산업 생산의 혁신적인 개념인 기계의 적응형 설계는 2024년에 추진력을 얻고 있습니다. 이 접근 방식은 생산 시스템의 유연성을 강조하여 기계가 다양한 생산 요구 사항에 동적으로 조정하고 대응할 수 있도록 합니다. 이는 정적이고 일률적인 기계에서 보다 유연하고 반응성이 뛰어난 제조 환경으로의 전환을 의미합니다.

인공지능(AI)은 잠재적인 문제를 예측하고 예방함으로써 생산 라인의 기계 유지 관리에 혁신을 일으키고 있습니다. AI는 센서와 기계 학습 알고리즘의 데이터를 분석하여 장비 고장 이전의 패턴을 식별하여 시기적절한 유지 관리를 지원하고 생산 병목 현상을 방지할 수 있습니다.

린 제조(Lean Manufacturing)의 AI 기반 시스템

AI 기반 시스템은 린 제조 원칙을 실현하는 핵심 요소입니다. 이러한 시스템은 운영을 간소화하고 폐기물을 줄여 생산 프로세스를 최적화하는 동시에 변화하는 생산 요구 사항에 적응할 수 있는 유연성을 제공합니다. 그 결과 더욱 효율적이고 비용 효율적이며 대응력이 뛰어난 제조 프로세스가 탄생했습니다.

BMW 그룹은 사우스캐롤라이나주 스파르탄버그 공장에서 AI를 사용하여 제조 효율성을 향상합니다. 매일 1,500대 이상의 차량을 생산하는 이 공장에서는 AI 기반 로봇을 사용하여 수백 개의 금속 스터드를 SUV 프레임에 정밀하게 용접합니다. 이러한 AI 개입은 정확성을 보장할 뿐만 아니라 실수를 신속하게 수정할 수 있는 수단을 제공하여 연간 100만 달러 이상의 비용을 절감합니다.

1차 전자 제조 시설에서 Inventec은 여러 AI 기반 스마트 제조 프로젝트를 개발했습니다. 여기에는 과거 데이터와 순환 신경망을 사용하여 전자 부품에 대한 물류 예측 및 재고 준비 관리가 포함되어 기존 방법을 크게 개선합니다.

또한 Inventec은 컴퓨터 비전 및 자동화 기술을 통해 대량 생산을 위한 노트북 소프트웨어를 자동으로 인증하는 시스템을 구현했습니다. 이 신뢰할 수 있는 시스템은 자격 취득 과정에서 수백 명의 인력을 절약해 줍니다.

또 다른 주목할만한 발전은 제품 외관의 육안 검사를 위한 딥 러닝 기반 알고리즘을 생성한 것인데, 이는 기존 방법에 비해 훨씬 적은 결함 훈련 데이터를 필요로 합니다.

연결된 작업자 기술의 통합

AI를 기반으로 연결된 제조 기술은 제조 현장에서 정보와 지침이 전파되는 방식을 변화시킬 수 있습니다.

이 기술은 기계 대 인간, 인간 대 인간의 실시간 통신을 보장하여 원활한 데이터 흐름과 의사 결정 프로세스를 촉진합니다. 이는 더욱 통합되고 지능적인 제조 생태계를 향한 중추적인 단계를 나타냅니다.

연결된 작업자 기술의 통합은 제조 환경의 효율성과 안전에 큰 영향을 미칩니다. 이는 작업자에게 실시간 통찰력과 경고를 제공하고 변화나 잠재적인 위험에 신속하게 대응할 수 있도록 하여 운영 효율성을 개선하고 사고 위험을 줄입니다.

연결된 인력 기술은 프로세스를 간소화할 뿐만 아니라 직원의 복지를 우선시합니다. AI로 강화된 연결된 작업자 기술은 적응형 설계의 중추적인 역할을 하며 실시간 피드백과 신속한 설계 수정을 가능하게 하여 제조 민첩성과 대응성을 향상시킵니다.

생산 맞춤화를 위한 AI의 발전

AI의 발전으로 제조업체는 특정 고객 요구 사항에 맞게 생산 프로세스를 맞춤화할 수 있습니다. 이러한 유연성은 오늘날 시장의 다양하고 진화하는 요구를 충족하는 데 중추적인 역할을 합니다.

이러한 맞춤화 범위는 다양한 제품 변형에 대한 기계 설정 변경부터 맞춤형 제품 설계를 위한 AI 알고리즘 사용에 이르기까지 다양합니다. 많은 업계에서 AI 기반의 맞춤형 솔루션을 구현하고 있습니다.

섬유 산업에서는 AI를 사용하여 다양한 직물 유형에 맞게 직기를 자동으로 조정합니다. 포장 산업에서 AI 기반 기계는 최소한의 수동 개입으로 다양한 제품 라인에 맞춰 다양한 포장 크기와 디자인 간에 전환할 수 있습니다.

