제조 부문의 주요 AI 사용 사례

제조업체들은 자체적으로 혁신적인 기술을 구현할 방법을 지속적으로 모색하고 있지만 많은 기업들이 잠재적 응용 사례가 엄청나게 많다는 사실로 인해 소극적인 태도를 보이고 있습니다.

본 최신 리소스를 다운로드하여 제조 부문에서 주요 AI(인공 지능) 사용 사례에 대해 알아보고 현대 조직이 산업 IoT의 예측력을 활용할 수 있는 방법에 대해 알아보십시오.

결함 감지

결함을 예측하는 것은 특정 데이터 점을 측정하는 것만큼 간단하지 않습니다. 정확한 예측을 위해서는 결함을 초래할 수 있는 매개변수를 최대한 많이 측정해야 합니다. 강력하면서도 민첩한 ML(머신 러닝) 모델은 실제 운영 데이터를 사용하여 다양한 매개변수를 기반으로 자산의 상태를 예측함으로써 핵심적인 역할을 합니다. 이 AI/ML 기반 예측은 제조업체가 자산에 장애가 발생하기 전에 주의나 유지 관리가 필요한 시점을 식별하는 데 도움이 될 수 있습니다.

제조 부문에서 품질 관리

제조 부문에서 품질 관리는 브랜드 무결성과 고객 만족에 직접적인 영향을 미치므로 제조업체가 가장 많이 신경을 쓰는 부분입니다. 또한 품질이 좋지 않으면 제품 재작업, 리콜, 보장 비용 증가 등의 형태로 비용이 증가하게 됩니다. 그러나 AI 기반의 새로운 기술은 기존 검사에서 놓칠 수 있는 품질 문제를 감지하고 작동 조건에서 이상을 발견하여 품질 프로세스를 개선할 수 있습니다. 그러면 품질 보증 엔지니어가 잠재적인 품질 문제를 예측하여 심각한 문제가 발생하기 전에 기반이 되는 생산 조건을 수정할 수 있습니다.

생산 계획

생산을 정확하게 예측하고 계획할 수 있는 제조 회사는 리소스를 최적화할 수 있는 훨씬 더 나은 입지를 확보하므로 수익을 향상시키고 고객 만족도를 높일 수 있습니다. 생산 프로세스에서 데이터에 AI/ML이 적용되면 단순한 추측을 넘어서는 수준으로 예측을 수행할 수 있습니다. 제조업체는 보다 정확하고 신뢰할 수 있는 모델에 의존할 수 있습니다.

최신 eBook인 'IIoT와 AI 및 ML 통합'을 검토하여 조직이 어떻게 당면 과제를 기회로 전환하고 데이터를 활용하여 제조 프로세스 전반에 걸쳐 의미 있는 개선을 실현할 수 있는지 알아보십시오.