산업 생산의 혁신적인 개념 인 기계의 적응 형 디자인은 2024 년에 추진력을 얻고 있습니다.이 접근법은 생산 시스템의 유연성을 강조하여 기계가 다양한 생산 요구에 동적으로 조정하고 대응할 수 있습니다. 정적, 한 크기의 모든 기계에서보다 유동적이고 반응이 좋은 제조 환경으로 전환을 의미합니다.

인공 지능 (AI)은 잠재적 인 문제를 예측하고 선점함으로써 생산 라인의 기계 유지 보수에 혁명을 일으키고 있습니다. AI는 센서 및 머신 러닝 알고리즘의 데이터를 분석하여 장비 고장에 앞서 패턴을 식별하여 적시 유지 보수를 가능하게하고 생산 병목 현상을 방지 할 수 있습니다.

린 제조업의 AI 중심 시스템

AI 구동 시스템은 린 제조 원칙의 핵심 지원자입니다. 이 시스템은 운영을 간소화하고 폐기물을 줄임으로써 생산 공정을 최적화하고 변화하는 생산 요구 사항에 적응할 수있는 유연성을 제공합니다. 결과는보다 효율적이고 비용 효율적이며 반응 형 제조 공정입니다.

SC 공장의 스파르탄 버그에서 BMW Group은 AI를 사용하여 제조 효율을 향상시킵니다. 매일 1,500 대가 넘는 차량을 생산하는이 공장은 정밀한 SUV 프레임에 수백 개의 금속 스터드를 용접하기 위해 AI 기반 로봇을 사용합니다. 이 AI 개입은 정확성을 보장 할뿐만 아니라 실수를 신속하게 교정하는 수단을 제공하여 연간 비용 절감으로 백만 달러 이상을 초래합니다.

Tier-One Electronics 제조 시설에서 Inventec은 여러 AI 중심 스마트 제조 프로젝트를 개발했습니다. 여기에는 과거 데이터와 재발 신경 네트워크를 사용한 전자 부품에 대한 물류 예측 관리 및 재발 신경 네트워크가 포함되어 있으며 전통적인 방법에서 크게 향상됩니다.

또한 Inventec은 컴퓨터 비전 및 자동화 기술을 통해 대량 생산을위한 랩톱 소프트웨어를 자동으로 자격을 갖춘 시스템을 구현했습니다. 이 신뢰할 수있는 시스템은 자격 과정에서 수백 명의 사람들을 절약합니다.

또 다른 주목할만한 발전은 제품 외관을 육안으로 검사하기위한 딥 러닝 기반 알고리즘의 생성이며, 전통적인 방법에 비해 결함 훈련 데이터가 크게 줄어든다는 것입니다.

연결된 작업자 기술의 통합

AI가 뒷받침 할 때 연결된 제조 기술은 제조 바닥에서 정보와 지시가 어떻게 전파되는지를 변화시킬 수 있습니다.

이 기술은 실시간 기계에서 인간과 인간-인간 커뮤니케이션을 보장하여 원활한 데이터 흐름과 의사 결정 프로세스를 촉진합니다. 보다 통합되고 지능적인 제조 생태계를 향한 중추적 인 단계를 나타냅니다.

연결된 작업자 기술의 통합은 제조 환경의 효율성과 안전에 큰 영향을 미칩니다. 근로자에게 실시간 통찰력과 경고를 제공하고 변화 또는 잠재적 위험에 신속하게 대응하여 운영 효율성을 향상시키고 사고의 위험을 줄일 수 있습니다.

연결된 인력 기술은 프로세스를 간소화 할뿐만 아니라 근로자 복지를 우선시합니다. AI에 의해 향상된 Connected Worker 기술은 적응 형 설계에 중추적이며 실시간 피드백과 신속한 설계 수정을 가능하게하여 제조 민첩성 및 대응 성을 향상시킵니다.

생산 사용자 정의를위한 AI의 발전

AI의 발전을 통해 제조업체는 특정 고객 요구를 충족시키기 위해 생산 프로세스를 조정할 수 있습니다. 이 유연성은 오늘날 시장의 다양하고 발전하는 요구를 충족시키는 데 중추적입니다.

이 사용자 정의는 다양한 제품 변형에 대한 기계 설정 변경에서 맞춤형 제품 설계를위한 AI 알고리즘 사용에 이르기까지 다양합니다. 많은 산업들이 AI가 구동하는 맞춤형 솔루션을 구현하고 있습니다.

