2020 제조업 기계학습 트렌드
자동화 솔루션과 스마트하고 효과적인 운영 간 통합 요구

기본적으로 IoT와 데이터 기반 기술은 실시간 콘텐츠를 AI 플랫폼에 공급할 것이며, 이 플랫폼은 기계 학습 알고리즘을 사용하여 실행 가능한 통찰력을 분석하고 추출할 것이다. 그 외에도, 데이터 솔루션은 로봇을 제어하거나 출력에 영향을 마치는 다양한 프로세스를 알려 추가 전력 시스템을 지원할 수 있다.
기계학습과 AI가 한 번도 볼 수 없었던 자율성을 현장에서 어느 정도 허용한다는 것이다. 믿을 수 없을 정도로 유망한 기술들이지만, 여전히 업계에서는 상대적으로 새로운 기술들이기 때문에 제조업자들은 이 기술들을 적용하기 위한 신선하고 혁신적인 방법을 찾고 있다. 그렇다면, 그 해 내내 유지될 관련 트렌드들을 고려해야 한다. 제조업체들은 앞으로 AI와 기계학습을 어떻게 적용할 것인가? 어떤 개선과 혁신을 기대할 수 있을까?

출처: Manufacturing Tomorrow
번역: K-Smart Factory

서비스로서의 AI, Alaas

복잡한 인공지능 솔루션을 사내에서 개발하거나 구축하기 보다는 이제는 다양한 클라우드 기반 솔루션 중 하나를 채택할 수 있게 되었다. 더 중요한 것은, 실제로 존재하는 서비스 기반 솔루션이 최근 몇 년 동안 훨씬 더 많은 데이터를 수집함에 따라 신뢰성과 정확성이 향상되었다는 점이다.
구글의 클라우드 AI 플랫폼, 아마존의 웹 서비스, IBM의 Watson, 마이크로소프트의 Azure 플랫폼은 모두 클라우드에 기반을 둔 AI와 기계 학습 솔루션의 훌륭한 예들이다. 우리가 2020년으로 향할 때, 이 플랫폼들은 모든 분야를 계속해서 지배할 것이다. 클라우드 기반의 지능과 신경망 솔루션을 배치하는 것이 가능할 뿐만 아니라, 그렇게 하는 것이 곧 다가올 환경에서 번창하기 위해 필수적이게 될 것이다.

AI-로 강화된 품질관리

현대 제조업체들이 다루는 가장 큰 문제 중 하나는 생산 라인 전반에 걸쳐 품질 관리를 유지하는 것이다. 이 프로세스는 제조 중 또는 제조 후 모두 능동적인 모니터링을 필요로 하는 매우 복잡한 프로세스이다.
하지만 AI로 대부분의 작업은 자동화할 수 있다. 주로, 문제가 발생했을 때 조치를 취할 수 있는 시스템에 의해 백업되는 실시간 경보와 통신을 가능하게 한다, 예를 들어, 오작동하는 조립 라인은 문제의 신호에 따라 즉시 일시 정지될 수 있다. 그런 다음 적절한 경고가 현장 감독관과 공장 관리자에게 전송되며, 확인이 가능해진다. 그들은 문제에 대한 자세한 정보, 문제가 왜 일어났는지, 그리고 잠재적으로 어떤 해결책이 있는지에 대한 정보를 받는다.
가장 좋은 부분은 기계 학습과 신경 네트워크 솔루션이 데이터를 수집하여 시간이 흐를수록 더 스마트해지고 더 유용해진다는 것이다. 품질 관리 솔루션에 적용되면 모든 작업이 AI 플랫폼의 정확도를 높일 수 있다.

분산 제조

3D 프린팅 덕분에 다양한 제품과 상품에 대한 대량 맞춤화가 가능해졌다. 이 기술은 분산 제조에 새로운 기회를 도입한다. 조립, 개발, 포장 등의 공정을 최종 사용자에게 더 가깝게 이동시킨다. 중소 규모의 분산 제조 운영으로 비용 절감, 제품 대 시장 주기 단축 및 개인화 향상 즉, 그러한 프로그램의 조정은 인공지능과 기계 학습 같은 일렬의 지원이 필요할 것이다.
IoT 포함 스마트 기술과 AI를 결합하면 제조사는 놀라울 정도로 미묘한 주문에도 불구하고 더 빠른 서비스를 제공할 수 있다. AI 솔루션은 소스 자재가 최고의 제품을 만들 수 있도록 돕는 동시에 소비자 수요 추세에 대응하고 인기 있는 지역 시장을 식별하는 등의 외부 운영을 지원할 수 있다.

더 안전한 작업 환경과 스마트한 코봇 (Cobot)

일반적으로, 첨단 로봇은 서비스를 방해하는 데 사용되는 다양한 센서를 가진 일련의 프로그램 된 패턴 아래에서 작동한다. 예를 들어, 직원의 팔이나 손가락이 경계선을 넘으면 기계를 셧다운 시킬 수 있다. 이러한 종류의 시스템은 이전 시스템보다 더 안전하고 훨씬 더 능력이 있지만, 여전히 어느 정도의 위험이 수반된다. 위에서 언급한 센서가 고장 나거나 오류가 발생하는 경우, 제자리에 있는 안전 시스템이 제때 작동하지 않을 수 있다.
그러나 기계학습과 AI는 협력적인 로봇에 어느 정도의 생각과 인식을 더 할 수 있다. 주로, 그러한 개발은 더 많은 반응성 사건들을 허용하는데, 그 중 많은 것들이 경계선 예측 시스템이다. 작동하는 로봇은 실제로 그들 주변에서 일어나는 일을 감지하여 혼란을 피하고, 위험을 피하며, 심지어 다른 사람들에게 해를 끼치지 않도록 할 수 있다.
이 센서는 실시간으로 데이터를 수집하고 전송하며, 막후에서 AI 제어 시스템에 공급한다. 자율주행차와 마찬가지로 로봇에 더욱 능률적인 동력을 공급하여 모두에게 훨씬 안전한 작업 환경을 만들어 준다.

전례 없는 수준의 효율성 제공

많은 기술 동향은 제조 세계에서 전례 없는 수준의 효율성과 생산량을 지적하고 있다. AI와 기계학습은 관련된 많은 해결책들에 힘을 실어줄 것이며, 관리자와 경영진들을 위해 진정하고 손쉬운 접근을 가능하게 할 것이다.
더 중요한 것은, 이러한 개선이 일반 공장 직원에게 훨씬 안전하고 유리한 작업 환경뿐만 아니라, 고객들에게 더 나은 품질의 제품을 제공할 것이라는 점이다. 2020년은 적어도 긴 시간동안 제조에 있어 가장 혁신적인 해 중 하나로 자리매김하고 있다.