산업 속의 AI: 기업이 주목해야 할 사항

산업에서의 AI는 무엇을 의미하나요?

일반적인 AI와 달리, 산업용 AI는 품질 관리, 예방적 유지보수, 프로세스 최적화, 로봇 공학 등 특정 응용 분야에 초점을 맞춥니다. 산업계의 AI는 알고리즘과 머신러닝을 활용하여 복잡한 작업을 자동화하고, 패턴을 인식하고, 예측하는 것을 의미합니다. 이때 기계와 시스템의 데이터가 대량으로 분석 및 처리됩니다.

하지만, 기업이 산업에서 AI에 의존해야 하는 이유는 무엇일까요?

예를 들어, 분석을 통해 기계의 오작동을 실시간으로 감지할 수 있습니다. 산업에서 인공 지능의 사용은 예방적 유지보수(Predictive Maintenance)를 가능하게 하며 제품 품질(Predictive Quality)을 보장하고 자원의 효율적 사용을 가능하게 합니다(Predictive Energy).

AI는 산업에 어떤 장점을 제공합니까?

다음은 기업이 AI 소프트웨어를 사용해야 하는 이유입니다:

• 생산성 및 OEE 향상
• 상태 기반 유지보수로 유지보수 전략의 전환
• 에너지 및 생산 등에 대한 비용 절감
• 산업 안전 향상
• 경쟁사와의 차별화를 통한 경쟁 우위
• 품질 향상
• 예상치 못한 다운타임 감소

생산에서 AI의 장점은 다양합니다. 예를 들어, 예방적 유지관리와 같은 AI 솔루션은 많은 비용이 발생하는 고장으로 이어지기 전, 오작동을 감지할 수 있습니다. 문제가 발생하면, 즉시 유지관리 조치를 시작할 수 있습니다. 계획되지 않은 다운타임 시간을 방지하고 유지관리 비용을 절감하며, 기업의 생산성을 높입니다. 이러한 맥락에서 데이터는 산업 안전에도 기여합니다. 재료 피로를 부분적으로 식별할 수 있으므로 위험한 상황을 예방할 수 있습니다.

산업에서 AI의 또 다른 주요 이점은 제품 품질을 향상시키는 것입니다. 기업은 AI를 활용해 결함과 오류를 조기에 발견하고 수정할 수 있습니다. 불량품 및 재작업이 감소합니다. 이는 고객 만족도를 향상시키고 기업에 대한 긍정적인 이미지로 이어집니다.

이로써, 예측 능력은 AI의 또 다른 중요한 측면입니다. AI 알고리즘은 대량의 데이터를 분석함으로써 다른 전문가들이 일반적으로 놓치는 추세 및 패턴을 식별할 수 있습니다. 이를 통해 기업은 정보에 입각한 결정을 내리고 향후 과제를 더 잘 관리할 수 있습니다.

산업에서의 AI 사용: 단계별 지침

산업에서 AI를 사용하려면 신중한 계획 및 준비가 필요합니다. 기업의 특정 요구 사항에 적합한 AI 기술을 선택하는 것이 중요합니다. 확장성, 유연성, 데이터 호환성 등의 측면을 고려해야 합니다. 업계에서 이미 완료한 수많은 AI 프로젝트 덕분에, Festo 귀중한 통찰력을 제공하고 기업에서 AI를 사용할 때 고려해야 할 사항을 제시할 수 있습니다.

1. 제작 또는 구매 결정:
AI 솔루션을 배포하기 전, 기업은 AI 솔루션을 내부적으로 개발할지, 아니면 외부에서 구매할지 결정해야 합니다. 이때 특정 요구 사항, 자원 및 예산을 고려해야 합니다. 계획된 솔루션의 비용은 얼마나 되나요? AI, 데이터 사이언스, IT 및 생산 등의 노하우를 갖춘 숙련된 인력이 충분한가요?

답을 항상 쉽게 찾을 수 있는 것은 아닙니다. AI 솔루션에 대한 제조 또는 구매 가이드에서 자세한 내용을 알아보고 체크리스트를 사용하여 자체 개발 또는 외부 개발 중 무엇이 더 나은 옵션인지 알아볼 수 있습니다.

