생산 공정에서의 AI 기술
생산 공정 과정에서의 AI는 크게 제조 설비 자동화와 생산 최적화 두 가지 분야에서 활용되고 있습니다.
제조 설비 자동화는 AI를 사용하여 생산 설비의 제어 및 관리를 자동화하는 것입니다. 이를 통해 생산 공정의 효율성과 안전성을 향상시킬 수 있습니다. 예를 들어, AI를 사용하여 공정 데이터를 분석하고 예측하여 설비의 이상 징후를 조기에 감지할 수 있습니다. 또한, AI를 사용하여 로봇과 같은 자동화 장비를 제어하여 생산 공정을 보다 효율적으로 운영할 수 있습니다.
생산 최적화는 AI를 사용하여 생산 공정의 다양한 변수를 최적화하는 것입니다. 이를 통해 생산 비용을 절감하고 제품 품질을 향상시킬 수 있습니다. 예를 들어, AI를 사용하여 생산 계획을 최적화하여 원자재 및 인력의 사용 효율성을 높일 수 있습니다. 또한, AI를 사용하여 제품 설계를 최적화하여 생산성을 향상시키고 불량률을 감소시킬 수 있습니다.
구체적인 활용 사례로는 다음과 같은 것들이 있습니다.
- 설비 이상 감지 및 예측: 공정 데이터를 분석하여 설비의 이상 징후를 조기에 감지하고 예측 가능. 이를 통해 설비 고장을 예방하고 생산 중단을 최소화할 수 있음.
- 로봇 제어: 로봇의 제어를 자동화할 수 있으며, 이를 통해 생산 공정의 효율성과 정확성을 높일 수 있음
- 생산 계획 최적화: 생산 계획을 최적화하여 원자재 및 인력의 사용 효율성을 높일 수 있으며, 이를 통해 생산 비용을 절감할 수 있음
- 제품 설계 최적화: 제품 설계를 최적화하여 생산성을 향상시키고 불량률을 감소시킴
이처럼 제조 공정에서의 AI 기술은 효율성과 생산성을 향상시키는 데 큰 잠재력을 가지고 있습니다. 앞으로 AI의 기술 발전과 함께 제조 공정에서의 AI 활용은 더욱 확대될 것으로 전망됩니다.
검사 및 품질 관리
컴퓨터 비전 시스템은 제조된 제품의 실시간 검사 및 품질 관리를 위해 사용될 수 있습니다. 이러한 시스템은 생산 중에 촬영된 이미지와 비디오를 분석하여 사람의 눈으로 감지할 수 없는 결함, 편차, 불규칙성을 식별할 수 있습니다. 이는 일관된 제품 품질을 보장할 뿐만 아니라 결함이 있는 제품이 패키징 될 가능성을 줄여 줍니다.
- Object Detection, Segmentation, Anomaly Detection 등의 기술이 활용됩니다.
프로세스 자동화
제조 프로세스의 복잡한 작업 순서를 AI 기술로 최적화할 수 있습니다. 비전 기능을 갖춘 로봇은 부품 조립, 컨베이어 벨트의 품목 분류할 수 있습니다. 심지어 생산 시설 내 자율주행 차량 안내와 같은 복잡한 작업을 정확하게 처리할 수 있습니다.
- Image Classification, Object Detection 등의 기술이 활용됩니다.
예측 유지 관리
AI 기술은 기계 및 장비를 모니터링하여 유지 관리가 필요한 시기를 예측할 수 있습니다. 시각적 데이터를 분석하고 이상 현상을 식별함으로써 제조업체는 유지 관리 활동을 사전에 계획하여 가동 중지 시간을 최소화하고 비용이 많이 드는 고장을 방지할 수 있습니다.
- Object Detection, Action Recognition 등의 기술이 활용됩니다.
안전 관리
작업장 안전을 강화하는 것은 제조 분야에서 중요한 관심사입니다. 컴퓨터 비전은 작업자가 제한 구역에 들어가거나 적절한 보호 장비를 착용하지 않는 등 잠재적인 안전 위험을 식별하는 데 중요한 역할을 할 수 있습니다.
- Object Detection, Pose Estimation 등의 기술이 활용됩니다.
해결해야 할 문제
제조 AI 기술은 상당히 매력적으로 보이지만, 생각보다 생산 현장에 AI 기술을 성공적으로 접목시키기는 어렵습니다. 실제로 벤처비트(VentureBeat) 조사 결과 87%라는 비율로 생산 공정에 AI 도입이 실패하고 있는데요. 대부분 실패하는 AI 기술의 원인은 공정 환경에 맞춘 솔루션의 부재, 비싼 운영 비용 등이라고 합니다. 결국 연구용 AI와 프로덕션용 AI의 간극을 잘 메꾸지 못해 발생하는 일이라고 생각이 드는데요. 제조업 특성상 균형 있는 학습 데이터를 모으기 쉽지 않고 관련된 연구도 잘 없기 때문에 시행착오를 많이 겪을 수밖에 없습니다. 그렇다 보니 충분하지 않은 데이터로 만든 AI 기술은 현장에서 성능이 많이 떨어지는 것이죠.
또한 제조 환경에서의 AI는 현장 엔지니어에게 단순 결과가 아닌 예측 또는 판단에 대한 근거를 제시할 수 있어야 합니다. 현장 엔지니어가 AI를 전적으로 믿을 수는 없기 때문이기도 하고, AI가 판단한 근거를 토대로 시스템을 개선해야 하기 때문입니다. 하지만 이러한 Explainable AI(설명 가능한 인공지능) 기술은 그동안 크게 주목받지 못했습니다.
때문에 제조 공정에 AI 기술을 성공적으로 접목시키기 위해선 충분한 양질의 데이터와 해석력 있는 AI 모델이 필요합니다. 이를 위해서는 현장 엔지니어와 AI/ML 엔지니어 간의 긴밀한 협업이 필요합니다. 이외에도 실시간 처리를 위해 속도를 향상시키거나 기존 인프라와 통합하기 위한 수많은 작업이 필요합니다.
AI 기술과 제조 산업의 결합은 엄청난 가능성을 가지고 있습니다. 제조 기업은 여러 모달리티의 데이터를 해석하는 AI의 힘을 활용하여 프로세스를 간소화하고 오류를 줄이며 품질을 향상시킬 수 있습니다. 때문에 생산 공정에서의 AI 기술 활용은 더욱 확대될 것으로 예상됩니다.
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이야기와 글쓰기를 좋아하는 컴퓨터비전 엔지니어 콤파스입니다. |
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