제조업은 매우 데이터 집약적인 산업입니다. 지금까지 대부분의 데이터는 조립과 같은 공정과는 다른 층에서 관리되어 왔습니다. 이제 AI는 생산 라인의 엔지니어가 즉시 사용할 수 있을 만큼 충분한 정보를 빠르게 처리할 수 있습니다. PTC는 사용자가 AI 기술을 활용할 수 있도록 지원하는 다양한 도구를 개발했습니다.
인공 지능은 오늘날 가장 주목받는 신흥 기술 중 하나입니다. AI는 인간 사회의 거의 모든 측면에 영향을 미칠 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다.
소비자용 AI 외에도 이 기술은 제조업에도 큰 가능성을 가지고 있습니다. 컴퓨터 비전과 같은 AI 기술은 일상적인 환경에서 유용한 많은 사용 사례가 있습니다. 이 글에서는 제조업에서 AI의 몇 가지 구체적인 사용 사례와 적용 사례를 살펴봅니다.
제조업에서 AI가 중요한 이유는 무엇인가요?
AI는 일부 작업 프로세스를 완전히 자동화하는 등 제조 분야에서 여러 가지 잠재적인 활용 사례를 가지고 있습니다. 현재 AI가 수행하는 대부분의 역할은 인간 작업자가 더 많은 정보에 더 효율적으로 액세스할 수 있도록 돕는 것입니다.
이러한 AI의 활용은 숙련된 근로자의 업무 효율을 높이는 데 도움이 됩니다. 또한 근로자를 새로운 역할로 전환하거나 신입 근로자가 업무를 더 빨리 익힐 수 있도록 돕기도 합니다. AI는 인간의 일자리를 빼앗는 것이 아니라 인간 근로자의 역량을 강화하고 있습니다. AI는 다음과 같은 직무를 수행할 수 있도록 지원합니다. 기업들이 적극적으로 채우려고 하는.
AI가 제조 산업에 미치는 영향은 무엇인가요?
효율성 및 생산성 향상 는 항상 데이터 수집과 분석에 대한 주요 인센티브였습니다. 이는 현장에서 데이터를 가져와 사무실에서 분석하고 그 결과를 현장의 작업자에게 다시 전달하는 것을 의미했습니다.
산업용 인공 지능은 충분한 인간 감독을 통해 이 모든 과정을 현장에서 수행할 수 있습니다. 엔지니어에게 필요한 시간과 장소에서 실시간으로 인사이트를 제공할 수 있습니다. 이를 통해 하루 이상 걸리던 정보 흐름을 몇 분의 1초로 단축할 수 있습니다. 부품과 자재가 소진되기 전에 추가 주문과 같은 일부 프로세스는 이미 비교적 기본적인 AI 시스템으로 자동화되어 있습니다.
인공지능은 이미 제조 산업 전반에서 잠재적인 작업장 위험을 인식하고, 부품 주문을 자동화하며, 작업자를 안내하는 데 사용되고 있습니다. 산업용 인공지능은 정보를 분석하고 실행 가능한 문서와 커뮤니케이션으로 전달하는 데에도 사용됩니다.
이러한 기존 사용 사례는 사라지지 않을 것입니다. 하지만 AI의 발전으로 새로운 사용 사례가 등장하고 기존 사용 사례의 효율성이 더욱 향상되고 있습니다.
제조업에서 AI의 장점은 무엇인가요?
1/ AI 기반 육안 검사
품질 관리와 육안 검사는 이미 AI를 통해 크게 개선되었습니다. PTC의 Vuforia 스텝 체크 는 감독자가 디지털 및 물리적 모델에 대한 AI 학습 과정을 안내하여 검사 엔지니어가 잠재적인 제품 문제를 식별하고 문제 해결까지 지원하는 프로그램을 생성할 수 있도록 도와줍니다. 그런 다음 스텝 체크는 문서화 프로세스를 자동화하여 작업자의 효율성을 높입니다.
