제조에 AI를 사용한 14가지 사례
게시 됨: 2022-01-13제조 회사는 사이버 보안 강화에서 주문 관리 개선에 이르기까지 다양한 목적으로 AI 기반 솔루션을 사용합니다. 제조업체가 AI의 이점을 정확히 이해하려면 이 기사를 읽으십시오.
AI를 통해 제조업체는 인력의 작업량을 줄이고 인적 요인으로 인한 오류 위험을 최소화할 수 있습니다. AI는 기업이 잠재적인 문제를 예측하고, 솔루션을 찾고, 낭비를 줄이고, 공급망을 최적화하고, 기타 많은 목표를 달성하도록 돕습니다.
이 기사에서는 제조에서 AI를 사용하는 가장 일반적인 사례를 나열합니다. 이 기사를 읽고 나면 AI 기반 솔루션을 워크플로에도 통합할지 여부에 대해 정보에 입각한 결정을 내릴 수 있습니다.
물류 센터
제조 회사는 재고 과잉 또는 재고 부족으로 인해 정기적인 손실을 입을 수 있습니다. AI가 그들을 위해 할 수 있는 일은 다음과 같습니다.
- 생산 현장 작업 추적
- 정확한 수요 예측 제공
- 재고 관련 손실 최소화
- 리소스 관리 최적화
또한 제조업체는 3D 프린터를 사용하여 멀리서 주문하는 대신 필요한 부품을 생산할 수 있습니다.
로봇
로봇은 의사 결정과 반복적인 작업을 자동화하는 데 없어서는 안될 필수 요소입니다. 사용의 주요 이점은 다음과 같습니다.
- 자가 학습 로봇은 지속적으로 개선됩니다.
- 인간 전문가와 달리 휴식이 필요하지 않습니다.
- 이를 통해 제조업체는 생산 능력을 확장할 수 있습니다.
- 작업장 안전이 향상됩니다
인간은 섬세한 작업에 집중하는 반면 로봇은 무거운 물건을 들어 올립니다.
공급망 관리
다음은 AI가 공급망을 위해 할 수 있는 몇 가지 예입니다.
- 라스트 마일 배송 개선
- 최적의 배송 경로 선택
- 실시간으로 드라이버 성능 추적
- 미래 배달 시간 예측
기업은 공급망에 대한 통제를 강화합니다.
자율주행차
자율 주행 차량은 다음과 같은 면에서 사람이 제어하는 차량보다 성능이 뛰어납니다.
- 쉬는 시간 없이 24시간 운영할 준비가 되어 있습니다.
- 배송 프로세스 가속화
- 도로 상황, 사고 및 교통 체증을 실시간으로 추적할 수 있습니다.
- 배송 경로 최적화
그들은 도로 안전과 배송 효율성을 향상시킬 수 있습니다.
설계 및 제조
AI 기반 생성 설계 소프트웨어를 사용하려면 제조업체에서 제품 생성을 위해 다음 매개변수를 지정해야 합니다.
- 원료
- 크기 및 무게
- 제조 방법
- 비용 및 기타 자원 제약
알고리즘은 여러 디자인 변형을 제공합니다. 인간 전문가는 생산에 투자하지 않고 모든 것을 테스트하고 최상의 옵션을 선택할 수 있습니다.
물류 창고 관리, 물류 관리
작업장 부상을 줄이고 인간이 복잡한 작업에 집중할 수 있도록 창고에 있는 로봇은 품목으로 다음 작업을 수행할 수 있습니다.
- 길
- 승강기
- 이동하다
- 종류
회사는 인력 고용 및 교육 비용을 절감할 수 있을 뿐만 아니라 월 급여를 지불하고 다른 유형의 보상을 제공할 수 있습니다. 재고 및 품질 관리의 자동화로 창고 관리 비용이 절감됩니다.
실시간으로 데이터를 수집할 수 있는 기회를 통해 제조업체는 물류를 더 잘 계획할 수 있습니다. 그들은 운송에 많은 돈을 들이지 않고도 소비자의 요구를 정확하게 충족시키기 위해 창고를 비축할 수 있습니다. 이러한 접근으로 매출과 이익률이 증가할 것이다.
프로세스 자동화
인간과 비교할 때 AI는 병목 현상이 심각해지기 훨씬 전에 병목 현상을 식별하고 제거하는 데 훨씬 더 효율적입니다. 프로세스 자동화 덕분에 기업은 다음과 같은 목표를 달성할 수 있습니다.