스마트 제조 관행

AI는 스마트 제조 관행 내에서 예측적이고 사전 예방적인 유지 관리에 중요한 역할을 합니다. AI는 방대한 양의 운영 데이터를 분석하는 전례 없는 능력을 사용하여 잠재적인 기계 오류를 예측하고 고장이 발생하기 전에 유지 관리 활동을 예약할 수 있습니다.

스마트 제조에 AI를 구현하면 가동 중지 시간이 크게 줄어들고 기계 성능이 최적화됩니다. AI 시스템은 최적의 성능을 보장하기 위해 기계 작동을 지속적으로 모니터링하고 조정하여 생산성을 향상하고 마모를 줄입니다. AI를 포함한 첨단 기술 솔루션을 기반으로 하는 지속적인 최적화는 제조 부문에서 경쟁 우위를 유지하는 데 핵심입니다.

과제와 한계

AI는 엄청난 이점을 제공하지만 기술적, 운영적 과제도 제시합니다. AI를 기존 제조 시스템에 통합하려면 상당한 투자와 전문 지식이 필요합니다. 또한 AI 시스템과 레거시 장비 간의 원활한 통신을 보장하는 것은 많은 제조업체에게 중요한 장애물로 남아 있습니다.

AI 통합의 다른 과제는 다음과 같습니다.

1. AI 시스템의 통합 및 유지 관리에 드는 높은 비용
2. AI 솔루션 개발 및 관리를 위한 전문 지식의 필요성
3. 첨단 AI 시스템과 기존 레거시 기계 간의 호환성 문제
4. AI 알고리즘이 효과적으로 작동하려면 신뢰할 수 있는 데이터 소스에 의존해야 합니다.
5. AI 통합 단계 중 다운타임 및 생산성 손실 위험
6. AI 시스템의 효율성을 유지하기 위한 지속적인 업데이트 및 유지 관리 요구 사항
7. 다양한 제조 단위나 위치에 걸쳐 AI 솔루션을 확장하는 데 어려움이 있음

제조 분야에 AI를 배치하면 윤리적 고려 사항도 제기됩니다. 제조업체는 책임 있는 AI 관행을 채택하여 AI 배포의 투명성과 공정성을 보장하는 동시에 광범위한 사회적 영향을 고려해야 합니다.

AI 시스템에서 사용되는 데이터의 보안과 기밀성을 보장하는 것이 가장 중요합니다. 이는 제조 프로세스, 직원 세부 정보 및 영업 비밀과 관련된 민감한 정보를 보호하는 것을 의미합니다. 무단 액세스나 위반으로부터 이 데이터를 보호하려면 엄격한 프로토콜과 암호화 방법을 구현해야 합니다.

제조업에 AI를 도입하면 자동화 시스템이 특정 인간 작업을 대체할 수 있으므로 일자리 대체가 발생할 수 있습니다. 이러한 변화에는 직원들이 새로운 기술 중심 역할에 적응할 수 있도록 재교육 및 기술 향상 프로그램이 필요합니다. 제조업체는 또한 인력 감소의 사회적 영향을 고려하고 자동화와 고용 간의 균형을 만들기 위해 노력해야 합니다.

AI 시스템은 훈련된 데이터만큼만 편견이 없습니다. 데이터가 역사적 편견이나 불평등을 반영하는 경우 AI의 결정과 예측으로 인해 이러한 문제가 지속될 수 있습니다. 제조업체는 AI 시스템에 편견이 있는지 엄격하게 감사하고 알고리즘이 다양하고 대표적인 데이터 세트에 대해 훈련되었는지 확인해야 합니다.

AI 운영 및 의사결정의 투명성을 유지하는 것은 직원, 고객, 규제 기관을 포함한 이해관계자 간의 신뢰를 구축하는 데 필수적입니다. AI 배포의 공정성은 또한 효율성 및 생산성 향상과 같은 AI의 이점이 윤리적 관행이나 직원 복지를 희생하지 않도록 보장하는 것과도 관련됩니다.

기계 설계 분야 AI의 미래

2024년 이후에는 기계 설계 분야의 AI가 크게 발전할 것으로 예상됩니다. 우리는 보다 직관적인 AI 인터페이스, 의사결정 프로세스에서 AI의 통합 확대, 재료 선택 및 공급망 최적화와 같은 복잡한 작업에 대한 AI 사용 증가를 기대할 수 있습니다.

AI가 제조 산업에 미치는 잠재적 영향은 엄청납니다. 이는 제조 패러다임을 재정의하여 보다 개인화되고 효율적인 생산 프로세스로 이어지는 것입니다. AI는 계속 진화하면서 혁신을 주도하고 경쟁력을 강화하며 궁극적으로 제조 산업을 변화시킬 것입니다.