글: George Dickey
일반 제조 및 자동차 제조 등의 분야에서 AI는 이미 프로세스와 효율성에 혁명을 일으켰습니다. 이 기사에서는 전 세계 제조 공장에서 AI가 사용되는 방식을 살펴보겠습니다.
AI를 활용한 예측 유지 관리
기계를 사용하는 모든 분야에서 예측 유지 관리는 AI 알고리즘을 활용하여 기계 작동에 문제가 생길 수 있는 시기와 경우를 예측합니다. AI 구현을 통해 기계가 고장 나기 전에 미리 수리하여 비용을 최소화하고 유지 관리 일정을 최적화하며 시스템 가동 중지 시간을 줄일 수 있습니다. 예측 유지 관리 분야에서 AI는 센서 입력, 시간 경과에 따른 장비 성능, 예상 수요 등의 과거 데이터를 분석하여 잠재 오류를 예측합니다.
예측 유지 관리가 작동하려면 기계에 특수 제작된 센서, IoT 연결 기기 및 시스템 내 데이터 처리장치가 있어야 합니다. 머신 러닝 알고리즘은 통합 데이터 처리장치, 로컬 서버 또는 클라우드에서 실행될 수 있습니다. 예측 유지 관리 기술은 단순한 순환수식 냉각 시스템 펌프 또는 최첨단 12축 CNC에서 구현되는지 여부에 관계없이 거의 모든 산업에서 찾아볼 수 있습니다.
AI를 활용한 공급망 최적화
제조 분야에서 처리량에 좋든 나쁘든 공급망 물류는 큰 영향을 미칠 수 있습니다. 제조 공급망의 AI 기반 최적화는 조립 라인의 자산 수요를 예측하고, 제조 속도에 따라 재고 수준을 최적화하며, 공장 전체의 효율적인 보관 및 운송 경로를 제시할 수 있습니다. 제조 공급망 분야에 사용되는 모든 결합된 AI는 비용을 최소화하고 처리량을 늘리며 지연을 최소화할 수 있습니다.
예를 들어, 내부 공간이 98에이커가 넘는 지구상에서 가장 큰 건물인 Boeing의 Everett 시설은 서로 다른 네 가지의 항공기 모델을 제조합니다. 단일 모델인 Boeing 777에는 500여 개의 공급업체가 제조한 약 300만 개의 부품이 포함되어 있습니다. Boeing은 FRID 태그, GPS 추적기, 창고 자동화 시스템, 자동화 차량, 컨베이어 시스템 및 고급 로봇 공학으로 시설 내의 방대한 공급망 복잡성을 관리합니다. 공급망 물류의 능률화는 AI 구동 물류 소프트웨어를 많이 활용하여 단일 비행기 제조뿐만 아니라 전체 공장을 초인적으로 관리합니다.
공장 운영의 에너지 최적화
공장의 생산성과 효율성은 성과 지표의 핵심이라 할 수 있습니다. 에너지 소비를 줄이면 공장의 비용 효율성을 높일 수 있으나, 효과적으로 관리하지 않으면 전체 생산성이 저하될 수 있습니다. AI를 활용한 공장 에너지 최적화에는 다양한 기기 및 환경 센서, 기계 작동, 에너지 사용 패턴 및 비용 패턴의 실시간 데이터를 분석하여 비효율성을 파악하고 최적의 에너지 활용을 위한 조정을 제안하는 작업이 포함됩니다.
예를 들어, Siemens는 AI 알고리즘을 활용하여 공장의 디지털 트윈을 만들고, 장비 성능을 모니터링하고, 생산 일정을 최적화하고, 다양한 공장 유형에서 에너지 사용 패턴을 변경합니다. Siemens는 AI 기반의 예측 분석을 통해 유휴 기간 동안 에너지 낭비를 줄이고 기계 작동을 최적화하여 생산량을 유지하면서 에너지 관련 배출을 50%까지 줄일 수 있었습니다. 스마트 에너지 측정기, 에너지 모니터링 시스템, IoT 지원 센서 및 AI 기반의 에너지 관리 플랫폼과 같은 기기를 사용해야 합니다. 초기 비용이 높더라도 이를 사용하면 공장의 전체 수명 비용을 줄일 수 있습니다.
