제조 회사가 기술 발전을 활용하여 운영을 더 빠르고 효율적으로 만들기 위해 노력함에 따라 Industry 4.0의 개념은 기술 산업에 파장을 일으키고 있습니다. 인더스트리 4.0은 2011년 도입된 이후 제조 산업을 휩쓸고 있는 프로세스 및 기술 변화의 물결을 나타내는 유행어였습니다.
디지털 팩토리와 스마트 제조와 어느 정도 호환 가능하며, 기존 제조와는 다양한 변화를 가져옵니다. 특히, 이러한 새로운 공장과 공장 시스템은 심층적으로 계측되고, 고도로 네트워크화되고, 광범위하게 자동화되고, 완전한 데이터 기반이기 때문에 더욱 효율적입니다.
Industry 4.0은 로봇공학/코봇, IoT, 3D 프린팅, 적층 제조, 디지털 트윈 및 분석을 포함한 광범위한 기술에 의존합니다. 디지털 공장은 생산의 모든 측면을 모니터링하거나 제어하는 스마트 기기와 재료 품질부터 기계의 밀리초 미만 상태 업데이트에 이르는 매우 세부적인 데이터로 가득 차 있습니다.
기계 학습, 생성 인공 지능, 차별적 인공 지능을 포함한 인공 지능은 Industry 4.0의 대부분의 기술적 측면에서 강력한 가치를 창출할 수 있습니다. AI의 가치는 소프트웨어에 인간과 같은 수준의 이해를 제공함으로써 자동화의 기준을 높이는 데서 나오는 경우가 많습니다.
이를 통해 사람들이 정보를 평가하고 결정을 내리는 제조 과정의 공간이 줄어들어 비용이 절감되고 생산성이 향상됩니다. 기계 속도를 이해하면 원자재 품질이나 프로세스의 다른 부분의 속도 변화에 대응하기 위해 동작을 늦추거나 높이거나 동작을 수정하는 등 로봇 작동을 안내할 수 있습니다.
생산 라인의 자동화 외에도 인공 지능은 동일한 유형의 환경에서 여전히 수많은 용도로 사용됩니다. 첫째, 제품 개발 수명주기를 가속화하는 또 다른 기술인 디지털 트윈을 구축하는 데 도움이 될 수 있습니다.
둘째, AI 시스템은 이벤트 정보를 필터링하여 센서 데이터를 기반으로 잠재적인 생산 문제를 발견하고 예측하는 등 산업용 IoT 인프라를 활용하는 데 도움이 됩니다. 또한 AI는 생산 및 사용 데이터에서 이전에 볼 수 없었던 패턴을 밝혀낸 다음 이 정보를 사용하여 설계 또는 프로세스 변경을 권장함으로써 생산 데이터 분석을 지원할 수도 있습니다.
인공지능이 제조 공정 전반에 걸쳐 도움을 줄 수 있기 때문에 Industry 4.0 환경에는 많은 사용 사례가 있습니다. 제품 수명 주기 초기에 생성 AI는 설계 단계는 물론 3D 프린팅이나 컴퓨터 제어 기계 가공, 적층 제조를 통해 실제 물체의 프로토타입 제작에도 도움을 줄 수 있습니다.
제너레이티브 AI 시스템은 디자인을 최적화하여 재료 사용을 더욱 효율적으로 만들 수 있습니다. 예를 들어, 의류 제조에서 이러한 시스템은 직물 낭비를 최소화하는 방식으로 직물 볼트에 있는 의류 패널의 절단 레이아웃을 제어합니다.
다른 유형의 공장에서 AI 시스템은 설계에 필요한 부품 수를 줄여 복잡한 품목의 제조 및 조립의 단순성을 최적화할 수 있습니다. 또한 생산 속도를 높이기 위해 AI는 예를 들어 무빙워크에서 완성된 의자 다리를 생산하는 데 필요한 개별 절단 횟수를 줄일 수 있습니다.
현장과 클라우드의 컴퓨팅 성능은 계속해서 증가할 것이며 인공 지능 알고리즘과 기술은 계속해서 발전할 것입니다. 제조업체는 이를 알고 있으며 21세기에 경쟁하기 위해서는 이러한 도구가 제공하는 효율성과 대응성이 필요하다는 것을 이해하고 있습니다. 새로운 제조업체가 등장하고 오래된 공장이 업데이트됨에 따라 AI는 Industry 4.0에서 그 역할을 계속 확장할 것입니다.
위 내용은 인더스트리 4.0에서 인공지능의 역할은 얼마나 중요할까요?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!
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