Choosing between building your own AI solution or buying a proven one can define your success in predictive maintenance. But without a clear strategy, companies risk high costs, long development times, and missed opportunities.
In this guide you will discover:
✅ How to make informed Make-or-buy decisions in an industrial environment
✅ The specific decision criteria for software and AI applications
✅ If standardised AI Apps are a solution for OEMs and End Users
Download now and take the first step toward smarter, AI-powered maintenance decisions
일반 AI와 달리 제조 분야의 AI는 품질 관리, 예측 유지보수, 공정 최적화, 로봇 공학 등 특정 애플리케이션 영역에 초점을 맞추고 있습니다. 제조업에서의 AI는 알고리즘과 머신 러닝을 사용하여 복잡한 작업을 자동화하고 패턴을 식별하며 예측하는 것을 말합니다. 여기에는 기계와 시스템의 대량의 데이터를 분석하고 처리하는 작업이 포함됩니다.
그렇다면 기업이 제조 분야에서 AI를 활용해야 하는 이유는 무엇일까요?
한 가지 예로, 데이터를 분석하여 기계의 이상 징후를 실시간으로 감지할 수 있습니다. 업계에서 AI를 사용하면 예측 유지 보수를 활성화하고 제품 품질을 보장하며(예측 품질), 리소스를 보다 효율적으로 활용할 수 있습니다(예측 에너지).
머신 러닝(ML)은 제조업에서 AI의 기술적 근간을 이루는 기술입니다. 규칙 기반 시스템과 달리 ML 모델은 과거 및 실시간 생산 데이터에서 학습하여 예측을 지속적으로 개선합니다. 따라서 공정 및 조건이 자주 바뀌는 역동적인 환경에서 특히 유용합니다.
대표적인 응용 분야로는 고장이 발생하기 전에 알고리즘이 기계의 마모 패턴을 감지하는 예측 유지보수, 컴퓨터 비전 시스템이 수작업 검사보다 더 빠르고 안정적으로 결함을 식별하는 품질 관리 등이 있습니다. ML은 에너지 소비를 줄이거나 생산 품질을 안정화하기 위해 실시간으로 파라미터를 조정하는 등 공정 최적화에도 사용됩니다. 또 다른 유망 분야는 공급망 최적화로, ML이 수요 변동, 배송 시간, 자재 가용성을 분석하여 보다 탄력적이고 비용 효율적인 프로세스를 구축하는 것입니다.
머신 러닝의 강점은 확장성에 있습니다. 일단 학습된 모델은 여러 공장이나 생산 라인에 적용할 수 있으므로 기업은 전 세계적으로 모범 사례를 표준화할 수 있습니다. 동시에 알고리즘은 현지 상황에 적응하고 새로운 데이터 세트가 나올 때마다 계속 학습합니다.
기업 입장에서는 다운타임이 줄어들고 비용이 절감되는 것은 물론 유연성과 경쟁력이 높아집니다. 따라서 ML을 생산 시스템에 통합하는 것은 진정한 데이터 기반 제조를 향한 결정적인 단계입니다.
기업이 AI 소프트웨어를 사용해야 하는 이유:
생산 분야에서의 AI의 이점은 다양합니다. 예를 들어, 예측 유지보수와 같은 AI 솔루션을 활용하면 비용이 많이 드는 고장으로 이어지기 전에 오작동을 식별할 수 있습니다. 문제가 발생하면 즉시 유지보수 조치를 취할 수 있습니다. 예기치 않은 장애를 방지하고 유지보수 비용을 줄이며 회사의 생산성을 높입니다. 또한 이 데이터는 재료 피로를 어느 정도 감지할 수 있어 위험한 상황을 예방함으로써 산업 안전에도 기여합니다.
산업 분야에서 AI의 또 다른 주요 이점은 제품 품질 향상입니다. AI를 활용함으로써 기업은 결함 및 오류를 조기에 탐지하고 수정할 수 있어 불량품 발생과 재작업량을 줄일 수 있습니다. 이는 고객 만족도 향상과 긍정적인 기업 이미지로 이어집니다.
그렇기 때문에 예측 능력은 AI의 또 다른 중요한 측면입니다. AI 알고리즘은 대량의 데이터를 분석하여 다른 전문가가 놓칠 수 있는 추세와 패턴을 파악할 수 있습니다. 이를 통해 기업은 정보에 입각한 의사 결정을 내리고 향후 과제를 더 잘 관리할 수 있습니다.
