📌정의
- 기계가 경험을 통해 학습하고 새로운 입력 내용에 따라 기존 지식을 조정하며 사람과 같은 방식으로 과제를 수행할 수 있도록 지원하는 기술
📌활용분야
- 보험: 이전의 보험 사기 사건들을 학습하고 분석해 각종 사기 계획을 미리 구별 가능
- 자연어 처리: 인간의 언어, 억양 및 맥락을 컴퓨터가 이해할 수 있도록 처리.
- 데이터 마이닝: 보유한 데이터를 분석하여 유용한 정보를 추출하는 기술로 생산성 관리, 시장분석 등에 사용
- 지능로봇: 외부환경을 인식하여 스스로 상황을 판단하고 자율적으로 움직이는 기계, 자율주행 자동차 등
📌인공지능과 제조업의 만남
10가지 사례
코로나 시국에도 불구하고, 제조업 관계자들은 인공지능을 통해 자사의 제품을 차별화하면서도 생산 원가를 낮추어 제품 마진을 지키려고 노력 중이다.
보스턴컨설팅그룹(BCG)의 최근 연구 결과인 “포스트-위기 상황에서 AI 기반 기업들의 실적 증가” 에 의하면, 최근 역사에 일어난 네 번의 글로벌 위기 상황에서, 14%의 기업들의 실적 및 이윤 폭이 증가했다.
기업들은 인공지능을 다양한 방식으로 활용하고 있고 특히, 실시간 모니터링을 통한 데이터를 수집으로 인공지능 모델을 훈련하는 방식으로 제조업에서 활용하고 있다.
Capgemini의 “인공지능과 제조업 작업: 실무자의 관점을 중심으로” 라는 연구에서 제조업 기업들이 어떻게 인공지능을 활용하고 있는지 총 10개의 사례를 확인 할 수 있다.
- 제너럴 모터스 (General Motors)의 장비 관리 솔루션
- 제조업에서 가장 인기가 많은 인공지능 솔루션은 설비 예지 보전 및 작업 설비 정비시간 예측 솔루션임
- 제너럴 모터스의 솔루션은 조립 로봇에 탑재된 카메라를 이용해 로봇 부품 고장 사전 징후를 탐지함
- 해당 시스템의 파일럿 테스트 결과, 7천 개가 넘는 로봇 중에서 72건의 부품 고장 사례를 탐지했고 사전 감지를 통해서 작업 다운타임을 최소화함
- 제너럴 모터스 (General Motors)와 오토데스크 (Autodesk)의 만남
- CAD 디자인을 할 때 사용할 수 있는 제약 조건 하 최적화 로직 솔루션을 개발함
- 제너럴 모터스의 디자이너들이 다양한 제약 조건 (재질, 생산 방법, 탑재 기능)을 제시하면, 오토데스크의 디자인 소프트웨어가 무게 및 다양한 제품 규격에 맞춘 설계를 출력함
- 실제로 자동차의 안전벨트 브래킷 부품을 해당 소프트웨어로 설계해본 결과, 기존의 설계보다 40% 가볍고 20% 더 견고한 디자인이 완성됨
- 노키아 (Nokia)의 영상 기반 작업 오류 탐지 시스템
- 노키아는 핀란드에 있는 자사 생산설비를 모니터하는 머신러닝 기반 영상 어플리케이션을 출시함
- 공정 담당자에게 생산 설비 과정에서 생긴 특이사항을 알려줌으로써 실시간으로 이상 상황에 대처할 수 있음
- 아우디 (Audi)의 이미지 분석 솔루션
- 이미지 분석 관련 AI 기술의 발달과 고화질 카메라의 가격 하락으로 기업들이 이미지 기반 인공지능 솔루션을 부담 없이 도입할 수 있음
- 특히, 이미지 분석을 기반으로 한 작업공정의 실시간 모니터링이 큰 인기를 끌었음
- 아우디는 실제로 딥러닝 기술을 활용한 영상 인식 시스템을 자사의 프레스 공장에 도입함
- 다논 (Danone)의 수요 예측 프로그램
- 다논은 프랑스 기반의 다국적 식품기업이며, 최근 머신러닝을 이용하여 수요 예측 정확도를 크게 향상시키려고 노력 중임