2. 데이터 수집:
센서, 기계 프로토콜 및 품질 관리 데이터 등 생산에서 관련된 데이터 소스를 식별해야 합니다. 데이터의 연결성이 보장되어야 합니다.

3. 데이터 처리 및 분석:
AI를 효과적으로 활용하기 위해서는 충분한 양의 고품질 데이터를 확보하는 것이 중요합니다. 이는 AI 알고리즘에 의한 처리를 위해 정리, 구조화 및 준비되어야 합니다. 목표는 데이터의 패턴과 관계를 파악하는 것입니다.

4. 통합:
AI 솔루션은 기존 생산 시스템에 통합됩니다. 포괄적인 테스트를 통해 모든 것이 원활하게 작동하고 데이터가 실시간으로 처리될 수 있도록 합니다.

5. 트레이닝:
AI 모델은 수집된 모든 데이터를 사용하여 트레이닝됩니다. AI 모델의 정확성과 성능을 향상시키기 위해서는 트레이닝 과정을 정기적으로 검토하고 조정하는 것이 중요합니다. 이로써 항상 최상의 결과를 얻을 수 있습니다.

이 단계별 가이드를 통해 생산에서 AI를 구현하기 위한 견고한 기반을 확보하실 수 있습니다. AI는 생산을 최적화하고 경쟁력을 높일 수 있는 엄청난 잠재력을 선사합니다.

예: 산업에서의 AI 사용

산업에서 AI의 실제 적용을 설명하기 위해 이제 몇 가지 구체적인 예시를 살펴보겠습니다. 이 기업들은 AI 솔루션을 구매하기로 결정하고 그 장점을 경험했습니다.

• 자동차 산업의 한 회사는 Festo AX Industrial Intelligence를 사용하여 차체 생산 시 기계 가용성과 품질 보증을 향상시켰습니다. AI 알고리즘을 활용하여 압축 공기 감소 등의 문제를 실시간으로 감지해 즉각적인 조치를 취할 수 있습니다. 이로써 불량품과 재작업이 크게 감소하여 비용이 대폭 절감되었습니다. 계획되지 않은 다운타임을 25% 감소시킬 수 있었으며, 수리까지의 평균 시간(MTTR)은 약 20% 감소했습니다.

• 반도체 산업의 또 다른 기업은 Festo AX Industrial Intelligence를 사용하여 웨이퍼 품질을 극대화했습니다. AI 분석을 통해 쏘잉 공정에서 발생하는 일반적인 오류 원인(예: 거친 표면)을 사전에 식별할 수 있었습니다. 이를 바탕으로 조기에 품질 보증 조치를 시작했습니다. 기업은 라인 당 불량품 감소로 연간 100,000유로를 절약했습니다.

결론 및 전망

산업에서 인공지능을 활용하는 것은 엄청난 잠재력을 가지고 있습니다. 이는 효율성 향상, 비용 절감, 더 나은 의사 결정을 위한 기반 제공 등 기업에 다양한 이점을 제공합니다.

산업에서 AI의 미래는 매우 밝습니다. AI 기술이 지속적으로 발전하고 그 잠재력에 대한 인식이 높아짐에 따라, 산업에서 AI의 활용은 지속적으로 증가할 것입니다. 기업은 경쟁력을 유지하고 혁신적인 솔루션을 개발하기 위해 문제를 조기에 해결하고 AI가 제공하는 기회를 활용할 수 있습니다. 실린더의 예방적 유지관리 등 다양한 적용을 위한 표준화된 AI 솔루션이 이미 시장에 존재합니다. 이를 직접 연결할 수 있으므로 산업을 위해 AI를 쉽고 저렴하게 도입할 수 있습니다.

실제 사례는 기업이 이미 생산 과정에서 AI를 통해 어떤 장점을 경험하고 있는지를 보여줍니다. 이 AI 솔루션을 직접 개발할지, 아니면 구매할지 신중하게 고려해야 합니다. 전문가로부터 AI 솔루션을 구매하면 신속한 구현, 검증된 알고리즘, 사용자 친화적인 인터페이스 등의 장점을 경험할 수 있습니다. 제작 또는 구매(Make-or-Buy) 결정을 신중하게 고려하여, 기업이 필요로 하는 요구 사항과 자원을 고려해야 합니다.