AI가 제조 산업에 미치는 변화

AI를 활용한 예측 유지보수

기계가 포함된 모든 애플리케이션에서 예지 보전은 AI 알고리즘을 사용하여 기계가 언제 어떻게 고장 날지를 예측합니다. AI의 이러한 구현은 기계가 고장 나기 전에 선제적으로 수리하여 비용을 최소화하고, 유지보수 일정을 최적화하며, 시스템 다운타임을 줄이도록 합니다. 예지 보전 애플리케이션의 경우, AI는 센서 입력으로부터의 과거 데이터, 시간에 따른 장비 성능, 예측된 수요를 분석하여 잠재적인 고장을 예측합니다.   예지 보전이 작동하려면 기계에는 목적으로 제작된 일련의 센서, IoT 연결 장치, 그리고 시스템 내 데이터 처리 장치가 포함되어야 합니다. 머신러닝 알고리즘은 통합된 데이터 처리 장치, 로컬 서버 또는 클라우드에서 실행될 수 있습니다. 간단한 수냉 시스템의 펌프에서부터 최첨단 12축 CNC에 이르기까지 거의 모든 산업에서 예지 보전 기술을 찾아볼 수 있습니다.

AI를 활용한 공급망 최적화

제조업에서 공급망 물류는 처리량에 크게 긍정적이거나 부정적으로 영향을 미칠 수 있습니다. AI 기반 제조 공급망 최적화는 조립 라인 자산 수요를 예측하고, 제조 속도에 따라 재고 수준을 최적화하며, 공장 전반의 효율적인 저장 및 운송 경로를 제안할 수 있습니다. 이 모든 것을 결합하면, 제조 공급망 애플리케이션에 사용되는 AI는 비용을 크게 절감하고 처리량을 증가시키며 지연을 최소화할 수 있습니다.   예를 들어, 보잉의 에버렛 시설은 세계에서 가장 큰 건물로 98에이커 이상의 내부 공간을 가지고 있으며, 네 가지 다른 항공기 모델을 제조합니다. 단일 모델인 Boeing 777은 500개 이상의 공급업체로부터 약 300만 개의 부품을 포함합니다. 보잉은 FRID 태그, GPS 추적기, 창고 자동화 시스템, 자동화 차량, 컨베이어 시스템 및 첨단 로봇 공학을 사용하여 시설 내의 방대한 공급망 복잡성을 관리합니다. 공급망 물류의 효율화는 AI 구동 물류 소프트웨어에 크게 의존하여 단순히 한 대의 항공기 제조뿐만 아니라 전체 공장의 초인적인 관리를 제공합니다.

공장 운영의 에너지 최적화

공장의 생산성과 효율성은 성과 지표의 핵심입니다. 에너지 소비를 줄이면 공장의 비용 효율성을 높일 수 있지만 효과적으로 관리되지 않으면 전반적인 생산성을 감소시킬 수 있습니다. AI를 사용한 공장 에너지 최적화는 다양한 장치 및 환경 센서, 기계 작동, 에너지 사용 패턴 및 비용 패턴의 실시간 데이터를 분석하여 비효율성을 식별하고 최적의 에너지 활용을 위한 조정을 제안하는 것을 포함합니다.   예를 들어, Siemens는 AI 알고리즘을 활용하여 공장의 디지털 트윈을 생성하고, 장비 성능을 모니터링하며, 생산 일정을 최적화하고 다양한 공장 유형에 걸쳐 에너지 사용 패턴을 변경합니다. AI 기반 예측 분석을 통해 Siemens는 유휴 기간 동안의 에너지 낭비를 줄이고 기계 운영 시간을 최적화하여 생산 출력을 유지하면서 에너지 관련 배출량을 50% 감소시킬 수 있음을 증명했습니다. 스마트 에너지 미터, 에너지 모니터링 시스템, IoT 지원 센서 및 AI 기반 에너지 관리 플랫폼과 같은 장치가 사용되어야 합니다. 비록 초기 비용이 높지만, 이러한 장치들의 사용은 공장의 전체 수명 비용을 줄일 수 있습니다.

