생산능력을 높이는 인공지능

공급망 관리, 품질 테스트 및 검사, 장비 예측 유지관리 등 다양한 분야에서 AI를 활용할 수 있습니다. AI는 제조업체 들이 전반적인 운영에 대해 생각하는 방식을 재조명할 수 있는 진정한 힘을 가지고 있고, 이러한 판도를 바꾸는 기술이 발전하고 사용자 친화적이 되더라도, 많은 제조업체들은  여전히 비용, 착수 시간, 필요한 전문 지식 및 결과의 신뢰성에 어려움이 있을 것으로 인식하여 이 기술을 완전히 활용하는데 있어 어려움을 겪고 있습니다. .

AI로 인한 예상 가능한 내용
비용 절감 및 간접 비용 절감
제조업체들은 오래된 작업 방식-특히 머신 비전으로는 너무 힘든 수작업 검사을 대체하는 위험을 감수하면 간접 비용 감소 효과를 볼 수 있습니다. 수작업 검사와 관련된 비용에서는, 매년 발생하면서도 공정 단계 변경 및 재교육 비용까지 포함되는 인건비가 대부분을 차지하고, 사람이 수행하는 검사는 집중력이 유지된다면 종종 자동화 솔루션보다도 더 우수합니다. 

신속한 구현
AI는 알고리즘을 코딩하거나 복잡한 규칙을 프로그래밍하는 대신 동일한 시스템이 데이터 세트를 통해 학습하고 이러한 예제에 기초해서 결정을 내리도록합니다. 몇 명의 우수한 품질 관리 엔지니어와 수 백 장 내지 수 천 장 정도의 학습 이미지만을 통해 몇 주 만에 AI 애플리케이션을 구현, 테스트하고 개선할 수 있습니다. 

분석 개선 및 업스트림 공정 통제
검사 결과를 문서화하는 AI 솔루션은 사용자에게 확신을 제공할 뿐만 아니라 향후 오류가 발생했을 때에도 나주에 검사 이미지와 의사 결정을 검토할 수 있도록 합니다. 최종 검사 공정 단계를 성공적으로 자동화되면 종종 인라인 검사로 검사 단계를 상향 이전시킬 수 있고, 불량 부품에 시간을 더 소비하거나 추가 비용이 발생하기 전에 보다 신속하게 결함을 파악하으로써 비용을 절감합니다. 

출처 : 코그넥스
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