- 머신러닝을 이용해서 다양한 부서(마케팅, 공급사슬, 재무, 판매 등)간의 협업 효율을 올려주고, 나아가 수요 예측 정확도를 향상시키고 있음
- 머신러닝 솔루션을 도입한 이후, 수요 예측 실패 사례는 20% 감소하였으며, 매출 감소는 30%가 줄었으며, 제품 노후화를 30% 줄이고, 수요 예측 관계자의 업무 부담량을 50% 줄였음
- 탈레스 에스에이 (Thales SA)의 고속철로 예지보전 솔루션
- 탈레스 에스에이는 전자부품 회사이며, 유럽의 대륙간 고속철로에 설치된 자사의 센서로 다양한 정보를 수집하고 있음
- 센서로 수집한 데이터를 가지고 높은 정확도로 고속철로 수명 예측 및 예방적 유지보수를 돕는 인공지능 알고리즘을 개발함
- 해당 알고리즘의 도입으로 철도회사들은 예측하지 못한 철로 폐쇄를 사전에 막을 수 있게 되었음
- BMW의 생산 설비 모니터링 솔루션
- BMW는 인공지능을 이용하여 생산설비에서 실시간으로 불량품을 감지하는 솔루션을 개발하고 이를 도입했음
- BMW의 공장에서 AI 솔루션이 방금 생산된 차량 데이터를 주문 내역과 비교하고, 미리 서버에 저장된 이미지 데이터베이스와 생산된 제품을 비교함으로써 차량이 기준에 부합하는지 확인함
- 해당 기술과 같은 인공지능 솔루션을 BMW는 오픈-소스 플랫폼에 공유하고 있음
- 슈나이더 일렉트릭 (Schneider Electric) IoT 애널리틱스 솔루션
- 마이크로소프트의 머신러닝 서비스를 이용하여 근로자 안전 개선, 가격 절감, 및 안전성 개선을 하고 있음
- 슈나이더의 데이터 과학자들은 유전에서 수집한 데이터를 이용하여 정비가 필요한 부분을 예측하는 머신러닝 솔루션을 개발하고 있음
- 마이크로소프트의 Azure의 머신러닝 서비스를 배포한 후, 작업 효율이 10~20%가 향상되었음
- 닛산 (Nissan)의 인공지능을 이용한 디자인 솔루션
- 닛산 디자이너들은 DiveSpark라는 프로그램을 이용하여 산업 기준과 규격에 맞는 신규 모델을 디자인하는 알고리즘을 개발하고 있음
- 이뿐만 아니라, 인공지능을 이용하여 기존 모델들의 수명을 늘리는데 사용하고 있음
- 캐논 (Canon)의 불량품 검사 시스템
- 캐논은 머신러닝을 이용하여 고정밀 부품들의 불량 여부를 확인하고 있음
- 캐논의 부품들은 산업용 엑스레이 기술을 이용하여 각 부품들의 불량 여부 및 품질 검사를 진행하고 있음
- 컴퓨터 비전 및 머신러닝 기술을 이용한 불량 탐지 솔루션을 사용함으로써 탐지된 부품의 이미지 분석, 고장 예측, 그리고 인간의 눈으로 식별하기 어려운 결함까지 탐지할 수 있음
제조업의 인공지능은...
제조 기업의 인공지능 도입은 스마트 공장의 흐름과 엮여 있기에 센서, 데이터, 네트워크, 인공지능, 클라우드, 엣지컴퓨팅, IoT 등과 같은 기술들을 종합한 통합적 관점에서 바라봐야 한다. 제조분야의 특성상 무턱대고 신기술을 적용하기 보다는, 요구사항을 기반으로 스마트 공장의 기능적 3요소
(감지, 판단, 수행)를 고려하여 인공지능이 무슨 목적으로, 무슨 역할을 할 것인지를 먼저 정의하고 의사결정하는 것이 무엇보다 중요하다.
출처: https://www.lotis.or.kr/trends/1046
https://redshift.autodesk.co.kr/articles/ai-in-manufacturing-kr
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