인공 지능(AI)은 새로운 것이 아닙니다. AI는 소위 'AI의 아버지'로 불리는 John McCarthy가 1956년에 공동으로 세운 이론입니다. 하지만 2022년 11월에 Open AI의 생성형 AI 플랫폼인 Chat GPT가 출시되면서 최근 대중의 주목을 받고 있습니다.
최근 몇 달 동안 전 세계 뉴스는 AI를 집중적으로 보도했으며, 모든 분야의 기업이 프로세스에 AI를 통합하는 방법을 모색하고 있습니다. 제조업체의 경우 생산 라인에서 AI가 할 수 있는 역할을 고려하고 있습니다.
이 블로그에서는 제조업의 잠재적인 AI 사용 사례를 살펴보고, AI를 시작하기 위한 몇 가지 팁을 제공하고, 성공적인 AI 응용에서 데이터가 하는 역할에 대해 논의합니다.
AI란 무엇입니까?
AI란 기계가 시각, 음성 또는 데이터 해석 등 인간의 지능을 모방하여 문제를 해결할 수 있도록 하는 모든 컴퓨터 소프트웨어 애플리케이션을 말합니다. 로봇 공학, 이미지 분석, 언어 처리, 머신 러닝, 인공 신경망 등 여러 가지 방법론을 포괄하는 용어이기도 합니다.
기본적으로 AI 시스템은 알고리즘을 사용하여 패턴을 식별하기 위해 데이터를 분석합니다. 보다 복잡한 시스템은 경험을 통해 학습하고, 문제를 해결하고, 사람의 개입 없이 의사 결정을 내릴 수 있습니다.
오늘날 AI 애플리케이션은 다양한 산업 분야에서 찾아볼 수 있습니다.
식품 및 음료: Campbell Soup Company는 AI를 사용하여 소비자 선호도 데이터를 분석하고 애자일 디자인 방법론을 통해 신제품 개발을 가속합니다.
폐기물 및 회수: AI 기반 폐기물 분석 회사 Greyparrot은 자재 회수 시설에서 폐기물을 식별하기 위한 컴퓨터 비전 시스템을 개발했습니다.
코딩 및 마킹: 도미노는 새로운 제형의 목푯값을 설정하고 테스트를 자동화하여 잉크 개발 프로세스를 가속하기 위해 AI를 활용하고 있습니다.
제조업은 AI를 어떻게 활용하고 있을까요?
제조업에서는 세 가지 주요 영역에서 AI의 가치가 입증되고 있습니다.
오류 감소: AI 시스템을 개발하여 생산 라인의 품질 관리 시스템 데이터를 포함한 모든 유형의 시각적 데이터를 이해하고 분석함으로써 더 광범위한 생산 문제를 가리키는 패턴을 식별하고 낭비와 오류를 줄일 수 있습니다.
예측 유지보수: 유지보수 로그와 생산 라인 성능의 데이터를 사용하여 기계의 성능을 예측하고 부품 교체나 유지보수가 필요한 시기를 예측할 수 있습니다.
예측: 제조업체는 AI 시스템의 공장 운영, 생산 실적, 판매, 피드백에 대한 정보 등의 상세한 데이터 세트를 통해 수요를 예측하고 재고를 간소화하며 생산 실행을 사전에 계획할 수 있습니다.
제조업의 AI 시작하기
제조업에서 AI를 활용하려면 AI 모델을 학습시킬 대규모 데이터 세트가 필요합니다. 따라서 제조업체는 AI를 시작하기 전에 필요한 모든 생산 활동에서 일관적이고 신뢰할 수 있는 데이터를 수집할 수 있는 시스템과 프로세스를 구현해야 합니다.
품질 관리 데이터: 품질 관리를 위한 머신 비전 시스템이 AI 애플리케이션에서 중요한 역할을 할 수 있습니다. 도미노의 R-Series와 같은 시각적 품질 관리 시스템은 AI 모델 학습에 필요한 데이터 세트를 구축하기 위한 데이터를 용이하게 수집합니다. 또한 분석 및 의사 결정을 위한 시각적 데이터를 AI 모델에 직접 공급해 데이터를 처리하고 인사이트를 추출할 수도 있습니다.