산업 분야에서 AI를 사용하려면 신중한 계획과 준비가 필요합니다. 기업의 특정 요구 사항에 부합하는 적절한 AI 기술을 선택하는 것이 중요합니다. 확장성, 유연성 및 데이터 호환성과 같은 측면을 고려해야 합니다. 산업 분야에서 수행한 다수의 AI 프로젝트 경험을 바탕으로, 훼스토는 산업 현장에서 AI를 활용할 때 고려해야 할 사항에 대한 귀중한 인사이트를 제공하고 그 방향을 제시할 수 있습니다.
1. 개발 또는 구매 결정:
AI 솔루션을 사용하기 전에 기업은 AI 솔루션을 내부적으로 개발할 것인지, 외부에서 구매할 것인지 결정해야 합니다. 의사 결정 과정에서 특정 요구 사항, 리소스 및 예산을 고려해야 합니다. 솔루션에 얼마를 투자할 의향이 있으신가요? AI, 데이터 과학, IT, 생산 등 해당 분야의 전문성을 갖춘 전문가가 충분히 확보되어 있나요?
답을 찾는 것이 항상 쉬운 것은 아닙니다. 훼스토의 AI 솔루션의 자체 개발 또는 구매 가이드에서 이에 대해 자세히 알아볼 수 있습니다. 이 가이드는 내부 개발과 외부 솔루션 구매 중 어느 쪽이 더 나은 선택인지 판단할 수 있는 체크리스트를 제공합니다.
2. 데이터 수집:
생산 현장의 관련 데이터 소스(예: 센서, 기계 로그 및 품질 관리 데이터)를 반드시 식별해야 합니다. 데이터 연결이 보장되어야 합니다.
3. 데이터 처리 및 분석:
AI를 효과적으로 활용하기 위해서는 양질의 데이터를 충분히 확보하는 것이 중요합니다. 이러한 데이터는 AI 알고리즘이 처리할 수 있도록 정리, 구조화 및 준비되어야 합니다. 데이터의 패턴과 상관 관계를 파악하는 것이 목표입니다.
4. 통합:
AI 솔루션은 기존 생산 시스템에 통합되어야 합니다. 모든 것이 원활하게 작동하고 데이터가 실시간으로 처리될 수 있는지 확인하기 위해 종합적인 테스트가 수행됩니다.
5. 트레이닝:
AI 모델은 수집된 모든 데이터로 훈련됩니다. AI 모델의 정확도와 성능을 향상시키기 위해 훈련 과정을 정기적으로 검토하고 조정하는 것이 중요합니다. 이를 통해 항상 최상의 결과를 얻을 수 있습니다.
이 단계별 가이드는 생산 공정에 AI를 도입하기 위한 탄탄한 기반을 제공합니다. AI는 생산을 최적화하고 경쟁력을 높일 수 있는 엄청난 잠재력을 제공합니다.
이제 AI가 산업에서 어떻게 활용되는지 설명하기 위해 몇 가지 구체적인 실제 사례를 살펴보겠습니다. 이 기업들은 AI 솔루션을 구매하기로 결정하고 그 기대 효과를 누리고 있습니다.
산업 분야에서 인공지능을 활용하면 엄청난 잠재력을 발휘할 수 있습니다. 이를 통해 기업은 효율성 향상, 비용 절감, 더 나은 의사 결정 기반 등 다양한 기대 효과를 누릴 수 있습니다.
산업 분야에서 AI의 미래는 유망합니다. AI 기술이 계속 발전하고 그 잠재력에 대한 인식이 높아짐에 따라 산업 분야에서의 AI 활용은 계속 증가할 것입니다. 기업은 이 주제를 조기에 다루어 AI가 제공하는 기회를 활용하여 혁신적인 솔루션을 개발하고 경쟁력을 유지할 수 있어야 합니다. 실린더의 예측 유지보수와 같은 다양한 애플리케이션을 위한 표준화된 AI 솔루션이 이미 시중에 나와 있습니다. 이것들은 연결될 수 있어 산업 현장에 AI를 도입하는 것을 쉽고 편리하게 만듭니다.
실제 사례는 기업들이 이미 생산 현장에서 AI를 통해 어떤 기대 효과를 누리고 있는지 보여줍니다. AI 솔루션을 구매할지 자체 개발할지에 대해 신중히 고려해야 합니다. 전문 업체로부터 AI 솔루션을 구매하면 빠른 구현, 검증된 알고리즘, 사용자 친화적인 인터페이스 등의 이점을 누릴 수 있습니다. 내부 개발과 외부 조달의 결정은 신중하게 검토해야 하며, 회사의 구체적인 요구 사항과 자원을 고려하는 것이 중요합니다.