제조 분야에서 AI가 판도를 바꾸는 방법 - 사용 사례 및 예

Markets and Markets의 보고서에 따르면 2022년부터 2027년까지 47.9%의 연평균 성장률(CAGR)로 제조 시장의 전 세계 인공 지능은 163억 달러의 가치가 있을 것으로 예상됩니다.

또한 Deloitte 설문 조사에 따르면 제조업은 데이터 생성 측면에서 최고의 산업입니다. 제조업체는 이 부문에서 생성되는 엄청난 양의 데이터를 분석하기 위해 AI를 채택해야 합니다.

인공 지능은 혁신적인 기능으로 제조 산업을 혁신하고 있습니다. 제조 회사는 AI의 힘을 활용하여 다양한 프로세스에서 효율성, 정확성 및 생산성을 향상시키고 있습니다.

제조에 인공 지능을 적용하는 것은 예측 유지 관리, 공급망 최적화, 품질 관리 및 수요 예측과 같은 광범위한 사용 사례를 포함합니다. 제조업체라면 제조 부문에서 AI 사용에 대해 생각해 볼 적기입니다.

이 블로그에서는 제조 분야에서 AI가 어떻게 사용되는지 보여주는 다양한 사용 사례와 예를 살펴보겠습니다. 아이디어는 제조업에서 AI의 다양한 사용 사례를 통해 제조 회사에 권한을 부여하고 비즈니스를 성장 궤도로 추진할 수 있도록 돕는 것입니다.

인공 지능이 제조 공간을 혁신하는 방법 – 사용 사례 및 예

제조업에 AI를 통합함으로써 패러다임의 변화를 주도하고 업계를 전례 없는 발전과 효율성으로 이끌고 있습니다. 다음은 제조 사례 및 사용 사례에서 상위 9개 AI입니다.

공급망 관리

공급망 관리는 제조 산업에서 중요한 역할을 하며 인공 지능은 이 분야의 게임 체인저로 부상했습니다. 제조 분야에서 AI 및 ML의 힘을 활용함으로써 기업은 공급망 프로세스를 혁신하고 효율성, 정확성 및 비용 효율성을 크게 개선하고 있습니다.

공급망의 AI는 예측 분석을 활용하고, 재고 관리를 최적화하고, 수요 예측을 강화하고, 물류를 간소화할 수 있습니다. 예를 들어 Amazon과 같은 회사는 AI 기반 알고리즘을 활용하여 배송 속도를 높이고 제품과 고객 간의 거리를 줄이고 있습니다.

ML 알고리즘은 과거 데이터를 분석하고 패턴을 식별하며 수요 변동을 정확하게 예측할 수 있습니다. 예를 들어 자동차 부품 제조업체는 ML 모델을 사용하여 예비 부품 수요를 예측하여 재고 수준을 최적화하고 비용을 절감할 수 있습니다.

AI 제조 솔루션은 운송 비용, 생산 능력 및 리드 타임과 같은 여러 변수를 분석하여 공급망 네트워크를 최적화할 수 있습니다. 이를 통해 적시 배송을 보장하고 운송 비용을 절감하며 고객 만족도를 높일 수 있습니다.

공장 자동화

공장 자동화는 인공 지능을 제조에 통합함으로써 크게 변화했습니다. AI와 ML의 출현으로 공장은 효율성, 생산성 및 비용 효율성 측면에서 패러다임 전환을 경험하고 있습니다.

제조 분야에서 AI 및 ML의 두드러진 예 중 하나는 로봇 자동화의 사용입니다. 컴퓨터 비전과 기계 학습 알고리즘을 갖춘 AI 기반 로봇은 정확하고 적응력 있게 복잡한 작업을 수행할 수 있습니다. 이러한 로봇은 복잡한 조립 프로세스, 품질 관리 검사를 처리하고 인간 작업자와도 원활하게 협업할 수 있습니다. 예를 들어 전자제품 제조업체는 복잡한 회로 기판의 조립을 자동화하기 위해 AI 구동 로봇을 출시하여 오류를 크게 줄이고 생산량을 크게 늘릴 수 있습니다.