섬유 산업에서 AI는 다양한 직물 유형에 대한 직기 조정에 사용됩니다. 포장 산업에서 AI 구동 기계는 다양한 포장 크기와 디자인 사이를 전환하여 최소한의 수동 개입으로 다양한 제품 라인을 수용 할 수 있습니다.

스마트 제조 관행

AI는 스마트 제조 관행 내에서 예측적이고 능동적 인 유지 보수에 중요한 역할을합니다. 전례없는 능력을 사용하여 방대한 양의 운영 데이터를 분석하여 AI는 고장이 발생하기 전에 잠재적 인 기계 고장 및 유지 보수 활동을 예측할 수 있습니다.

스마트 제조에서 AI를 구현하면 다운 타임이 크게 줄어들고 기계 성능을 최적화합니다. AI 시스템은 기계 운영을 지속적으로 모니터링하고 조정하여 최적의 성능을 보장하여 생산성 향상과 마모 넥타이를 줄입니다. AI를 포함한 Advanced Tech 솔루션으로 구동되는 지속적인 최적화는 제조 부문에서 경쟁 우위를 유지하는 데 핵심입니다.

도전과 한계

AI는 엄청난 혜택을 제공하지만 기술 및 운영 문제도 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 보수 비용이 높음
2. AI 솔루션을 개발하고 관리하기위한 전문화 된 전문 지식의 필요성
3. 고급 AI 시스템과 기존 레거시 기계 간의 호환성 문제
4. AI 알고리즘이 효과적으로 기능하기위한 신뢰할 수있는 데이터 소스에 대한 의존
5. AI 통합 단계에서 가동 중지 시간 및 생산성 손실의 위험
6. AI 시스템을 효과적으로 유지하기위한 지속적인 업데이트 및 유지 보수 요구 사항
7. 다양한 제조 장치 또는 위치에서 AI 솔루션을 스케일링하는 데 어려움

제조에 AI를 배치하면 윤리적 고려 사항도 제기됩니다. 제조업체는 책임있는 AI 관행을 채택하여 AI 배포의 투명성과 공정성을 보장하면서 더 광범위한 사회적 영향을 고려해야합니다.

AI 시스템에서 사용하는 데이터의 보안 및 기밀 유지가 가장 중요합니다. 이는 제조 프로세스, 직원 세부 사항 및 영업 비밀과 관련된 민감한 정보를 보호하는 것을 의미합니다. 이 데이터를 무단 액세스 또는 위반으로부터 보호하려면 엄격한 프로토콜 및 암호화 방법을 구현해야합니다.

자동화 된 시스템이 특정 인간 작업을 대체 할 수 있으므로 제조에 AI를 도입하면 작업 변위로 이어질 수 있습니다. 이러한 변화는 직원들이 새로운 기술 중심의 역할에 적응할 수 있도록 재교육 및 업무 프로그램이 필요합니다. 제조업체는 또한 인간 노동 감소의 사회적 영향을 고려하고 자동화와 고용 사이의 균형을 유지하기 위해 노력해야합니다.

AI 시스템은 교육을받은 데이터만큼 편견이 없습니다. 데이터가 역사적 편견이나 불평등을 반영하는 경우 AI의 결정과 예측은 이러한 문제를 영속시킬 수 있습니다. 제조업체는 모든 편견에 대해 AI 시스템을 엄격하게 감사하고 알고리즘이 다양하고 대표적인 데이터 세트에 대해 교육을 받도록해야합니다.

직원, 고객 및 규제 기관을 포함한 이해 관계자 간의 신뢰를 구축하려면 AI 운영 및 의사 결정의 투명성을 유지하는 것이 필수적입니다. AI 배포의 공정성에는 효율성 및 생산성 증가와 같은 AI의 이점이 윤리적 관행이나 인력 복지를 희생시키지 않도록 보장하는 것도 포함됩니다.

기계 설계에서 AI의 미래

2024 년 이후, 기계 설계의 AI는 크게 발전 할 것으로 예상됩니다. 우리는보다 직관적 인 AI 인터페이스, 의사 결정 프로세스에서 AI의 더 큰 통합, 재료 선택 및 공급망 최적화와 같은 복잡한 작업을위한 AI 사용 증가를 기대할 수 있습니다.

AI가 제조 산업에 미치는 잠재적 영향은 심오합니다. 제조 패러다임을 재정의하여보다 개인화되고 효율적인 생산 공정으로 이어집니다. AI가 계속 발전함에 따라 혁신을 주도하고 경쟁력을 향상 시키며 궁극적으로 제조 산업을 변화시킬 것입니다.