제조업에서의 인공지능 활용 사례

출처 : AIMultiple[링크]

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자세한 사항은 출처를 방문하여 확인할 것
* 찾고 싶은 던 건 '인공지능을 이용한 신제품 발굴/기획'이었는데, ...

 

제조업에서의 인공지능 활용 빈도, from AIMultiple

 

[제조업의 AI 활용 사례]

1. 예지 정비

• 센서 데이터를 분석하여 잠재적인 가동중지 시간 및 사고 식별
• 기능 장비의 고장 시기 또는 고장 여부를 예측
• 기계 고장에 따른 비용 절감
• 예시 : PepsiCo의 Frito-Lay 곻ㅇ장

 

2. 생성형 디자인

• 머신러닝 알고리즘을 이용하여 설계에 대한 엔지니어의 접근 방식 모방
• 설계자 또는 엔지니어가 생성형 디자인 소프트웨어에 설계 매개변수(예: 재료, 크기, 무게, 강도, 제조 방법, 비용 제약 등)를 입력하면 소프트웨어가 해당 매개변수에 대해 생성할 수 있는 모든 가능한 결과를 제공함.
• 예시 : Airbus, 항공기 공기역학 예측(기존 1시간에서 30밀리초로 단축)

 

3. 원자재 가격 예측

• 원자재의 극심한 가격 변동성에 대응
• AI 기반 소프트웨어가 인간보다 더 정확하게 원자재 가격을 예측하며, 실수를 통해 학습

 

4. 로보틱스

• 제조 로봇이라고도 하는 산업용 로봇은 반복적인 작업을 자동화하고,
• 인적 오류를 무시할 수 있는 수준으로 예방하거나 줄이며,
• 인간 작업자의 역량 집중을 보다 생산적인 작업 영역으로 전환
• 인간 작업자와 함께 안전하게 작업하여 완전히 자동화할 수 없는 작업을 완료하는 협동로봇도 있음.
• 예시 : BMW의 스파턴버그 공장

 

5. 엣지 분석

• 데이터가 수집되는 말단인 엣지에서 데이터 세트를 분석하여 인사이트를 얻는 시간을 단축하는 방법
• 장점 : 생산 품질 및 수율 향상, 성능 저하 및 고장 위험의 조기 징후 감지 등

 

6. 품질 관리

• 서비스 또는 제품에서 원하는 수준의 품질을 유지하는 것
• 주로 머신비전 기술 활용

 

7. 재고 관리

• 수요 예측과 공급 계획을 적절히 조합하여 재고 계획 활동을 촉진
• AI 기반 수요예측은 기존 수요예측 방법(ARIMA, 지수평활 등)보다 더 정확한 결과를 제공함.

 

8. 프로세스 최적화

• 조직 프로세스의 병목 현상 식별 및 제거
• 프로세스 마이닝 도구를 사용하여 제조업체는 기간, 비용 및 단계를 수행하는 사람을 포함하는 개별 프로세스 단계까지 여러 지역의 성능을 비교할 수 있음.
• 이러한 통찰력으로 프로세스를 간소화하고 병목현상을 식별하여 관리자가 적절한 조치를 취할 수 있도록 지원.

 

9. AI 기반 디지털 트윈

• 실제 제폼 또는 자산을 가상으로 표현하여 제품에 대한 이해도를 높이고,
• 예측가능한 유지관리, 생산 현장 성능 개선, 디자인 사용자 정의 등이 가능해짐.

 

from Precedence Research("Artificial Intelligence (AI) in Manufacturing Market Report By 2034")