또한 제조 산업에서 AI를 사용함으로써 예측 유지보수도 혁신되었습니다. 센서와 장비의 실시간 데이터를 분석함으로써 머신 러닝 알고리즘은 장비 고장을 예측하고 예방적 유지 보수 조치를 권장할 수 있습니다. 이 사전 예방적 접근 방식은 가동 중지 시간을 최소화하고 유지 보수 비용을 줄이며 최적의 장비 성능을 보장합니다.

중장비 전문 제조 회사는 제조 부문에서 인공 지능을 활용하여 생산 라인의 잠재적 고장을 예측하고 적시에 유지 보수를 구현하여 계획되지 않은 가동 중지 시간을 줄이고 상당한 비용을 절감할 수 있습니다.

물류 창고 관리, 물류 관리

인공 지능은 또한 제조업의 창고 관리 부문에 혁명을 일으키고 있습니다. 제조 분야에서 AI 기반 제조 솔루션 및 머신 러닝의 출현은 창고 운영 방식을 변화시켜 효율성, 정확성 및 비용 절감을 향상시켰습니다.

제조 분야에서 AI의 중요한 사용 사례 중 하나는 재고 관리 입니다 . AI 알고리즘은 과거 판매 데이터, 현재 재고 수준 및 시장 동향을 분석하여 수요 패턴을 정확하게 예측할 수 있습니다. 이를 통해 창고는 재고 수준을 최적화하여 제품 가용성을 보장하면서 운반 비용을 줄일 수 있습니다.

예를 들어 AI 기반 예측을 활용하여 다양한 의류에 대한 수요를 예측하는 의류 소매업체를 상상해 보십시오. 과거 판매 데이터와 일기 예보와 같은 외부 요인을 활용하여 소매업체는 그에 따라 재고 수준을 조정하여 품절 및 과잉 재고 상황을 최소화할 수 있습니다.

또한 AI 제조 솔루션은 창고의 주문 이행 프로세스를 향상시킬 수 있습니다. AI 기반 시스템은 들어오는 주문을 분석하고 피킹 경로를 최적화하며 리소스를 효율적으로 할당할 수 있습니다. 이로 인해 주문 처리 속도가 빨라지고 오류가 줄어들며 고객 만족도가 향상됩니다.

예를 들어, BMW는 내부 물류 운영을 간소화하기 위해 제조 창고에서 AI 기반 자동 가이드 차량(AGV)을 사용합니다 . 이러한 AGV는 미리 정해진 경로를 따라 소모품 및 완제품 운송을 자동화하여 회사의 재고 관리 및 가시성을 향상시킵니다.

제조 시장에서 AI의 통합은 창고 관리에 상당한 발전을 가져왔습니다. 재고 최적화에서 능률적인 주문 이행에 이르기까지 제조 솔루션의 AI 기반 제조 및 ML은 창고를 혁신하여 창고를 보다 효율적이고 비용 효율적으로 만들고 있습니다.

예측 유지보수

예측 유지보수는 인공 지능의 적용 덕분에 제조 업계의 게임 체인저로 부상했습니다. 제조 업계의 AI는 고급 분석 및 기계 학습 알고리즘을 활용하여 기업이 장비 오류를 사전에 모니터링하고 예측하여 가동 중지 시간을 최소화하고 유지 관리 일정을 최적화할 수 있도록 합니다.

예측 유지보수의 핵심 개념 중 하나는 디지털 트윈 입니다 . 디지털 트윈은 실시간 데이터를 캡처하고 가상 환경에서 동작을 시뮬레이션하는 물리적 자산의 가상 복제본입니다. 실제 장비의 센서 데이터와 디지털 트윈을 연결하여 제조의 AI는 패턴을 분석하고 이상을 식별하며 잠재적인 고장을 예측할 수 있습니다.

