산업 생산의 혁명적인 개념인 기계의 적응형 설계가 2024년 주목을 받고 있습니다. 이 접근 방식은 생산 시스템의 유연성을 강조하여 기계가 다양한 생산 요구에 동적으로 적응하고 대응할 수 있도록 합니다. 이는 정적이고 획일적인 기계에서 더욱 유동적이고 반응성이 뛰어난 제조 환경으로의 전환을 의미합니다.

인공지능(AI)은 잠재적 문제를 예측하고 사전에 예방함으로써 생산 라인의 기계 유지보수에 혁신을 일으키고 있습니다. AI는 센서와 머신러닝 알고리즘의 데이터를 분석하여 장비 고장의 선행 패턴을 파악하여 적시 유지보수를 지원하고 생산 병목 현상을 방지할 수 있습니다.

린 제조의 AI 기반 시스템

AI 기반 시스템은 린 제조 원칙을 실현하는 핵심 요소입니다. 이러한 시스템은 운영 효율화 및 낭비 감소를 통해 생산 프로세스를 최적화하는 동시에 변화하는 생산 요구 사항에 적응할 수 있는 유연성을 제공합니다. 결과적으로 더욱 효율적이고 비용 효율적이며 대응력이 뛰어난 제조 프로세스가 구축됩니다.

BMW 그룹은 사우스캐롤라이나주 스파턴버그 공장에서 AI를 활용하여 제조 효율성을 높이고 있습니다. 매일 1,500대 이상의 차량을 생산하는 이 공장에서는 AI 기반 로봇을 활용하여 수백 개의 금속 스터드를 SUV 프레임에 정밀하게 용접합니다. 이러한 AI 기술은 정확성을 보장할 뿐만 아니라 실수를 신속하게 수정할 수 있는 수단을 제공하여 연간 100만 달러 이상의 비용 절감 효과를 가져옵니다.

1차 전자 제조 시설에서 Inventec은 여러 AI 기반 스마트 제조 프로젝트를 개발했습니다. 여기에는 과거 데이터와 순환 신경망을 활용하여 전자 부품의 물류 예측 및 재고 준비를 관리하는 것이 포함되며, 이는 기존 방식을 크게 개선했습니다.

또한, Inventec은 컴퓨터 비전 및 자동화 기술을 통해 대량 생산용 노트북 소프트웨어를 자동으로 검증하는 시스템을 구축했습니다. 이 신뢰할 수 있는 시스템은 검증 과정에서 수백 명의 인력과 수년간의 시간을 절약해 줍니다.

또 다른 주목할 만한 발전은 제품 외관을 시각적으로 검사하기 위한 딥 러닝 기반 알고리즘을 만든 것입니다. 이를 통해 기존 방법에 비해 결함 학습 데이터가 크게 줄었습니다.

Connected Worker 기술의 통합

AI가 뒷받침하는 연결된 제조 기술은 제조 현장에서 정보와 지침이 전파되는 방식을 혁신할 수 있습니다.

이 기술은 기계와 사람, 그리고 사람과 사람 간의 실시간 소통을 보장하여 원활한 데이터 흐름과 의사 결정 프로세스를 촉진합니다. 이는 더욱 통합되고 지능적인 제조 생태계를 향한 중추적인 발걸음을 의미합니다.

커넥티드 워커(Connected Worker) 기술의 통합은 제조 환경의 효율성과 안전성에 지대한 영향을 미칩니다. 이는 작업자들에게 실시간 통찰력과 알림을 제공하고, 변화나 잠재적 위험에 신속하게 대응할 수 있도록 지원하여 운영 효율성을 향상시키고 사고 위험을 줄입니다.

커넥티드 워크포스 기술은 프로세스를 간소화할 뿐만 아니라 근로자의 웰빙을 최우선으로 생각합니다. AI로 강화된 커넥티드 워크포스 기술은 적응형 설계에 핵심적인 역할을 하며, 실시간 피드백과 신속한 설계 수정을 가능하게 하여 제조 민첩성과 대응력을 향상시킵니다.

생산 맞춤형을 위한 AI의 발전

AI의 발전으로 제조업체는 특정 고객 요구에 맞춰 생산 공정을 맞춤화할 수 있게 되었습니다. 이러한 유연성은 오늘날 시장의 다양하고 끊임없이 변화하는 요구를 충족하는 데 매우 중요합니다.

이러한 맞춤화는 다양한 제품 변형에 맞춰 기계 설정을 변경하는 것부터 AI 알고리즘을 활용하여 맞춤형 제품을 설계하는 것까지 다양합니다. 많은 산업에서 AI 기반의 맞춤형 솔루션을 도입하고 있습니다.

섬유 산업에서는 AI를 활용하여 다양한 원단 종류에 맞춰 직기를 자동으로 조정합니다. 포장 산업에서는 AI 기반 기계가 다양한 포장 크기와 디자인을 전환하여 최소한의 수동 개입으로 다양한 제품군에 맞춰 생산할 수 있습니다.

