제조업 기업, 'AI 사용'을 위해 필요한 것
이것으로 모든 것이 가능해집니다.
이전 글에서 제조업에서 AI를 활용하는 방법들에 대해서 알려드렸습니다. 그에 이어, 이번 글에서는 '제조업 기업들이 AI를 사용하기 위해 반드시 필요한 것'에 대해 전달드리겠습니다.
출처: Domino Printing SciencesAI 시작하기
제조업에서 AI 사용을 위해서는 AI 모델을 학습할 대규모 데이터가 필요합니다. AI 사용 시작 전 제조업 기업은 생산 과정에서 신뢰도 높은 데이터를 수집할 시스템 및 프로세스가 필요합니다.
- 품질 관리 데이터
품질 관리를 위한 머신 비전 시스템이 AI 시스템에서 중요한 역할을 할 수 있습니다. 도미노 머신 비전 시스템 R-Series는 AI 모델 학습에 필요한 데이터 세트를 구축하기 위한 데이터를 수집합니다. 현상을 분석하고 결정하기 위한 시각 데이터를 AI 모델에 공급해 데이터를 처리할 수 있습니다.
- 머신 지표
데이터 생산 장비는 예측 유지보수를 위한 AI 구현에 핵심적인 역할을 합니다. 제조업체는 도미노 모니터링 솔루션 Domino Cloud를 통해 기계 성능과 진단에 중요한 인사이트를 받아볼 수 있습니다. 과거 및 실시간 데이터를 사용해 AI 모델을 훈련하고 알고리즘으로 분석해 유지보수 필요 시기를 예측할 수 있습니다.
- 생산 데이터
성능 최적화, 예측, 유지보수에서 AI를 활용하기 위해 생산 라인의 모든 부분을 포괄하는 광범위한 생산 데이터가 필요합니다. 제조업체는 장비를 통합해 생산 데이터를 수집하고 사용 가능한 데이터 세트로 통합하며 AI 배포를 지원할 수 있습니다.
도미노는 통합을 위해 설계되었습니다. 생산 제품에 코드를 부착하고 전체 생산 성과를 측정할 수 있습니다. 도미노 솔루션은 제조 라인 내에서 광범위한 생산 생태계 일부로 주요 산업 프로토콜에 따라 작동하도록 개발되어 시스템과 생산 라인의 모든 부분을 원활히 통신합니다.
- 업스트림 및 다운스트림 데이터
배치, 품목 수준의 가변 데이터 마킹을 생산 모니터링 시스템과 결합하면 개별 제품을 생산 라인에 다시 연결하는 데 사용 가능합니다.
제품이 불량품 더미에 들어가거나 유통 중 특정 지점에 문제를 일으킬 때 제품 일련번호를 통해 식별하고 역추적할 수 있습니다.
제품은 넓은 공급망을 거쳐 소비자에 도달하므로 가변 데이터 코드가 가진 가치는 더욱 큽니다. 고유 일련번호가 포함된 코드를 사용하면 문제가 있는 제품을 파악할 수 있으며, 소비자 선호도 및 트렌드 등에 대한 데이터를 획득할 수 있어 제품 개발에 도움이 됩니다.
데이터는 AI 여정의 첫 단계입니다. 데이터가 없으면 어떤 시도도 불가합니다.
준비
제조업 기업이 AI를 시작하기 위해서는 새로운 시스템, 데이터 세트 개발, AI 모델 학습과 진행 상황 파악을 위한 리소스가 필요합니다.
포브스에서는 AI를 통해 노동자가 더 가치 있는 활동에 집중할 수 있을 것으로 전망합니다. 또한 MIT 및 Statista는 미래에 제조업은 인간과 로봇의 협업으로 이뤄질 것이라 말합니다.
AI를 위한 준비는 이미 필수가 되고 있습니다. 기술이 발전함에 따라 기업은 직원이 발전하는 데 필요한 기술을 위해 지속적인 학습 및 개발을 해야 할 것입니다.
이번 글에서는 '제조업에서 AI를 사용하기 위해 필요한 것'에 대해 알아보았습니다.
도미노코리아는 다음 포스팅에서도 더욱 유용하고 흥미로운 코딩&마킹 이야기로 돌아오겠습니다.
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