제조업에서 AI 기반 예측 유지보수의 가장 좋은 예 중 하나는 Ford 공장에 디지털 트윈 기술을 적용한 것입니다. Ford는 만드는 각 차량 모델에 대해 서로 다른 디지털 트윈을 생성합니다 . 모든 쌍둥이는 개념에서 구축, 운영에 이르기까지 고유한 생산 영역을 다룹니다. 제조 절차, 생산 시설 및 고객 경험을 위해 디지털 모델도 사용합니다. 제조 시설의 디지털 트윈은 에너지 손실을 정확하게 식별하고 에너지를 절약할 수 있는 곳을 지적할 수 있으며 전체 생산 라인 성능이 향상됩니다.

제조 산업의 AI는 예측적 유지보수의 게임 체인저임이 입증되고 있습니다. 기업은 디지털 트윈과 고급 분석을 활용하여 데이터의 힘을 활용하여 장비 고장을 예측하고 유지보수 일정을 최적화하며 궁극적으로 운영 효율성과 비용 효율성을 향상할 수 있습니다.

신제품 개발

제조 산업의 신제품 개발은 AI의 출현으로 상당한 변화를 목격했습니다. 제조 산업에 AI가 통합되면서 기업 이 새로운 제품을 만들고 시장에 출시하는 방식을 혁신적으로 변화시키는 혁신적인 접근 방식과 간소화된 프로세스가 도입되었습니다.

신제품 개발을 위한 제조 분야에서 AI의 주요 이점 중 하나는 방대한 양의 데이터를 빠르고 효율적으로 분석할 수 있는 능력입니다. 제조업체는 기계 학습 알고리즘을 활용하여 시장 동향, 고객 선호도 및 경쟁사 분석에서 통찰력을 얻을 수 있습니다. 이를 통해 데이터 기반 의사 결정을 내리고 시장 요구에 부합하는 제품을 설계할 수 있습니다.

예를 들어, 제조에서 기계 학습의 힘을 활용함으로써 반도체 회사는 구성 요소 오류를 식별하고, 새로운 디자인에서 잠재적인 문제를 예측하고, IC 디자인의 수율을 향상시키기 위한 최적의 레이아웃을 제안할 수 있습니다. AI 기반 분석은 부품 구조를 분석하여 마이크로칩 레이아웃을 개선하고 비용을 절감하는 동시에 수율과 시장 출시 시간을 늘립니다.

신제품 개발을 위한 제너레이티브 디자인 소프트웨어의 사용은 제조 사례의 주요 AI 중 하나입니다. AI로 구동되는 생성 설계 소프트웨어를 사용하여 엔지니어는 설계 매개변수와 성능 목표를 입력할 수 있으며 AI 알고리즘은 다양한 설계 옵션을 생성하여 광범위한 가능성을 탐색할 수 있습니다. 따라서 제조에 제너레이티브 AI를 사용하면 설계 반복 프로세스가 가속화되어 최적화되고 혁신적인 제품 설계가 가능합니다.

이는 데이터 기반 의사 결정, 가속화된 설계 반복 및 시장 요구에 맞는 제품을 만드는 기능의 형태로 이점을 제공합니다. 제조 회사는 AI를 수용함으로써 경쟁 우위를 강화하고 혁신적이고 성공적인 제품을 시장에 선보일 수 있습니다.

성능 최적화

성능 최적화는 제조의 중요한 측면이며 인공 지능은 이와 관련하여 게임 체인저임이 입증되고 있습니다.

제조 산업을 위한 AI가 뛰어난 핵심 영역 중 하나는 예측 분석 입니다 . 과거 데이터, 실시간 센서 데이터 및 기타 관련 변수를 분석하여 AI 알고리즘은 패턴을 식별하고 이상을 감지하고 데이터 기반 예측을 수행할 수 있습니다. 이를 통해 제조업체는 운영을 최적화하고 가동 중지 시간을 최소화하며 전체 장비 효율성을 극대화할 수 있습니다.

소비재를 생산하는 제조 공장을 예로 들어 보겠습니다. AI 제조 솔루션을 구현함으로써 공장은 예측 분석을 사용하여 생산 일정을 최적화할 수 있습니다. AI 시스템은 수요 예측, 기계 성능 데이터, 공급망 역학 등 다양한 요소를 분석하여 가장 효율적인 생산 계획을 결정합니다. 그 결과 자원 활용도가 향상되고 리드 타임이 단축되며 고객 만족도가 향상됩니다.

