Amazon 클라우드 기술: 제조 산업에서 디지털 혁신의 물결을 일으키고 생성 AI가 새로운 방향을 제시할 수 있습니다.

【글로벌 네트워크 기술 종합 보고서】디지털화 물결과 신기술이 주도하는 산업 변혁 환경에서 디지털화와 인텔리전스는 기업 변혁과 업그레이드를 위한 새로운 기회를 제공하고 있습니다. 인더스트리 4.0은 정보 기술, 디지털 기술, 인공 지능 및 기타 기술과 제조 산업의 통합을 가속화했습니다. 디지털 기술의 통합 적용은 제조 기업이 규모 성장을 달성하는 중요한 출발점이 되었습니다.

주목할 만한 사실은 생성 인공지능의 급속한 발전이 전통 제조업에 새로운 발전 기회를 가져오고 있다는 점입니다. Gartner에 따르면 2027년까지 제조업체의 30%가 생성 인공 지능을 사용하여 제품 개발 효율성을 향상할 것입니다

Gu Fan은 Amazon Cloud Technology Greater China의 전략 사업 개발 부서 총괄 관리자입니다. 그는 최근 업계 커뮤니케이션 회의에서 생성 인공 지능이 제조 산업의 다양한 비즈니스 시나리오에 빠르게 적용되고 사용되고 있다고 지적했습니다. 제품 개발 및 디자인, 제조 운영, 공급망, 마케팅 및 판매, 지능형 고객 서비스 및 지식 기반에서 엄청난 비즈니스 가치를 가져왔습니다

Gu Fan은 중국 제조 산업의 '수량'에서 '품질'로의 디지털 전환 실천에서 전통 제조 산업은 여전히 ​​장기적인 기술 제품 혁신, 전반적인 공장 장비 효율성 활성화 부족, 공급 부족 등의 문제에 직면해 있다고 지적했습니다. 체인 효율성과 유연성은 물론, 새로운 수익원 창출 부족 및 기타 중앙집중화된 과제 외에도 생성 AI 기술의 적용은 제조 산업을 재편하고 제조 기업이 새로운 해외 패턴을 창출하는 데 도움을 주고 있습니다.

스마트 제조 분야에서 공장의 전반적인 장비 효율성을 향상시키는 것은 공장 관리의 주요 과제입니다. 실제로 전통적인 산업 개념 설계는 일반적으로 손으로 그려지며, 이는 긴 설계 주기, 설계자의 비즈니스 수행 능력과 빠르게 증가하는 비즈니스 요구 사이의 과제, 인력 수준으로 인한 출력 품질 등의 과제를 요구합니다. 차이가 있고 인력의 흐름 등에 따라 디자인 품질이 영향을 받습니다. 위의 요소들이 결합되어 개념 설계 단계에서 높은 인건비, 낮은 컨셉 출력 효율성, 낮은 컨셉 합격률 등의 문제가 발생했습니다

생성 AI의 개입으로 해당 작업 효율성이 효과적으로 향상됩니다. 예를 들어, 하이얼 혁신 디자인 센터는 컴퓨팅 미학 회사인 Nolibox와 협력하여 Amazon Cloud Technology 서비스를 사용하여 국내 최초의 AIGC 산업 디자인 솔루션을 개발했습니다. 이를 통해 설계 주기가 크게 단축되고 개념 설계 비용도 절감되었습니다. 전체적인 컨셉 디자인 속도가 83% 향상되었고, 통합 렌더링 효율도 약 90% 향상되었습니다

Gu Fan은 Amazon 클라우드 기술이 산업 데이터 플랫폼, 장비 예측 유지 관리, 산업 육안 검사, 생산 및 품질 최적화와 같은 주요 시나리오에 중점을 두고 공장 데이터를 공개하고 분석하여 생산성, 자산 가용성 및 제품을 크게 향상시킬 수 있다고 소개했습니다. 기업이 처리량을 크게 늘리고 생산을 최적화하며 예측 유지 관리를 통해 기계 가동 시간을 늘리는 데 도움이 됩니다.