2/ 장비 유지보수 및 시설 관리 분야의 AI
제조 분야의 AI는 다음 정보를 사용할 수도 있습니다. 산업용 사물 인터넷 장치를 사용하여 예측 유지보수 전략을 생성할 수 있습니다. 이러한 전략은 기계를 최상의 작동 상태로 유지하여 생산량을 최적화할 수 있습니다. 또한 수리를 기다리는 대신 유지보수 일정을 예약하여 비용이 많이 드는 다운타임을 방지할 수 있습니다. PTC의 켑웨어 를 사용하면 작업자가 스마트 장치를 연결하고 실시간 진단을 한 눈에 확인할 수 있습니다.
또한 제조업체들은 필수 부품과 소모품이 소진되기 전에 주문을 자동화하기 위해 산업용 인공지능 시스템을 재고에 적용하고 있습니다. 공급망은 이미 민감하기 때문에 AI는 부품을 제때 주문하지 않는 단순한 실수로 인한 지연을 방지할 수 있습니다.
3/ AI 지원 CAD
제너레이티브 AI 는 오래된 CAD 분야를 포함하여 프롬프트에서 사용 가능한 콘텐츠를 생성할 수 있는 능력을 점점 더 많이 입증하고 있습니다. 다음과 같은 도구 PTC의 Creo 는 제품 설계에 특화된 인공 지능의 입력에 의해 점점 더 강화될 것으로 보입니다.
4/ 새로운 종류의 인력 지원
또한, 완전 자동화된 프로세스의 보급률과 유용성이 급증하고 있으며, 제조업에서 ‘코봇’의 수도 증가하고 있습니다.
LLM 및 자연어 처리 분야의 폭발적인 성장과 동시에 제조 분야에서 코봇의 사용이 확대되면서 인간 동료와 유기적으로 소통하는 완전 지능형 대화형 로봇에 대한 꿈이 실현되고 있습니다. 그러나 이는 당분간 미래의 일로 남아 있습니다.
AI 및 AR
1/ 제조업의 강력한 듀오
증강 현실 은 제조 분야에서 이미 여러 사용 사례가 확립되어 있는 또 다른 떠오르는 기술입니다. AR 모델은 초기 설계 단계에서 재료비와 반복 시간을 절약할 수 있는 실제 목업을 점점 더 많이 대체하고 있습니다. 이러한 모델은 원격 협업 프로그램에서 출장 비용을 절감하고 교육 모듈에도 사용할 수 있습니다. 이러한 모델은 기업이 기존 설계 워크플로에서 이미 사용하고 있는 CAD 프로그램에서도 생성할 수 있습니다.
이미 제조 분야에서 산업용 인공 지능과 AR의 상호 작용에 대해 언급했습니다. 인공 지능이 증강 현실 애플리케이션을 지원하면 각 기술의 이점이 배가됩니다.
예를 들어, 마그나 인터내셔널의 자회사인 Nascote Vuforia Step Check를 활용한 산업 분야 를 신입 사원 교육과 육안 검사 프로세스 개선에 모두 활용했습니다. 이 소프트웨어는 종종 검사 엔지니어를 통과하지만 결국 느슨해지는 ‘소프트 연결’을 식별할 수 있었습니다.
AI는 처음에는 실제 제품이나 기존 모델의 이미지로 학습합니다. 그러나 강력한 AI는 다양한 상황과 조건을 시뮬레이션하여 자체 이미지와 모델을 생성할 수 있습니다. 합성 데이터 생성 프로세스는 제품 설계를 최적화하는 데 도움이 될 수 있습니다. 또한 아직 경험하지 못한 상황에 대비해 산업용 인공지능 시스템을 준비할 수도 있습니다. 이는 인간이 미래 상황에서 어떻게 행동할지 상상하는 것과 유사합니다.