또한 제조 분야의 AI 애플리케이션은 에너지 소비를 최적화하고 낭비를 최소화하며 지속 가능성 노력을 개선할 수 있습니다. AI 기반 시스템은 에너지 사용 패턴을 분석하고 비효율 영역을 식별하며 에너지 절약 조치를 권장할 수 있습니다. 이는 환경 영향을 줄일 뿐만 아니라 제조업체의 비용 절감으로 이어집니다.

품질 보증

품질 보증은 제조의 중요한 측면이며 인공 지능은 이 영역에서 게임 체인저로 등장했습니다. 제조 분야에서 AI 및 ML의 힘을 활용함으로써 기업은 품질 관리에 대한 접근 방식을 혁신하여 더 높은 수준의 정확성과 일관성을 보장하고 있습니다.

품질 보증을 보장하기 위한 제조 분야의 주목할만한 AI 사용 사례 중 하나는 육안 검사입니다. 이 기술의 도움으로 제조업체는 컴퓨터 비전 알고리즘을 사용하여 제품 및 구성 요소의 이미지 또는 비디오를 분석할 수 있습니다. 이러한 알고리즘은 인간의 능력을 능가하는 탁월한 정밀도로 결함, 이상 및 품질 표준 편차를 감지할 수 있습니다.

예를 들어, 자동차 메이저 BMW는 AI를 사용하여 자동차 부품의 결함을 검사합니다 . 이는 컴퓨터 비전을 사용하여 자동차 부품의 이미지나 비디오를 분석하여 수행됩니다. AI 소프트웨어는 결함이 있거나 결함이 없는 것으로 표시된 자동차 부품 이미지 데이터 세트에 대해 교육을 받습니다. AI 소프트웨어가 훈련되면 새 자동차 부품을 검사하고 결함을 식별하는 데 사용할 수 있습니다.

또한 제조 부문의 AI는 예측 품질 보증을 강화하고 있습니다. ML 알고리즘은 과거 데이터와 실시간 센서 데이터를 분석하여 잠재적인 품질 문제를 나타낼 수 있는 패턴과 경향을 감지합니다. 이를 통해 제조업체는 잠재적인 결함을 사전에 해결하고 최종 제품 품질에 영향을 미치기 전에 시정 조치를 취할 수 있습니다.

간소화된 서류 작업

제조 분야에서 AI 및 ML의 영향력 있는 적용 중 하나는 서류 작업 자동화를 위한 로봇 프로세스 자동화(RPA) 의 사용입니다 . 전통적으로 제조 작업에는 구매 주문서, 송장 및 품질 관리 보고서와 같은 과다한 서류 작업이 포함됩니다. 이러한 수동 프로세스는 시간이 많이 걸리고 오류가 발생하기 쉬우며 지연과 비효율성을 초래할 수 있습니다.

제조용 대화형 AI를 구현함으로써 회사는 이러한 서류 작업 프로세스를 자동화할 수 있습니다. AI 기능이 탑재된 지능형 봇은 문서에서 데이터를 추출하고 정보를 분류 및 범주화한 다음 적절한 시스템에 자동으로 입력할 수 있습니다.

예를 들어 자동차 제조업체는 RPA 봇을 사용하여 공급업체 송장을 처리할 수 있습니다. 봇은 관련 세부 정보를 추출하고 사전 정의된 규칙에 대해 유효성을 검사하며 회계 시스템에 데이터를 입력하여 수동 데이터 입력이 필요하지 않습니다.

수요예측

수요 예측을 위해 제조 분야에서 AI를 사용하면 몇 가지 이점이 있습니다. 주로 기업은 과거 판매 데이터, 시장 동향 및 외부 요인을 분석하여 데이터 기반 의사 결정을 내릴 수 있습니다. 이를 통해 수요 변동을 예측하고 그에 따라 생산을 조정하여 재고 소진 또는 초과 재고의 위험을 줄일 수 있습니다.

