이승호, 노규환, 최대붕  | 구민사

22,500원  | 20250615  | 9791168755703

인공지능 시대를 시작하며.......... 제조업에서 AI 학습을 통해 혁신을 이루고 생산성을 향상시킬 수 있는 다양한 방안과 적용 방법이 있으며, AI는 방대한 제조 데이터를 학습하여 패턴을 발견하고 예측 모델을 구축함으로써, 기존의 제조 방식을 혁신하고 효율성을 극대화하는 데 기여할 것이다. 품질 관리 혁신은 AI 기반 검사 시스템 도입으로, 이미지 인식, 자연어 처리 기술을 활용하여 제품 외관 검사, 불량 예측, 원인 분석 등을 자동화하고 정확도를 향상시킬 수 있고, 실시간 품질 예측을 통하여 생산 공정 데이터를 분석하여 잠재적인 품질 문제를 사전에 감지하고 예방하여 불량률을 감소시킨다. 생산성 향상은 공정 최적화 통하여, AI 모델링을 통해 제조 환경의 다양한 변수를 분석하고 최적의 운전 조건을 찾아 생산 효율성을 극대화하며, 설비의 센서 데이터를 분석하여 고장 시점을 예측하고 선제적인 유지보수를 수행하여 설비 가동 중단 시간을 최소화하고, AI 기반의 협업 로봇은 인간 작업자와 함께 안전하게 작업을 수행하며 생산성과 작업 효율성을 높일 수 있다. 또한 고객의 요구사항 데이터를 분석하여 맞춤형 제품 설계 및 생산을 지원하고, 제품 개발 기간을 단축하고, 새로운 제품 디자인이나 공정 방식을 AI가 스스로 생성하여 혁신적인 아이디어를 창출하고 개발 비용을 절감할 수 있다. 안전 및 환경 관리 측면에서는 AI 기반 영상 분석을 통해 위험 상황을 감지하고 작업자에게 경고하여 산업 재해를 예방하며, 에너지 소비 데이터를 분석하여 불필요한 에너지 낭비를 줄이고, 탄소 배출량 감축에 기여한다. 생산 설비, 품질 검사, 센서, 고객 데이터 등 다양한 제조 데이터를 수집하고, 수집된 데이터의 오류를 제거하고, 분석에 적합한 형태로 가공하는 전처리 과정을 거치며, 문제 정의 및 목표 설정에 따라 적절한 AI 알고리즘(머신러닝, 딥러닝 등)을 선택하여, 전처리된 데이터를 활용하여 AI 모델을 학습시키고, 성능을 평가 및 개선할 수 있다. 양질의 제조 데이터를 충분히 확보하고, 체계적으로 관리할 수 있는 인프라 구축이 중요하며, AI 모델 개발, 시스템 구축 및 운영을 위한 전문 인력 확보가 필수적이고. AI 시스템 도입 및 적용 과정에서 현장 작업자들의 적극적인 참여와 협력이 중요하다. 제조업에서 AI 학습을 통한 혁신은 생산 효율성 증대, 품질 향상, 비용 절감, 그리고 새로운 가치 창출에 크게 기여할 수 있고, 기업은 자사의 특성과 목표에 맞는 AI 도입 전략을 수립하고, 꾸준한 투자와 노력을 통해 스마트 팩토리로의 전환을 가속화해야 할 것이다.