제조 산업이 직면하고있는 현재 과제는 무엇입니까? 이 분야에서 경험이 풍부한 엔지니어와 기술자가 부족한 것은 한 가지 예에 불과하지만 불행히도 몇 가지 다른 과제가 있습니다. 고맙게도 인공 지능 (AI) 을 활용하면 많은 제조 조직이 이러한 문제를 해결하고 해결하는 데 도움이되었습니다.
제조 산업이 직면한 현재의 과제
그렇다면 오늘날 제조 산업 이 직면 한 도전 과제는 무엇입니까? 다음은 제조업체가 해결하기 위해 노력하고있는 주요 문제 중 일부를 참조하십시오.
- 노동력 부족 - 숙련 된 엔지니어와 기술자, 특히 현장 부족
- 제품 품질 개선 및 비용 절감에 대한 요구 증가
- 제품 수명 주기 단축
- 비즈니스 환경의 세계화로 인한 경쟁 심화
- 직원의 다각화 및 국제화
이 블로그에서는 AI가 이러한 문제를 해결하는 데 어떻게 도움이되는지 자세히 살펴 보겠습니다.
현장에 숙련 된 엔지니어 및 기술자 부족
제품 설계 및 개발에 필요한 기술을 배우고 전문가가되기가 어렵다는 것은 비밀이 아닙니다. 마찬가지로 제조 장비의 검사, 운영 및 유지 보수, 제품 조립을 안전하고 신속하며 높은 정확도로 수행하는 기술은 하룻밤 사이에 습득 할 수 없습니다. 이러한 기술을 갖춘 재능있는 엔지니어와 기술자는 대량 퇴직기에 접어 들고 있으며,이 때문에 노동력 부족이 심각 해지고 있습니다. 퇴직 연장 및 재취업 제도가 준비되고 있지만 이러한 기술과 기술을 다음 세대에 전가하는 것이 중요한 문제입니다.
제품 품질 향상과 비용 절감에 대한 수요 증가
제품 품질 향상과 비용 절감에 대한 이러한 수요 증가는 제조 산업의 "영원한 문제"라고 할 수 있습니다. 소그룹 활동 및 비용 절감 활동과 같은 전통적인 활동의 대부분은이 문제를 해결하기 위해 수행됩니다. 그러나 최근 몇 년 동안 비즈니스 환경의 급속한 변화로이 문제를 해결하기보다는 장애물이 증가하고 있습니다. 신제품이 출시되고 효율적으로 판매되는 시대는 지났습니다. 제품 계획 단계에서 소비자의 구매 행동을 정확하게 분석하고 이해하는 것이 중요합니다. 즉, 소비자의 요구를 충족시키는 고품질의 저비용 제품을 시장에 출시하려는 요구가 있습니다.
제품 수명 주기 단축
제품을 시장에 출시하는 수명주기가 단축되어 부품 생산이 대량 생산되어야만 빠른 투자 수익 (ROI)을 얻을 수 있습니다. 이 때문에 전체 생산 공정의 최적화가 중요합니다.
비즈니스 환경의 세계화로 인한 경쟁 심화
오늘날의 제조 산업에서 해외 생산은 표준이되었습니다. 우리는 이제 선진국에서만 제품을 판매 할 수없는 시대에 처해 있으며, 제조 산업의 목표 시장은 신흥 국가를 포함하여 그 어느 때보 다 다양한 지역을 포함하도록 확대되고 있습니다. 이러한 상황에서는 각 지역의 시장 요구를 충족시키는 제품을 개발하고보다 상세한 방식으로 마케팅 활동을 수행해야합니다.
다음은 해당 지역에 맞는 제품을 계획하는 것이 얼마나 중요한지를 증명하는 예입니다. 얼마 전, 일본 경제가 "잃어버린 이십 년"으로 고통 받고 있었을 때, 두 개의 주요 LCD TV 제조업체가 인도에서 시장 점유율을 놓고 경쟁하고있었습니다. 한 회사의 제품은 저렴했고 최고 점유율을 차지했습니다. 다른 회사는 인도 소비자가 선호하는 TV 화면의 색상에 대한 철저한 연구를 수행했으며 일반 빨간색보다 밝은 빨간색을 선호하는 경향이 있음을 발견했습니다. 다행히도 회사의 제품은 소프트웨어를 약간 수정하여 화면의 색상 균형을 변경할 수 있었기 때문에 수정이 이루어지고 신제품이 시장에 소개되었을 때 평판은 "조금 비싸지 만 색상은 좋습니다." 일년 후, 회사는 최고의 시장 점유율을 차지하는 데 성공했습니다.
색감은 모든 사람에게 미묘하게 다르며 민족과 지역에 따라 다릅니다. 예를 들어, 중국에서 "빨간색"이라는 단어는 vermillion에 가까운 색상을 의미하며 유럽과 일본에 거주하는 사람들은 선호하는 색온도가 다르므로 인기있는 조명 색상이 다릅니다. LCD TV 및 디지털 카메라와 같이 이미지 품질이 필요한 제품을 계획할 때 이러한 요소를 고려해야 합니다.