자동차 산업에서의 AI 기반 로봇공학

자동차 제조는 조립 과정의 거의 모든 단계에서 로봇 조립 기술을 활용합니다. AI 기반 로봇은 재료를 정확하게 배치하고, 각 부분을 용접 및 고정하며, 일반 조립을 위한 인간과의 협업(협동 로봇이라 부름)을 수행하고, 제조 시설 전반에 걸쳐 재료를 운반할 수 있습니다.   또한, 로봇의 움직임 자체도 AI를 통해 최적화할 수 있습니다. 예를 들어, 로봇 팔이 끝부분에 있는 클로 장치를 제어하기 위해 5개의 독립 모터를 사용하는 경우, AI는 모터를 독립적으로 제어하여 정확도를 향상시키고, 에너지 사용을 줄이며, 작업 완료 시간을 단축하는 가장 효율적인 방법을 정의할 수 있습니다. 이 기능은 특히 용접, 조립, 페인팅 등 자동차 제조 시설에서 사용하는 애플리케이션에 유용합니다. 이로 인해 고품질의 일관된 용접을 보장하면서도 총 에너지 소비와 제조 시간을 최소화할 수 있습니다. 이러한 로봇은 종종 컴퓨터 비전 센서, 컴퓨팅 시스템, AI 기반 제어 장치 및 다양한 모션 센서를 사용합니다.

AI 자동화 품질 관리

차량에는 수만 개의 부품이 포함되어 있으며, 대부분은 고장의 위험이 있습니다. 자동화가 점차 조립 과정을 차지함에 따라 엄격하고 고품질의 보증에 대한 필요성이 증가하고 있습니다. AI는 이미지, 비디오 및 센서 데이터를 분석하여 결함이 있는 구조나 개별 부품을 식별하여 품질 기준에서 벗어난 결함이나 편차를 찾아내는 데 도움을 줍니다.   예를 들어, Porsche의 자동차 도장 시설은 완전히 로봇으로 구동되는 도장 과정과 최종 검사 터널이 포함된 4마일 길이의 컨베이어 벨트를 특징으로 합니다. 검사 터널에서 직원과 고해상도 카메라가 도장 마감을 검사합니다. 이 카메라의 비디오 피드는 AI에 의해 분석되어 즉시 수정할 수 있는 미세한 결함을 감지할 수 있습니다.

지속적인 프로세스 개선

BMW는 AI를 도입하여 도장 공정에서 전체 프로세스를 분석하는 방식으로 활용하고 있습니다. AI를 사용하여 시설의 먼지 수준 증가를 예측하고, 이로 인해 계절과 온도 패턴에 따라 도장 품질이 부정적으로 영향을 받을 수 있음을 파악합니다. 이 예측을 기반으로 BMW는 공조 시스템의 필터 교체 시기를 정확히 조정하여 유해한 영향을 효과적으로 최소화할 수 있습니다.   일반적으로 AI는 다양한 데이터 입력을 사용하여 방대한 데이터 시리즈를 수용하고, 데이터를 모니터링하거나 결과를 예측하기 위해 그 데이터에서 패턴과 불규칙성을 식별할 수 있습니다. BMW의 데이터 입력은 다양한 과거 및 현재의 기상 데이터였으며, 출력은 먼지 입자의 예상 증가와 이에 따른 필터 교체 실행입니다.

AI를 활용한 제조 최적화

AI는 다양한 데이터 입력을 통합하고, 패턴을 식별하며, 심층 분석을 촉진하고, 거의 모든 분야의 공장과 제조 개선을 증대시키기 위한 애플리케이션 맞춤형 권장 사항을 제공합니다. 인간은 AI 구현을 통해 복잡한 시스템을 더 잘 이해할 수 있어, 실제 문제 해결이 가능해집니다. Porsche의 도색 검사 라인에서 새로운 품질 관리 시대를 실행하든, Boeing의 지구상에서 가장 큰 제조 시설을 관리하는 데 도움을 주든, 간단한 수상 펌프의 성능을 모니터링하든, AI는 산업 제조 효율성을 최적화하고, 성능을 극대화하며, 에너지 소비를 줄일 수 있습니다.

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