된 판금의 이미지를 캡처합니다. 그런 다음 AI 시스템이 이미지를 분석하여 금속판의 가장 미세한 균열도 식별합니다.
Capgemini 보고서에 따르면 AI 지원 품질 검사는 부품 및/또는 완제품의 결함을 식별하고, 조립 작업이 올바르게 실행되고 있는지 확인하고, 제품 품질을 자동으로 추적 및 문서화하고, 품질 검사에서 수동 개입과 오류를 줄이기 위해 점점 더 많이 채택되고 있습니다. 품질 검사의 규모와 범위를 확대합니다.
AI는 또한 수요 계획인 세 번째 사용 사례를 가능하게 합니다. 제조업체는 기계 학습을 사용하여 소비자 수요의 변화를 최대한 가깝게 예측하고 있습니다. 이는 생산 일정과 원자재 조달에 필요한 변경을 할 수 있음을 의미합니다. 더 나은 예측은 무엇보다도 더 나은 고객 서비스 및 재고 감소를 포함하여 제조 회사에 여러 이점을 제공합니다.