직원의 다각화 및 국제화
제조 산업은 세계적입니다. 즉, 이러한 글로벌 제조 회사에서 일하는 직원들은 지리적으로 전 세계에 퍼져 있으며 다른 국가에 거주하며 매우 다른 배경에서 왔습니다. 생산 활동은 가치, 사고 및 언어의 차이에도 불구하고 수행되어야합니다. 이 때문에 제조업체는 직원과 팀이 함께 잘 일할 수 있도록 이러한 언어 및 문화적 장벽을 극복해야합니다.
AI로 제조 문제 해결
이러한 과제 중 일부는 어려운 것처럼 보이지만 인공 지능 기술은 위에 나열된 문제를 완화하는 데 도움이되거나 미래에 입증 될 것입니다. 제조 산업에서 AI를 어떻게 활용할 수 있는지 살펴 보겠습니다.
노동력 부족과 AI
제조 조직은 AI의 도움으로 재능있는 엔지니어와 기술자의 지식과 기술을 이전함으로써 노동력 부족을 해결하고 있습니다. 예를 들어, 검사의 학습 과정에서 숙련 된 검사관에게 다양한 검사 화면이 표시되고 제품이 좋은지 나쁜지 판단하도록 요청받습니다. 그런 다음 결과가 엣지 AI 구축 엣지 컴퓨팅, 실제 제품 검사를 수행합니다. 이것은 오래된 숙련 된 엔지니어와 기술자에게 부담을 덜어주고 AI를 통해 이러한 중요한 판단을 구했기 때문에 제조 회사에 이점을 제공합니다.
품질 향상, 비용 절감 및 AI
단순해 보일지 모르지만 품질을 향상시키려면 결함이있는 제품을 생산하지 않는 것이 필수적입니다. 이를 방지하려면 검사 작업뿐만 아니라 장비 유지 보수를 향상시키는 것이 중요합니다. 인공 지능을 활용한 자체 점검 기능으로 제조 장비를 무장시킴으로써 오류를 자동으로 발견하고 예측할 수 있습니다. 이 기술은 지난 몇 년 동안 빠르게 발전해 왔습니다. 결과적으로 장비 유지 보수는 더 적은 인원으로 수행 될 수 있으므로 인건비가 절감됩니다. 또한, 실시간 성능은 다음을 사용하여 달성 될 수있다. 엣지 컴퓨팅.
시장 주기 단축 및 AI
시장 수명주기의 단축에 대응하려면 생산 리드 타임을 줄여야합니다. 생산 효율성은 주로 부품의 리드 타임에 달려 있으므로 해당 부품의 납품을 관리하는 것이 필수적입니다. 이것은 종종 조합 최적화 문제로 간주되며, 이는 다양한 제약 조건 하에서 많은 옵션 중에서 값을 최적화하는 변수의 조합을 찾으려고 시도하는 행위로 알려져 있습니다. AI가 없으면 이를 결정하는 것이 매우 어려울 수 있으며, 이것이 바로 많은 제조 조직이 인공 지능을 활용하여 도움을 주고 있는 이유입니다.
비즈니스 환경과 AI의 세계화
앞서 언급한 LCD 제조사의 예에서 빅데이터 분석이 사용되었는지는 불분명하다. 그러나 비슷한 경우 해당 데이터에 액세스하면 큰 차이를 만들 수 있습니다. 현재 AI는 개발도상국을 포함한 다양한 국가에서 세분화된 마케팅을 지원하기 위해 빅데이터 분석을 실행하는 많은 제조 조직에서 활용되고 있으며, 이는 빅데이터 분석과 AI가 더 스마트한 마케팅 활동을 가능하게 한다는 것을 증명하고 있다.
직원 및 AI의 다각화/국제화
AI를 통해 음성 인식 기술과 자동 번역 도구는 제조업체가 동료 간의 필수 커뮤니케이션을 지원하는 데 크게 도움이 되며, 이는 팀이 효율적으로 협업할 수 있도록 하는 데 매우 유용합니다. 이는 많은 제조 직원이 지리적으로 전 세계에 퍼져 있기 때문에 특히 중요합니다.
다른 분야의 AI
AI는 제조 산업 전반에 걸쳐 활용되는 것이 아닙니다. 다른 응용 분야로는 약물 발견, 재료 정보학, 합금 설계 및 재료 발견을위한 생물 정보학에 AI를 활용하는 것이 포함됩니다. 최적화된 타이어 형상 설계를 위해 AI를 사용하는 예도 있습니다.
AI가 제조 산업에 스며들고 있습니다.
위에서 우리는 제조 산업에서 AI 응용 프로그램의 몇 가지 예를 소개했습니다. AI는 매우 다재다능한 기술이며, 잘 적용하면 훌륭한 결과를 얻을 수 있습니다. 위의 내용이 적용될 수있는 다른 상황이있을 수 있습니다.
제조업체에게는 제품 계획에서 개발, 제조 및 판매에 이르기까지 많은 프로세스가 있습니다. 각 프로세스가 복잡하지만 연결되어 있기 때문에 최근 비즈니스 환경의 급격한 변화에 신속하게 대응하는 것은 쉽지 않습니다. 인공 지능은 제조 산업 내에서, 특히 다음을 통해 실행될 때 문제를 완화하는 데 도움이되는 도구 중 하나입니다. 엣지 컴퓨팅.
