인공지능(AI)으로 제조업을 더 스마트하게

-Making Smart Manufacturing Smarter with AI-

AI 통합으로 자동차 회사들이 제조 운영을 간소화할 뿐만 아니라 업계의 혁신적인 변화를 위한 토대를 마련하고 있다.

수년 동안 자동차 제조업체들이 제조 운영 개선과 비용 절감 그리고 효율을 높이기 위해 데이터 기반 기술을 활용해 왔다. 

대부분은 IoT 및 첨단 분석으로 운영을 실시간으로 모니터링하고 있다. 최근에는 이러한 기술이 디지털 트윈, 가상 개발 및 협업 기술과 결합하여 보완되고 있다. 

여기에 지금 인공지능(AI)이라는 도구가 추가되고 있다.

인공지능 인텔리전스, 자동화 및 예측 기능을 고도화하여 디지털 트윈, 가상 개발 및 IoT 지원 시스템 같은 스마트 제조 기술을 보완하고 향상시킨다.

인공지능(AI)과 머신러닝(ML)을 활용하면 시장 및 생산라인의 변화하는 조건에 대한 보다 현명한 결정과 대응할 수 있는 능력이 높아진다. 

두 경우 모두(더 현명한 결정을 내리고 변화하는 조건에 대응) 공장 전체의 사물인터넷(IoT) 연결 장치와 스마트 센서에서 생성되는 방대한 양의 데이터를 사용할 수 있도록 인공지능이 지원한다.

제조업에서 AI를 사용할 때 얻을 수 있는 몇 가지 주요 이점은 다음과 같다.

□ AI 및 디지털 트윈

• 다이내믹 인사이트 및 예측 분석

  AI기반 디지털 트윈은 제조라인과 차량 등 물리적 시스템 관련 데이터를 토대로 풍부한 실시간 시뮬레이션을 생성한다.

  AI는 대규모 데이터 스트림을 분석하여 장애를 예측하고, 성능을 최적화하고, 물리적인 중단 없이 다양한 "가상"의 시나리오를 테스트함으로써 모델을 개선한다.

• 라이프 사이클 전반에 걸친 최적화

  AI는 운영 데이터에서 지속적으로 학습하여 트윈의 동작을 미세 조정함으로써 예측 유지 관리, 공급망 최적화 및 생산 에너지 효율성 등 어플리케이션의 정확도를 개선한다.

□ AI/ 가상개발/ 프로토타이핑

• 향상된 설계 자동화

  인공지능은 CAD 및 시뮬레이션 도구와 통합되어 상생형 설계를 가능하게 하고 중량 삭감, 재료 효율성 

  또는 공기 역학과 같은 설계 매개변수를 기반으로 혁신적인 솔루션을 제시한다.

• 더 빠르고 스마트한 시뮬레이션

  AI 기반의 가상 테스트 환경을 통해 충돌 테스트 또는 배터리 성능과 같은 복잡한 시나리오를 더 높은 정확도와 컴퓨팅 리소스로 시뮬레이션할 수 있다.

• 실시간 피드백

  AI의 불일치 식별과 조정 제시로 가상 프로토타입과 실제 테스트 간의 격차를 해소하는 데 도움이 된다.

□ AI, 사물인터넷, 스마트 센서

• 실행 가능한 인텔리전스

  AI를 통하여 IoT 장치와 센서에서 생성된 방대한 양의 데이터를 처리하여 패턴을 식별하고 실행 가능한 인사이트를 얻을 수 있다. 

  예를 들면, 마모 데이터를 토대로 장비 성능의 이상을 감지할 수 있다.

• 엣지 컴퓨팅

  엣지에서 AI와 IoT를 결합하면 클라우드와의 연결에 의존하지 않고도 실시간 의사 결정을 내릴 수 있다. 

  엣지컴퓨팅은 생산라인에서 시간에 민감한 어플리케이션에 매우 중요하다.

□ 로봇과 자동화

• 적응형 로보틱스

  AI는 로봇 시스템을 개선하여 새로운 작업에 적응하고, 인간 작업자로부터 학습하고, 인간-기계 협업 작업 공간에서 원활하게 협업할 수 있도록 지원한다.

• 오류 감소 

  AI기반 로봇은 컴퓨터 비전과 머신러닝을 사용하여 용접, 페인팅 또는 조립과 같은 작업의 정확도를 향상시킬 수 있다.

□ 예측 및 처방 유지보수

  AI는 IoT 센서 및 디지털 트윈의 데이터를 기반으로 장비 고장을 예측하고 최적의 유지관리 조치를 처방한다. 

  이를 통해 가동 중단 시간을 최소화하고 장비 수명을 연장할 수 있다.

이를 통해 상호 연결된 시스템 전반에서 예측 분석을 수행할 수 있으며, 격리된 데이터 세트에서는 명확하지 않을 수 있는 통찰력을 제공할 수 있다.

□ 공급망 및 물류 최적화

• 실시간 적응

  AI는 수요 변화, 공급망의 병목이나 중단 현상에 대응하여 재고 및 생산 일정을 동적으로 조정함으로써 디지털 공급망 툴을 보완한다.

• 통합 에코시스템

  디지털 트윈, IoT 시스템과 AI를 결합하여 공급망 전체의 가시성을 확보하여 조달에서 최종 조립에 이르기까지 원활한 조정을 가능하게 한다.

• 퍼지 로직 

  AI로 예측을 보다 더 정도 높게 생성하고, 디지털 트윈을 사용하여 시나리오를 실행하여 실시간 데이터를 기반으로 보다 더 

  신속한 결정을 내려 공급망 중단을 최대한 완화할 수 있도록 지원한다. 

  AI가 이를 가능케 하는 방법은 퍼지 논리로 알려진 수학적 개념을 사용하는 것이다.

□ 인간-기계 협업

  오랜 기간 로봇 시스템이 창고 및 생산라인 자동화에 기여해 왔지만, AI는 이러한 시스템을 새로운 차원으로 끌어올리는 중요한 기능을 추가할 수 있다.

  예를 들어, AI 지원 비전시스템은 로봇이 실시간으로 물체를 식별하는 데 도움이 될 수 있어 생산라인에서 부품이나 콤포넌트를 취급하고 조립하는 데 매우 유용하다. 

  또한, AI는 자율 모빌리티를 추가하여 트랙을 설치하거나 사전 프로그래밍된 경로 개발 없이 로봇이 창고나 공장 현장을 이동할 수 있도록 지원한다.

□ 그 외 사용 사례

• 증강 현실(AR) 교육

  AI 지원으로 AR 어플리케이션을 개선하여 교육이나 실습 또는 작업 중인 작업자의 기능이나 기술을 효과적으로 업스킬링할 수 있다.

• 안전 강화 

  AI는 작업자의 동선과 공장 환경을 모니터링하여 잠재적 위험을 예측 작업장 안전을 개선 하기 위한 조치를 제시할 수 있다.

• 낭비 제거 및 효율 향상

  AI를 에너지 관리 시스템과 통합하여 소비 패턴을 분석하고 공장의 난방, 냉방 및 조명을 최적화하거나 생산 중 재료 낭비를 줄이는 등의 

  효율성 개선을 권장할 방법을 모색하고 있다.

참고 | https://www.rtinsights.com./making-smart-manufacturing-smarter-with-ai/​