예를 들어 다양한 의류 품목에 대한 수요를 예측하기 위해 AI를 활용하는 패션 제품 제조업체를 생각해 보십시오 . AI 시스템은 소셜 미디어 동향, 일기예보, 고객 선호도 등 다양한 소스의 데이터를 분석하여 정확한 예측을 제공하여 소매업체가 재고 수준을 최적화하고 인기 품목의 가용성을 보장할 수 있습니다.

또한 제조 분야에서 이러한 AI 및 ML 사용 사례를 통해 기업은 생산 계획 및 리소스 할당을 개선할 수 있습니다. 제조업체는 수요를 정확하게 예측함으로써 생산 일정을 최적화하고, 리드 타임을 단축하고, 과잉 생산 또는 활용도가 낮은 리소스와 관련된 비용을 최소화할 수 있습니다.

Appinventiv가 맞춤형 AI/ML 솔루션으로 제조업을 강화하는 방법

블로그 전체에서 논의된 제조 분야의 AI 및 ML 사용 사례는 인공 지능과 기계 학습이 제조의 다양한 측면을 어떻게 혁신하고 있는지 강조했습니다. 공급망 관리에서 예측 유지 관리에 이르기까지 제조 프로세스에 AI와 ML을 통합하여 효율성, 정확성 및 비용 효율성을 크게 개선했습니다.

제조업에서 AI의 완전한 영향을 실현하려면 Appinventiv와 같은 전문 AI/ML 개발 서비스 회사 의 지원이 필요합니다 . Appinventiv는 제조업에 특화된 최첨단 AI 및 ML 제품 개발에 대한 전문성을 바탕으로 업계 선두 기업으로 자리매김했습니다.

예를 들어, 중장비 및 광산 장비를 제조하는 글로벌 제조업체인 우리 고객은 분산된 공급망으로 인해 운송 비용이 증가하고 데이터를 수동으로 해결해야 하는 문제에 직면했습니다. 이를 해결하기 위해 AI 기반 RPA(Robotic Process Automation) 및 분석을 사용하여 데이터 기반 물류 및 공급망 관리 시스템을 개발했습니다 . RPA 봇은 수동 프로세스를 자동화하여 오류를 해결하고 공급망 가시성을 60% 향상시켜 궁극적으로 운영 효율성을 30% 향상시킵니다.

제조 환경이 계속 발전함에 따라 Appinventiv는 계속해서 혁신을 주도하고 업계 표준을 재정의하는 맞춤형 AI/ML 솔루션을 만듭니다. 우리 팀과 협력함으로써 제조 기업은 인공 지능 및 기계 학습의 잠재력을 최대한 수용하고 운영을 혁신하며 역동적이고 경쟁적인 비즈니스 환경에서 번창할 수 있습니다.

FAQ

Q. 제조업에서 AI의 역할은?

A. AI는 효율성 향상, 비용 절감, 제품 품질 향상, 재고 관리 최적화 및 유지 보수 요구 예측을 통해 제조 산업을 돕고 있습니다. 이 기술은 또한 데이터 기반 의사 결정을 통해 기업을 지원하고 전체 제조 수명 주기에서 혁신과 생산성을 주도합니다.

Q. AI가 제품 품질을 개선하고 제조 결함을 줄일 수 있습니까?

A. AI는 데이터 분석, 이상 감지 및 예측 유지 관리를 통해 제품 품질을 향상시키고 제조 결함을 줄여 일관된 표준을 보장하고 낭비를 최소화합니다.

Q. AI가 제조업의 미래인가?

A. 제조 분야의 인공 지능 시장은 2022년 23억 달러에서 2027년까지 163억 달러에 이를 것으로 예상되며 이 기간 동안 연평균 47.9% 성장할 것으로 예상됩니다. 이 데이터는 제조 분야에서 AI의 유망한 미래와 기업이 중요한 비즈니스 결과를 얻기 위해 기술에 투자할 적기임을 보여줍니다.