전통적인 산업 장비 및 서비스 분야에서 대규모 제조 장비 OEM 기업들은 어떻게 새로운 수익 모델을 창출할 것인지에 대해 매우 고민하고 있습니다. 제조기업은 '제조업'에서 '첨단기술' 기업으로의 전환을 촉진하고, 지능화를 통해 제품의 성능과 가치를 향상시켜 부가가치 서비스를 창출하고 수익모델과 공간을 확대해야 한다. 현재 Amazon 클라우드 기술은 강력한 사물 인터넷(IoT)과 데이터 처리 및 분석 기능을 제공하여 제조 회사가 장비 및 기계 데이터의 가치를 활용하여 지속적인 수익을 달성하고 새로운 제품 및 서비스 모델을 만들 수 있도록 지원합니다

Amazon Cloud Technology의 도움으로 Siemens China는 자체 모델을 기반으로 한 지능형 지식 기반 및 지능형 대화 로봇 Xiaoyu의 유연한 구축을 3개월 만에 완료했습니다. 자연어 처리, 지식 기반 검색, 데이터를 통한 대규모 언어 모델 훈련 등 핵심 핵심 기능을 갖추고 있어 출시 첫 주에 4,000명 이상의 직원이 이용했으며, 내부 직원 정보 획득 효율성도 크게 향상됐다. 12,000개 이상의 질문에 대한 답변이 이루어졌습니다. 또한 인건비를 효과적으로 절감할 수 있으며, 90% 이상의 질문에 대해 챗봇이 직접 답변할 수 있습니다.

"애플리케이션이 왕입니다"라고 Gu Fan은 말했습니다. "To B 제조 산업의 경우 대형 모델 분야에서 가장 중요한 것은 핵심 비즈니스 애플리케이션 시나리오를 식별하고, 비즈니스 문제를 해결하고, 효율성을 개선하고, 비용을 절감하고 효율성을 높이는 것입니다. 대형 모델 자체는 사실 도구일 뿐입니다. 가장 적합한 시나리오에 다양한 도구를 적용하고 이를 결합하여 최적의 솔루션을 찾습니다.”

따라서 제조 산업에서 생성 AI 기술의 적용은 실용적인 응용 프로그램과 솔루션을 기반으로 해야 합니다. Gu Fan은 일정 기간 내에 대형 모델과 소형 모델이 공존할 수 있다고 믿으며 이는 주요 추세입니다. 올바른 애플리케이션 시나리오와 솔루션을 찾는 것이 기업 비용과 효율성의 균형을 맞추는 가장 좋은 방법입니다. Gu Fan은 다음과 같이 말했습니다. "제조 고객의 경우 대형 모델 적용의 핵심은 모델 정확도와 추론 비용 간의 균형을 찾는 것입니다."

현재 Amazon Cloud Technology는 생성 AI 애플리케이션을 구축하는 중요한 경로의 임계값을 낮추기 위해 생성 AI를 촉진하여 제조 가치 사슬 시나리오에 완전히 침투하고 파트너와 협력할 수 있습니다. 업계 최고의 엔드투엔드 기술 솔루션을 제공하기 위해 산업 디자인, 지식 기반 검색 및 기타 시나리오에서 맞춤형 솔루션을 개발하여 제조 회사가 생성 AI의 잠재력을 완전히 실현할 수 있도록 합니다.

Amazon Cloud Technology의 목표는 생성 인공 지능 애플리케이션 구축을 위한 중요 경로 임계값을 낮추는 것입니다. 그러나 Gu Fan은 중소기업이 직면한 과제는 기술이 아니라 적합한 비즈니스 시나리오와 고품질 개인 데이터를 찾는 데 있다고 믿습니다

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