증강 현실은 공간 정보를 직관적인 매체로 제시함으로써 복잡한 정보를 효율적으로 전달할 수 있는 좋은 방법이기도 합니다. 이를 통해 작업자는 AI가 제공하는 방대한 양의 정보를 효과적으로 활용할 수 있습니다. 이러한 방식으로 AR은 인간과 상호 작용할 수 있는 인터페이스가 되고 AI는 실질적인 업무 보조 도구가 됩니다.
2/ AR을 위한 AI: 작업 지침 및 문서의 미래
스텝 체크는 결함을 스캔하는 것 이상의 기능을 제공합니다. 검사 엔지니어에게 전체 시각적 검사 워크플로우를 안내하는 작업 지침을 통합합니다. 이 프로그램은 공간에서 물체를 탐색하고 가능한 경우 일반적인 문제까지 해결할 수 있도록 도와줍니다. 또한 각 장치에서 발견될 수 있는 문제를 포함하여 각 검사에 대한 보고서를 생성합니다.
이러한 마지막 프로세스인 AI 기반 작업 지침 및 문서화 솔루션은 자체적인 프로젝트로서의 미래를 가지고 있습니다. 현재 실제 작업 지침을 따르고 자체 문서를 관리하는 작업자는 검사 엔지니어뿐만이 아닙니다. 모든 직군의 근로자들이 현재 서류 작업 지침에 쫓기며 실제 업무에서 벗어나 보고서를 작성하고 있습니다. 이러한 번거로움은 비효율적입니다.
또한 AR 솔루션은 표준 프로세스가 일반적으로 제공하지 않는 방식으로 참여를 유도할 수 있습니다. 이러한 솔루션은 명시적으로 게임화되어 있지는 않지만, 정신적 자극을 제공하고 장시간 교대 근무 중 반복적인 작업에서 상쾌한 휴식을 제공합니다. 이는 업무 만족도 향상에 큰 도움이 될 수 있습니다.
산업용 AI는 신입 근로자가 지식을 따라잡고 전수하는 데도 도움이 됩니다. 인간 전문가로부터 AI를 학습시키면 AI는 그 자체로 전문가가 됩니다. 또한 인간 엔지니어와 마찬가지로 AI는 사용할 때마다 계속 학습합니다. 이렇게 축적된 지식은 직관적인 AR 디스플레이를 통해 AI의 축적된 지식을 보는 신입 인간 엔지니어에게 전달됩니다. 자연어 모델의 발전으로 기존 교육 방법보다 더 효율적으로 작업자의 숙련도를 높이는 AI도 곧 만나볼 수 있을 것입니다.
3/ 서비스 분야에서의 AI와 AR
제조 분야에서의 AI는 이야기의 끝이 아닙니다. 조립실 현장에서 살펴본 것과 유사한 애플리케이션을 제품 출하 후에도 구현하여 서비스 담당자가 제품을 제조업체로 다시 보내지 않고도 유지보수할 수 있도록 할 수 있습니다. 언젠가는 이러한 도구가 일반 고객에게도 확대될 수 있습니다.
판매 후 서비스에서 AI의 잠재력은 매우 크지만, 보편화되기까지는 아직 몇 가지 의문이 남아있습니다. 예를 들어, 독점적일 수 있는 제품 정보에 대해 학습된 AI를 대중이 사용할 수 있도록 적용하는 기업에게 보안 위험이 될 수 있을까요? 엔지니어를 위한 프로그램이 비전문가와 소통하기 시작할 때 극복해야 할 언어 장벽이 있을까요? 그로 인한 결과는 누가 책임질 수 있을까요?
우리는 기업과 개인 모두 점점 더 많은 업무에 AI를 사용하는 데 익숙해지는 단계에 있습니다. 질문이 이러한 가능성을 탐구하는 데 방해가 되어서는 안 됩니다. 이러한 질문은 새로운 AI 구현으로 나아갈 때 우리를 안내해야 합니다.