자동차 산업의 AI 기반 로봇 공학
자동차 제조에서는 조립 공정의 거의 모든 단계에서 로봇 공학 조립 기술을 활용합니다. AI 기반 로봇은 제조 시설 전체에서 자재를 정확히 배치하고, 섹션을 용접 및 고정하고, 인간과 협력하여 일반 조립(협동 로봇의 경우 '코봇'이라고 함)을 수행하고, 자재를 운반할 수 있습니다.
AI를 사용하면 로봇의 움직임 자체를 최적화할 수도 있습니다. 예를 들어 로봇 팔이 다섯 개의 독립적인 모터를 사용하여 팔 끝에 있는 집게 장치를 제어하는 경우, AI는 모터를 독립적으로 제어하는 가장 효율적인 방법을 통해 정확도를 높이고 에너지 사용을 줄이며 작업 완료 시간을 단축할 수 있습니다. 이 기능은 고품질의 용접을 일관되게 보장하는 동시에 총 에너지 소비량 및 제조 시간을 최소화할 수 있으므로 자동차 제조 시설에서 사용되는 것과 같은 용접, 조립 및 도장 분야에 특히 유용합니다. 이러한 로봇은 컴퓨터 비전 센서, 계산 시스템, AI 지원 제어 장치와 다양한 모션 센서를 활용하는 경우가 많습니다.
AI 자동화 품질 관리
차량에는 수십만 개의 부품이 포함되어 있으며 대부분 고장 날 수 있습니다. 자동화가 점점 조립 프로세스를 대신하게 되면서 고품질 보증에 대한 까다로운 요구가 늘어나고 있습니다. AI는 이미지, 비디오 및 센서 데이터의 분석을 통해 결함이 있는 구성이나 개별 부품을 표시함으로써 품질 표준의 결함이나 편차를 식별합니다.
예를 들어, Porsche의 자동차 도장 시설은 완전한 로봇 구동 도장 프로세스와 최종 검사 터널이 포함된 4마일 길이의 컨베이어 벨트를 갖추고 있습니다. 검사 터널에서는 직원 및 고해상도 카메라가 도장된 마감재를 검사합니다. AI는 카메라의 비디오 피드를 분석하여 즉시 수정할 수 있는 사소한 결함을 감지할 수 있습니다.
지속적인 프로세스 개선
BMW는 도장 프로세스에서 다른 방식으로 AI를 사용하여 도장 조립 라인에 대한 전체 프로세스를 분석하였습니다. AI를 사용하여 온도와 계절 패턴에 따라 도장 품질에 부정적인 영향을 미칠 수 있는 시설 내 먼지 수준의 증가를 예측합니다. BMW는 이러한 예측을 바탕으로 HVAC 시스템의 필터 교체 시기를 정확히 파악하여 유해한 영향을 효과적으로 최소화할 수 있습니다.
대체로 AI는 다양한 데이터 입력을 통해 대규모 데이터 시리즈를 수용하고 해당 데이터의 패턴 및 불규칙성을 파악하여 데이터 결과를 모니터링하거나 예측할 수 있습니다. BMW의 데이터 입력은 다양한 과거 기상 날짜 및 현재 기상 날짜였으며, 출력은 먼지 입자의 예상 증가와 그에 따른 필터 교체 조치입니다.
AI를 활용한 제조 최적화
AI는 다양한 데이터 입력을 통합하고, 패턴을 파악하고, 심층 분석을 촉진하고, 분야별 권장 사항을 제공하여 거의 모든 부문에서 공장 및 제조 개선을 이룰 수 있습니다. 인간은 AI 구현을 통해 복잡한 시스템을 더 잘 파악할 수 있어 실제 문제 해결이 가능해집니다. Porsche 도장 검사 라인에 대한 품질 관리를 새롭게 도입하거나, Boeing에서 지구상 최대 규모의 제조 시설을 관리하거나, 간단한 순환수식 펌프의 성능을 모니터링할 때 AI는 산업 제조 효율성을 최적화하고 성능을 극대화하며 에너지 소비를 줄일 수 있습니다.
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