산업 혁명은 지난 세기 동안 산업 제조 효율의 핵심 동인이었습니다. 그러나 산업 장비의 디지털화가 증가하고 상점 바닥과 공장 바닥의 인공 지능 (AI)의 상승으로 인해 새로운 혁명이 시작됩니다.
인공 지능의 부가 가치
AI는 하나의 기계에서 전체 제조 라인 및 공급망까지의 비늘입니다. 우리가 집중하는 세부 사항 수준을 확장하여 제조에 혁명을 일으킨다.
첫 번째는 가시성을 위해 공장을 연결하는 것입니다. AI는 획득 한 데이터를 맥락화하고 공장의 디지털 트윈을 만드는 데 중요한 역할을합니다. 다음 단계에서는 데이터가 원인과 효과를 분석하는 데 사용됩니다. 또한 데이터는 AI, 기계 학습 및 시뮬레이션이 생산성을 높이는 데 사용될 때 어떤 일이 발생하는지 예측합니다. 세 번째 단계에서, 이러한 변화는 규범 적 기능성에 더 가깝고 최적화 된 운영을 주도하고 자율 시스템으로 이어집니다.
첫 번째 단계는 어두운 데이터를 수집하고 이해하는 것입니다. 그런 다음 AI는 데이터를 평가하고 분석하여 효율성을 향상시키고 유용한 예측을하며 품질과 신뢰성을 더욱 향상시키는 방법에 대한 통찰력을 제공 할 수 있습니다.
직원과 효과적으로 협력하십시오
요컨대, 협업은 가시성과 통제를 확장하여 사람들이 가져 오는 가치를 최적화합니다. 사람들은 AI 기반 생산 라인의 필수 부분입니다. 또한 사람들을 강화하고 학습을 가속화합니다. 인력을 개발하고 개선하기 위해 "AI 코치"를 개발하십시오. 복잡성과 변화로 돌아갑니다
AI 개발에서 볼 수있는 주요 트렌드 중 하나는 일관성에서 변동으로의 전환입니다. 어떤면에서는 생산 라인이 더 단순하고 일관 될수록 탄성이 적습니다.
기계에서 공장 바닥까지 공급망까지
기계 수준 분석은 시스템 전체 효과를 캡처하기위한 범위가 제한되어 있습니다. 시스템이 복잡할수록 전신 효과의 증폭이 더 커집니다. 이제 AI를 사용하여 단일 스테이션의 절단 경로 또는 로봇 어셈블리를 최적화 할뿐만 아니라 전체 생산 라인과 각 단계 간의 상호 의존성을 최적화 할 수 있습니다.
이러한 통찰력은 관련 데이터에 액세스 할 수있는 한 공장을 넘어 확장 할 수 있습니다. AI는 구성 요소 구현에서 병목 현상을 식별 할 수 있습니다. 더 높은 수준에서 AI는 전체 공급망에 대해 예측할 수 있습니다. 공급 업체 데이터가 충분하지 않기 때문에 공급 파란색은 예측하기가 더 어려울 수 있습니다. 그러나 고객이 세부 제작 라인 정보를 요청하여 시간이 지남에 따라 제공 될 것으로 예측할 수있는 시간이 다가오고 있습니다.
인적 요소 : 신뢰
이것은 AI : Trust의 초석을 강조합니다. 일단 인체 직원을 루프로 데려 오면 신뢰에 대해 생각해야합니다. AI와 함께 일하는 사람들이 권장 사항을 신뢰하지 않으면 AI가 반드시 효율성, 품질 또는 신뢰성을 향상시키는 것은 아니기 때문입니다.
산업 인공 지능의 미래
AI는 사람, 기술 및 워크 플로를 향상시키는 강력한 기술입니다. AI는 자동화의 이점을 잃지 않고 복잡성과 가변성을 생산 라인으로 되돌릴 수있게합니다. 제조 회사는 테스트 및 생산 비용을 줄이면서 제품 품질을 향상시킬 수 있습니다.
AI는 또한 인간과 기계 사이의 더 높은 수준의 협력을 촉진했습니다. 또한 효율성을 높이고 운영을 최적화 할 때 전력 소비 및 기타 폐기물을 자동으로 줄이기 때문에 지속 가능성을 따로 계획 할 필요가 없습니다.
산업 제조에 대한 AI의 추세와 영향은 사업을 수행하는 위치에 따라 다를 수 있습니다. 세계의 모든 지역이 "노동 부족"을 다루는 것은 아니며, 잘 훈련 된 노동의 문제는 미국, 유럽 및 아시아에 크게 다릅니다. AI 기술은 놀라운 속도로 발전하고 있지만 매년 더 접근 할 수 있습니다.
이를 위해 소프트웨어와 도구는 미래의 인공 지능에서 더 큰 역할을 할 것입니다. 그러나 산업계는 도구의 장기 신뢰성과 안정성이 필요합니다. 우리는 6 개월마다 바꿀 수 없습니다. 시간이 지남에 따라 AI는 더욱 강력하고 사용하기 쉬워집니다.