제조업의 AI
제조업의 AI란?
제조업의 AI(인공 지능)는 기계 학습 및 딥 러닝과 같은 AI 기반 툴을 사용하여 산업 워크플로와 생산을 최적화하고 IT(정보 기술) 및 OT(운영 기술) 환경 모두에서 작동합니다.
제조업에서 AI가 중요한 이유
AI는 제조업의 여러 측면을 개선하는 데 도움이 되고 있습니다. 일상 업무를 간소화하는 것부터 NPD(신제품 개발)에 영향을 미치고 시장 출시 시간을 앞당기며 경쟁 우위를 창출하는 것까지 다양합니다.
AI가 제조업에 미치는 영향
IoT(사물 인터넷), 엣지, 클라우드 네트워크 그리고 ML(기계 학습)과 같은 툴의 급속한 증가로 제조업체는 그 어느 때보다 많은 데이터를 이용할 수 있을 뿐만 아니라 수집된 데이터를 사용하여 장비 유지 관리, 공급망 모니터링, 생산 프로세스 최적화(품질 보증[QA] 포함), 제품 생산 촉진, NPD 가속화 등 보다 의미 있는 조치를 취할 수 있습니다.
제조업에서 AI의 이점
더 높은 가시성과 실시간 분석
특정 조건을 모니터링할 수 있는 장치와 센서의 가용성이 증가함에 따라 공급망부터 생산 라인까지 전체 제조 환경에 대한 가시성이 향상됩니다. 따라서 AI는 데이터를 수집하여 통합할 수 있으므로 제조업체는 여러 위치에서 원격으로 운영을 쉽게 모니터링할 수 있습니다.
예방적 유지관리
AI는 제조업체가 제조 환경에 대해 더 나은 가시성을 확보할 수 있는 동일한 센서를 사용하며, 과거 데이터를 사용하여 성능이 저하된 장비나 고장 직전인 기계를 식별할 수 있습니다. 또한 관리자에게 미리 경고하여 가동 중지 시간을 최소화하고 사전 예방적 수리 및 업데이트를 예약하거나 권장함으로써 가동 중지 시간을 완전히 피하도록 도움을 줍니다.
향상된 품질 및 검사
인간 기반 QA 프로세스는 교육 부족부터 단순한 피로까지 다양한 요인으로 인해 오류가 발생하기 쉽습니다. 반면 AI로 구동되는 기계는 가혹하고 단조로운 작업에서 인간보다 우수한 성과를 보입니다. 결과적으로 전반적인 제품 품질은 높은 수준으로 유지되고, 사람들은 고차원의 작업과 사고에 더 집중할 수 있습니다. 이 모든 것이 고객과 직원의 만족도를 향상시킵니다.
제품 디자인의 개선 및 속도 향상
AI와 가상화된 환경은 시간이 오래 걸리는 물리적인 테스트 프로세스의 필요성을 없애줍니다. 과거에는 제품 테스트를 위해 철저한 조사, 별도의 시설, 실제 분석이 필요했습니다. AI는 오버헤드 없이 대부분의 프로세스를 맡아 비용을 절감하고 시장 출시 시간을 단축합니다.
AI가 제조 산업에서 비즈니스 의사 결정을 가속화하고 결함을 없애는 데 도움이 되는 방식
AI는 제조 전반에서 자동화 기회를 늘려주며, 제품이 고객에게 배송되어 판매되기 전에 결함을 발견하는 데 중요한 요소인 QA 프로세스도 포함합니다. 전통적으로 이러한 과정은 수동으로 이루어지므로 인적 오류가 발생하기 쉽고, 비용이 많이 드는 제품 리콜, 리소스 낭비, 이익 마진 감소의 주된 원인이 됩니다. 기존 QA는 생산의 전체 과정보다는 후반 제조 단계에 초점을 맞춥니다.
AI는 제조 기업에 큰 변화를 가져오고 있습니다. 첫째, 특정 환경을 모니터링하도록 설계된 디지털 비디오 방식인 머신 비전이 가능해졌습니다. 촬영된 이미지는 AI가 자동으로 분석하고, 할당된 합격/불합격 기준과 실시간으로 비교하여 팀에 필요한 조치를 취하도록 알려줍니다. 머신 비전은 제대로 설정만 되어 있다면 수동 방식에 비해 더 안정적입니다. 또한 제조 장비에서 예방적 유지 관리를 수행하는 것과 유사하게 잠재적인 결함을 예측할 수 있으며, 이를 전체 제조 공정에 걸쳐 수행할 수 있습니다.
전반적으로 제조업에서 AI는 엄청난 비용 절감 효과가 있으며, 어떤 경우에는 품질과 만족도를 높이고 개선하는 엔드 투 엔드 솔루션이 될 수 있습니다. 프로세스 전반에 걸쳐 얻은 인사이트는 비즈니스 의사 결정, 프로세스 개선, 재료 조달, 제품 설계 등에 영향을 미칠 수도 있습니다.
제조업에서 AI의 문제
제조업에서 AI를 구현할 때 가장 큰 과제 중 하나는 엣지 및 클라우드 네트워크부터 실행 가능한 알고리즘을 위한 양질의 데이터가 부족한 상황에 이르기까지 대규모 인프라 투자가 필요한 경우입니다. 엣지 네트워크가 대기 시간 없이 작동하려면 많은 장치, 센서, 처리 능력, 대역폭이 필요하며 이는 실시간 데이터 분석에 필수적입니다. 위의 모든 사항이 전체 기술 스택에 적용되지 않으면 기업에서 효과적인 예측 모델이나 이와 비슷한 수준의 결과를 기대할 수 없습니다.
AI 솔루션의 IT 복잡성과 데이터 품질 요구 사항은 제조업 데이터 애널리스트의 87%가 조직에서 수많은 기계, 장치 및 기타 분야에서 AI를 성공적으로 구현하지 못한 이유는 데이터 품질 문제라고 말하는 주된 이유입니다.
HPE와 제조업의 AI
HPE AI 솔루션은 제조의 혁신과 가속화에 도움이 됩니다. 미래의 제조업에서 핵심은 연결성, 자동화 및 디지털입니다. 플랜트 현장 운영 기술이 IT와 융합됨에 따라 제조업 사이클 전반에 걸친 수많은 사용 사례를 통해 혁신을 시작하고 더 효율적으로 운영하며 중단 시간을 줄이고 작업자 생산성을 개선할 수 있습니다.
제조산업용 HPE GreenLake은 IIoT(산업용 IoT)의 잠재력을 극대화하는 데 도움이 됩니다. 엄청난 양의 데이터를 제조 업체가 이용할 수 있도록 지원하며 비효율성을 확인하고 경쟁력을 지원할 수 있도록 데이터를 인사이트로 전환하는 문제도 해결해 줍니다. HPE GreenLake가 제공하는 워크로드 최적화 서비스를 통해 클라우드의 자동화, 민첩성, 경제성과 온프레미스 인프라의 보안, 성능을 결합하여 데이터 및 인사이트에 대한 액세스 속도를 높일 수 있습니다. IT 부서는 적응성이 우수하고 현장에서부터 경영진에 이르기까지 비즈니스 효율성을 제공하도록 간소화되어 고도화된 솔루션을 제공할 수 있습니다.
HPE GreenLake 플랫폼은 서비스형(예: 소비 기반 모델)으로도 제공되므로 기업은 부담스러운 자본 비용 없이 제조 워크플로에 AI를 신속하게 적용하고 변화하는 시장 상황, 생산 급증, 신제품 또는 공장 가동, 시설 확장에 대응하기 위한 확장성과 유연성을 얻을 수 있습니다.