머신 지표: 강력한 데이터 생산 장비는 예측 유지보수를 위한 AI를 구현하는 데 핵심적인 역할을 할 것입니다. 제조업체는 Domino Cloud 같은 모니터링 솔루션을 통해 기계 성능 및 진단에 대한 귀중한 인사이트를 수집할 수 있습니다. 과거 데이터를 사용하여 AI 모델을 훈련시키고, 실시간 기계 데이터를 AI 알고리즘으로 분석하여 유지보수가 필요한 시기를 예측할 수 있습니다.
생산 데이터: 성능 최적화, 예측 유지보수, 예측에서 AI를 활용하려면 생산 라인의 모든 부분을 포괄하는 더 광범위한 생산 데이터가 필요합니다. 제조업체는 머신을 통합하여 공장 현장에서 생산 데이터를 수집하고, 접근 가능한 데이터 세트로 통합하고, AI 배포를 지원할 수 있습니다.
도미노의 최신 기술은 통합을 염두에 두고 설계되었습니다. 다시 말해 라인에서 생산되는 모든 제품에 코드를 부착하고 단일 교대 근무나 생산 운영의 일부로 계산하여 전체 생산 성과를 측정할 수 있습니다. 도미노의 솔루션은 제조 라인 내에서 보다 광범위한 생산 '생태계'의 일부로서 이더넷 IP를 비롯한 주요 산업 프로토콜에 따라 작동하도록 개발되어 SCADA 시스템과 생산 라인의 다른 모든 부분 사이를 원활하게 통신합니다.
업스트림 및 다운스트림 데이터: 배치 또는 품목 수준의 가변 데이터 마킹을 위에서 강조한 것과 같은 다른 생산 모니터링 시스템과 결합하면 개별 제품을 생산 라인에 다시 연결하는 데 사용할 수 있습니다. 제품이 불량품 더미에 들어가거나 유통 중 특정 지점에서 문제를 일으킬 경우 일련화된 제품 코드를 통해 제품을 식별하고 제품이 언제 어디서 만들어졌는지 정확하게 역추적할 수 있습니다.
제품은 더 넓은 공급망을 거쳐 소비자에게 도달하기 때문에 가변 데이터 코드가 가진 가치는 공장을 넘어 더 넓게 확장될 수 있습니다. 고유 일련번호가 포함된 스캔 코드를 사용하여 고객 피드백을 수집하고 제품의 고유한 생산 이력과 다시 연결하면 문제가 발생하는 위치를 파악하는 데 도움이 될 뿐만 아니라 브랜드가 소비자 선호도, 트렌드 등에 대한 데이터를 수집하여 기존 제품이나 신제품을 개발하는 데 도움을 줄 수 있습니다.
생산 과정과 공장 외부에서도 이러한 정보를 수집하는 것은 복잡한 영역 중 하나로 기업이 AI 애플리케이션을 검토할 만큼 견고한 데이터를 확보하는 데 도움이 되는 영역이기도 합니다.
데이터는 모든 AI 여정의 첫 번째 단계이지만, 데이터 없이는 향후 어떤 시도도 실패할 수밖에 없기 때문에 가장 중요한 부분입니다.
변화에 대한 준비
제조업에서 AI 프로젝트를 준비하려면 새로운 시스템을 구현하고, 데이터 세트를 개발하며, AI 모델을 학습시키고, 진행 상황을 모니터링하고 분석하기 위한 충분한 리소스도 할당해야 합니다.
AI를 둘러싼 논의에서는 단기적으로 근로자를 대체할 것이란 우려가 빠지지 않지만, 적어도 그 반대는 사실입니다.
Forbes는 AI를 통해 근로자가 더 의미 있고 가치 있는 활동에 집중할 수 있을 것으로 전망하고 있으며, MIT와 Statista는 인간과 로봇의 협업(인간 또는 로봇만으로 구성된 팀보다 최대 85% 더 생산적일 수 있음)이 제조업의 미래가 될 것이라고 말합니다.
AI를 위한 인력 준비는 지속적인 과정이 될 것이며, 기술이 발전함에 따라 기업은 직원들이 발전하는 데 필요한 기술을 계속 갖추도록 학습 및 개발에 투자해야 할 것입니다.
지금 데이터 여정 시작하기
AI가 제조업에 미치는 영향은 상당할 것으로 보이지만 신뢰할 수 있는 데이터를 용이하게 수집하는 전략적인 계획이 없다면 실패할 수밖에 없습니다.
제조업체는 기존 솔루션 공급업체와 요구 사항을 논의하여 이미 사용 가능한 데이터와 원활한 데이터 수집을 촉진할 수 있는 솔루션을 파악해야 합니다.
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