차세대 제조의 역동적인 환경 속에서 첨단 기술의 통합은 전통적인 생산 프로세스에 혁명을 일으켰다. 이러한 혁신 중에서도 빅데이터는 변화의 촉매제로서 공장의 운영 방식을 재편하고 보다 효율적이고 대응력이 뛰어난 제조 프로세스를 향한 길을 열어주는 역할을 하고 있다. 스마트 제조에서 빅데이터는 중추적인 역할을 하며, 빅데이터가 어떻게 생산 현장에서 데이터 중심 문화를 조성하고 제조 최적화를 위한 전례 없는 기회를 열어준다. 스마트 제조의 이해 스마트 제조는 디지털 기술과 기존 제조 프로세스의 융합을 통해 생산성, 품질, 유연성을 향상시키는 것을 의미한다. 그 핵심은 생산 라이프사이클 전반에 걸쳐 다양한 소스의 데이터를 원활하게 통합하여 실시간 모니터링, 분석 및 의사결정을 가능하게 하는 것이다. 이러한 패러다임 전환을 통해 제조업체는 변화하는 시장 수요에 신속하게 적응하고, 다운타임을 최소화하며, 리소스 활용을 최적화할 수 있다. 제조업에서 빅데이터의 부상 방대한 양과 속도, 다양성을 특징으로 하는 빅데이터는 제조업 분야의 판도를 바꾸는 요소로 부상했다. 센서, IoT 디바이스, 상호 연결된 시스템의 확산으로 공장은 전례 없는 속도로 방대한 양의 데이터를 생성하
첨단 제조업의 역동적인 환경에서는 품질 관리가 항상 가장 중요하다. 제품의 무결성은 고객 만족도, 브랜드 평판, 궁극적으로 수익에 직접적인 영향을 미친다. 전통적으로 품질 관리 조치는 사람의 검사에 의존해 왔는데, 이는 효과적이기는 하지만 인적 오류가 발생하기 쉽고 시간이 많이 소요될 수 있다. 하지만 인공지능(AI)과 머신러닝(ML)의 발전으로 제조업체들은 이제 품질 관리 프로세스를 개선하기 위해 혁신적인 솔루션을 도입하고 있다. AI는 제조업의 품질 관리에 혁신을 일으키며 효율성, 정확성 및 전반적인 제품 품질을 개선하고 있다. 품질 관리에서 AI의 역할 AI 기반 품질 관리 시스템은 정교한 알고리즘을 활용하여 방대한 양의 데이터를 빠르고 정확하게 분석한다. 이러한 시스템은 결함, 이상 징후, 지정된 표준과의 편차를 정밀하게 감지할 수 있으며, 종종 사람의 능력을 능가한다. 제조업체는 AI를 활용하여 검사 프로세스를 간소화하고 생산 비용을 절감하며 결함이 있는 제품이 시장에 출시될 위험을 최소화할 수 있다. 자동화된 품질 검사: 육안 검사는 자동차, 전자, 제약 등 다양한 제조 산업에서 품질 관리에 중요한 역할을 해왔다. AI 기반 비전 시스템은 제품의
지멘스(Siemens)는 예측 유지보수 솔루션에 새로운 생성형 인공지능(AI) 기능인 Senseye Predictive Maintenance를 출시했다. 이러한 발전은 예측 유지보수를 더욱 대화적이고 직관적으로 만든다. 지멘스는 생성형 AI 기능이 포함된 Senseye Predictive Maintenance의 새로운 릴리스를 통해 검증된 머신러닝 기능을 제너레이티브 AI로 강화하여 인간과 기계의 상호 작용 및 예측 유지보수를 더욱 빠르고 효율적으로 수행할 수 있도록 지원할 것이다. 생성형 AI와 머신 러닝의 시너지 효과 Senseye Predictive Maintenance는 인공 지능과 머신 러닝을 사용하여 기계 및 유지보수 작업자의 행동 모델을 자동으로 생성하여 사용자의 주의와 전문성을 가장 필요한 곳으로 안내한다. 이러한 검증된 기반을 바탕으로 이제 고객이 모든 기계 및 시스템에서 기존 지식을 가져와 유지보수 작업자의 효율성을 높이는 데 도움이 되는 올바른 조치 과정을 선택할 수 있도록 지원하는 생성형 AI 기능이 도입된다. 현재 기계 및 유지보수 데이터는 머신러닝 알고리즘에 의해 분석되며, 플랫폼은 정적이고 독립적인 사례 내에서 사용자에게 알림을 제
이코노미스트 임팩트는 최근 전 세계 이산화탄소 배출량의 3분의 1을 산업계가 주로 에너지 사용으로 인해 발생시킨다고 보도했다. 과거의 에너지 효율화 노력에도 불구하고, 업계 리더들 사이에서 제조업을 포함한 에너지 효율화 프로그램을 개발하여 현재의 에너지 위기와 기후 비상사태를 해결하려는 움직임이 다시 활발해지고 있다. 전 세계 에너지 부문에 대한 정책 권고, 분석 및 데이터를 제공하는 정부 간 기구인 국제에너지기구에 따르면, 지속적인 에너지 효율 프로그램을 통해 산업 부문에서 배출되는 탄소 배출량의 70%를 잠재적으로 제거할 수 있다고 한다. 제조업체의 경우 에너지 및 기후 위기를 해결하기 위해서는 환경에 미치는 영향과 자원 사용을 최소화하는 지속 가능한 관행이 필수적이다. 예를 들어 주문자 상표 부착 생산업체(OEM)는 에너지를 절약하면서 필요한 유연성과 처리량을 제공하는 '친환경' 기계를 제공함으로써 차별화할 수 있다. 로봇 공학, 머신비전, 인공지능(AI)을 포함한 자동화 기술은 이러한 노력에서 중추적인 역할을 한다. 자동화, 에너지 효율성과 지속가능성을 높인다 자동화된 제조는 본질적으로 지속 가능하다. 자동화를 통해 기업은 환경에 미치는 부정적인 영향
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UPDATE: 2024년 05월 08일 18시 48분