AI 도입의 도전 과제는 무엇인가요?
위에서 언급한 우려 사항 중 일부는 기업의 개인정보 보호 및 보안과 관련된 것입니다. 이는 기업들이 실제로 우려하는 부분입니다. 대부분의 경우 기업은 카메라 사용과 관련된 서비스에 대해 엄격한 보안 규정을 가지고 있습니다. 이러한 문제는 종종 AI에 적합하지 않은 온프레미스 솔루션으로 해결할 수 있습니다. 그러나 이러한 우려는 디바이스의 정보를 유지하는 프라이빗 클라우드 인프라 또는 엣지 컴퓨팅을 통해 점점 더 많이 해결되고 있습니다.
AI 도입에 대한 한 가지 오해는 인간 노동자의 대체와 관련이 있습니다. 사실 제조업의 기술 격차가 커지면서 향후 10년 동안 수백만 개의 중요한 일자리가 공석으로 남을 것으로 예상됩니다. 인간 근로자를 지원하는 역할에 AI를 도입하면 사람들이 이미 존재하는 역할에 투입할 수 있는 자원을 확보할 수 있습니다.
많은 상황에서 AI는 인간이 수행하는 업무를 변화시킵니다. 위험하거나 고된 육체적 작업을 수행하는 대신, 이제는 그 작업을 수행하는 기계를 감독해야 합니다. 제조 분야의 AI는 인간을 위험에서 벗어나게 할 수는 있지만, 인간을 일자리를 잃게 하지는 않습니다.
하지만 AI는 강력한 과도기적 기술입니다. 이를 최대한 활용하려면 AI 시스템에 대한 신뢰를 구축하고 규정을 준수해야 합니다. 신중한 규제는 AI를 사용하는 동안 인간과 기업을 안전하게 보호할 수 있습니다.
예를 들어 규정 는 중요한 결정을 기계가 아닌 사람이 내릴 것을 요구할 수 있습니다. 또는 AI 인프라에 지출되는 비용에는 AI 기반 장치 및 시스템으로 작업하도록 인간을 교육하거나(업스킬링), 새로운 기술로 채울 수 없는 직무로 전환하기 위한(재교육) 예산이 포함될 수도 있습니다.
제조업에서 AI의 미래는 어떻게 될까요?
우리는 지금 AI의 폭발적인 순간을 맞이하고 있습니다. 하지만 제조 업계에서 AI는 AR 및 고급 데이터 시스템과 같은 동반 기술의 도입을 통해서만 더욱 실용화될 것입니다. 이러한 기술을 통해 AI는 기존 인프라를 통해 기존 작업자가 접근할 수 있는 방식으로 작업할 수 있어 인력 효율성을 높일 수 있습니다.
산업용 AI의 미래는 단순히 기술의 미래가 아닙니다. 기술을 사용하고 혜택을 받는 사람들의 미래이기도 합니다. AI를 사용하는 기업은 자재, 출장, 다운타임, 재작업을 줄임으로써 생산 및 환경 비용을 절감할 수 있습니다.
AI와 함께 일하는 근로자는 AI가 업무의 가장 평범한 요소와 가장 위험한 요소를 모두 자동화함에 따라 업무 만족도가 높아질 것입니다. 고객은 더 저렴하고 안정적인 제품의 혜택을 누릴 수 있습니다. 필요할 때 제품을 유지보수하고 수리할 수 있는 능력이 향상될 것입니다.
AI는 이미 데이터 관리 및 해석 측면에서 업계에 활용되고 있습니다. 이제 막 로봇, 코봇, 제너레이티브 AI, AR을 통해 AI가 생산 현장에 도입되면서 발생하는 지각변동을 목격하기 시작했습니다.
지금은 미래 지향적인 기업들이 기존 워크플로우에 AI를 통합하고 기존 인프라를 연결하기 시작하는 흥미로운 시기입니다.