스마트 제조 관행

AI는 스마트 제조 관행 내에서 예측 및 사전 예방적 유지보수에 중요한 역할을 합니다. 방대한 운영 데이터를 분석하는 탁월한 능력을 바탕으로 AI는 잠재적인 기계 고장을 예측하고 고장 발생 전에 유지보수 일정을 계획할 수 있습니다.

스마트 제조에 AI를 도입하면 가동 중단 시간을 크게 줄이고 기계 성능을 최적화할 수 있습니다. AI 시스템은 기계 작동을 지속적으로 모니터링하고 조정하여 최적의 성능을 보장함으로써 생산성을 향상시키고 마모를 줄입니다. AI를 포함한 첨단 기술 솔루션을 기반으로 하는 지속적인 최적화는 제조 분야에서 경쟁 우위를 유지하는 데 필수적입니다.

과제와 한계

AI는 막대한 이점을 제공하지만, 기술적 및 운영적 과제도 안고 있습니다. 기존 제조 시스템에 AI를 통합하려면 상당한 투자와 전문 지식이 필요합니다. 또한, AI 시스템과 기존 장비 간의 원활한 통신을 보장하는 것은 많은 제조업체에게 여전히 중요한 과제로 남아 있습니다.

AI를 통합하는 데 있어 다음과 같은 몇 가지 과제가 있습니다.

1. AI 시스템 통합 및 유지 관리 비용이 높음
2. AI 솔루션 개발 및 관리를 위한 전문 지식 필요성
3. 고급 AI 시스템과 기존 레거시 머신 간의 호환성 문제
4. AI 알고리즘이 효과적으로 작동하려면 신뢰할 수 있는 데이터 소스에 대한 의존성이 필요합니다.
5. AI 통합 단계 동안 가동 중지 및 생산성 손실 위험
6. AI 시스템의 효율성을 유지하기 위한 지속적인 업데이트 및 유지 관리 요구 사항
7. 다양한 제조 단위 또는 위치에 걸쳐 AI 솔루션을 확장하는 데 어려움

제조업에 AI를 도입하는 것은 윤리적 고려 사항 또한 제기합니다. 제조업체는 책임 있는 AI 관행을 채택하여 AI 도입 과정에서 투명성과 공정성을 확보하는 동시에 더 넓은 사회적 영향을 고려해야 합니다.

AI 시스템에서 사용하는 데이터의 보안과 기밀성을 보장하는 것은 매우 중요합니다. 이는 제조 공정, 직원 정보, 영업 비밀과 관련된 민감한 정보를 보호하는 것을 의미합니다. 이러한 데이터를 무단 접근이나 침해로부터 보호하기 위해 엄격한 프로토콜과 암호화 방식을 구현해야 합니다.

제조업에 AI가 도입되면 자동화 시스템이 특정 인간의 작업을 대체할 수 있으므로 일자리 대체가 발생할 수 있습니다. 이러한 변화는 직원들이 새로운 기술 중심 역할에 적응할 수 있도록 재교육 및 기술 향상 프로그램을 필요로 합니다. 제조업체는 또한 인간 노동력 감소가 미치는 사회적 영향을 고려하고 자동화와 고용 간의 균형을 맞추기 위해 노력해야 합니다.

AI 시스템은 학습된 데이터의 편향성을 유지할 수 있습니다. 데이터가 과거의 편향이나 불평등을 반영한다면, AI의 결정과 예측은 이러한 문제를 지속시킬 수 있습니다. 제조업체는 AI 시스템의 편향성을 엄격하게 감사하고, 알고리즘이 다양하고 대표적인 데이터 세트를 기반으로 학습되도록 해야 합니다.

AI 운영 및 의사 결정의 투명성을 유지하는 것은 직원, 고객, 규제 기관을 포함한 이해관계자 간의 신뢰를 구축하는 데 필수적입니다. AI 구축의 공정성은 효율성 및 생산성 향상과 같은 AI의 이점이 윤리적 관행이나 직원의 웰빙을 저해하지 않도록 보장하는 것도 포함합니다.

기계 설계에서 AI의 미래

2024년 이후 기계 설계 분야의 AI는 크게 발전할 것으로 예상됩니다. 더욱 직관적인 AI 인터페이스, 의사 결정 프로세스에 대한 AI의 통합 확대, 그리고 자재 선택 및 공급망 최적화와 같은 복잡한 작업에 대한 AI 활용이 증가할 것으로 예상됩니다.

AI가 제조업에 미칠 잠재적 영향은 매우 큽니다. 제조 패러다임을 재정의하여 더욱 개인화되고 효율적인 생산 프로세스를 구축할 것입니다. AI는 끊임없이 발전함에 따라 혁신을 주도하고 경쟁력을 강화하며 궁극적으로 제조업을 혁신할 것입니다.