제조 AI 빅데이터 분석 기법

인공지능의 발전으로 정보통신 분야에서는 다양한 산업으로 확장되며 변화하고 있습니다.

오늘 제가 읽은 이 책은 제조 분야에서 AI를 어떻게 사용하는지 설명해 주는 책입니다.

인공지능 제조 플랫폼(KAMP)을 중심으로 설명하고 있습니다.

제조 데이터란 제조기업이 제품의 기획, 설계, 제조, 공장을 운영하는 과정에서 발생한 디지털 자료를 의미합니다.

이 제조 데이터는 제고 기업의 생산성 향상, 품질 개선, 비용 절감, R&D 시간 단축, 에너지 절감을 견인하는 디지털 자산으로 자리매김하고 있습니다.

제조 AI 데이터 셋은 제조 빅데이터 분석 및 AI를 훈련시키기 위해 제조 현장인 공장에서 수집한 제조 데이터의 집합체입니다.

 

제조 데이터는 4가지로 나뉘는데요.

숫자, 이미지, 동영상, 소리 유형으로 나눌 수 있습니다.

숫자 제조 데이터란 생산설비, 품질검사 기계 및 계측 장비 등 현장 공장에서 제조활동을 통해 실시간 또는 주기별로 생성되는 수치형 제조 데이터를 의미합니다.

 

제조 AI가 체계적으로 구현되려면 하드웨어 인프라, 제조 데이터, AI 알고리즘, 제조 AI 개발 및 운용인력이 필요합니다.

이를 제조 AI 거버넌스라고 하는데요.

거버넌스는 컨트롤한다는 의미의 그리스어 키베르난에서 유래되었습니다.

강력한 거버넌스는 신속하고 정확하게 제조 AI가 현장 공장에서 작동할 수 있게 해주며 보안과 관련된 문제를 관리하는데 효율성을 제공해 줄 수 있습니다. 제조 AI 거버넌스의 핵심 구성요소로는 하드웨어 인프라, 제조 데이터, AI 알고리즘, 보안, 제조 AI 개발 및 운용인력이 있습니다.

Fehrer에서 제조 데이터와 AI의 사용 목적은 체결 나사 때문입니다.

이 체결 나사는 벤츠 S 클래스급 이상의 고급차의 시트를 고정하는 나사인데요.

그래서 가죽시트가 느슨해지는 것을 검수해야 하는데요.

작업자들이 하루에 3,000개의 나사를 눈으로 검사해야 했습니다.

그런데 AI가 품질검사를 해주기 때문에 효율적이며 편리해졌습니다.

제조업 부냐의 글로벌 AI 시장은 2021년 18억 1,220만 달러(약 2조 4,500억 원)입니다.

2028년에는 213억 4,230만 달러(약 28조 8,400억 원)로 8년 후에는 약 12배 시장 규모로 급성장을 예측하는데요.

앞으로의 미래가 참 기대가 되네요.