- 사이클 시간 최소화
- 수확량 증대
- 정확도 극대화
- 생산 현장의 안전 확보
- 직원들의 사기를 높여라
기업이 여러 지역의 공장 성능을 비교하고 워크플로를 표준화하고 간소화하는 것이 더 쉬워졌습니다. 게다가 회사는 로봇이 인간의 감독 없이 반복 가능한 작업을 수행하도록 허용할 수 있습니다. 사람들은 이상이 감지될 때만 개입해야 합니다.
예측 유지보수
AI 기반 솔루션은 생산 현장에 설치된 센서에서 데이터를 수집합니다. 고장을 일으키기 전에 이상을 감지하고 전문가에게 알립니다.
나중에 전체 기계를 교체하는 것보다 예측 유지 관리 측면에서 항상 한 부품을 수리하는 것이 더 저렴하고 쉽습니다.
제품 개발
AR 및 VR 솔루션을 워크플로에 통합하는 제조업체는 시행착오 비용을 줄이고 출시 시간을 단축할 수 있습니다. 혁신을 높이고 경쟁자를 능가하는 것이 더 쉬워집니다.
또한 AI는 출시된 제품에 대한 지속적인 지원을 제공하는 프로세스를 용이하게 합니다.
커넥티드 팩토리
연결된 공장이 기존 공장보다 더 잘할 수 있는 것은 다음과 같습니다.
- 실시간 작업 현장 가시성 보장
- 자산 활용도 모니터링
- 원격, 비접촉 시스템 구축
- 실시간 개입 활성화
- 모든 생산 데이터에 대한 단일 정보 소스 생성
- 원활한 생산 능력 확장
이 경우 "연결된"이라는 용어는 "스마트"와 동의어입니다. 이는 공장이 센서와 클라우드 기반 솔루션에 의존한다는 것을 의미합니다.
육안 검사 및 품질 관리
제조업체는 바닥에 고해상도 카메라를 설치할 수 있습니다. 컴퓨터 비전은 잠재적인 결함이나 문제를 사람보다 훨씬 빠르고 정확하게 감지할 수 있으므로 기업에서 제품 리콜과 폐기물 양을 최소화할 수 있습니다.
구매 가격 차이
AI 기반 대시보드를 통해 비즈니스는 리소스 기능과 공급업체 특성을 모두 추적할 수 있습니다. AI의 도움으로 기업은 다음을 수행할 수 있습니다.
- 제품을 만드는 데 필요한 구성 요소 그룹화
- 표준 구매 가격 예측
- 공급업체 간의 가격 비교를 위한 기준선 생성
- 다양한 공급업체에서 구매한 구성 요소 추적
- 중앙 집중식 시스템을 통한 모든 조달 데이터 관리
원자재 가격의 변동은 제조업체의 마진에 영향을 줄 수 있습니다. AI는 기업이 지속 가능한 수익을 창출하도록 도울 수 있습니다.
주문 관리
이러한 측면에서 AI는 기업이 다음 상자를 선택하는 데 도움이 됩니다.
- 주문 입력 자동화
- 센서를 사용하여 재고 추적
- 다양한 채널에서 다양한 주문 유형의 복잡성 관리
- 원활하고 투명한 재고 계획 및 주문 관리 보장
주문 관리 프로세스는 민첩하고 비용 효율적이어야 합니다.
사이버 보안
조립 라인이 잠시 중단되더라도 제조업체는 상당한 손실을 입을 수 있습니다. 제조 프로세스가 의존하는 IoT 장치가 많을수록 위험도 높아집니다.
자가 학습 AI 도구는 비즈니스를 공격하기 훨씬 전에 잠재적인 위협을 감지할 수 있습니다. 그들은 인간 사이버 보안 전문가에게 사전 조치를 취하도록 경고할 수 있습니다.
마지막 생각들
이 기사가 유익한 정보가 되었기를 바라며 이제 제조를 위한 AI의 기회와 이점을 더 잘 이해할 수 있기를 바랍니다.
AI는 물류, 제품 개발, 주문 관리, 창고 관리, 공급망 관리, 사이버 보안, 설계 및 제조를 최적화하는 데 유용합니다.
육안 검사 및 품질 관리, 구매 가격 편차 처리, 예측 유지 보수 제공 및 프로세스 자동화 수행에 필수적입니다.
연결된 공장, 로봇 및 자율 주행 차량을 통해 제조업체는 최소한의 인력 노력과 감소된 손실로 더 나은 제품을 제공할 수 있습니다.
이에 대한 생각이 있습니까? 의견에 아래로 알려주거나 Twitter 또는 Facebook으로 토론을 진행하십시오.