2020 제조업 기계학습 트렌드


//4차 산업혁명인 Industry 4.0은 실시간 데이터 수집 어플리케이션을 통해 자동화 솔루션과 스마트하고 효과적인 운영 간의 통합을 요구해 왔다.//





기본적으로 IoT와 데이터 기반 기술은 실시간 콘텐츠를 AI 플랫폼에 공급할 것이며, 이 플랫폼은 기계 학습 알고리즘을 사용하여 실행 가능한 통찰력을 분석하고 추출할 것이다. 그 외에도, 데이터 솔루션은 로봇을 제어하거나 출력에 영향을 마치는 다양한 프로세스를 알려 추가 전력 시스템을 지원할 수 있다.


기계학습과 AI가 한 번도 볼 수 없었던 자율성을 현장에서 어느 정도 허용한다는 것이다. 믿을 수 없을 정도로 유망한 기술들이지만, 여전히 업계에서는 상대적으로 새로운 기술들이기 때문에 제조업자들은 이 기술들을 적용하기 위한 신선하고 혁신적인 방법을 찾고 있다. 그렇다면, 그 해 내내 유지될 관련 트렌드들을 고려해야 한다.


제조업체들은 앞으로 AI와 기계학습을 어떻게 적용할 것인가? 어떤 개선과 혁신을 기대할 수 있을까?


**1. 서비스로서의 AI, Alaas**



복잡한 인공지능 솔루션을 사내에서 개발하거나 구축하기 보다는 이제는 다양한 클라우드 기반 솔루션 중 하나를 채택할 수 있게 되었다. 더 중요한 것은, 실제로 존재하는 서비스 기반 솔루션이 최근 몇 년 동안 훨씬 더 많은 데이터를 수집함에 따라 신뢰성과 정확성이 향상되었다는 점이다.


구글의 클라우드 AI 플랫폼, 아마존의 웹 서비스, IBM의 Watson, 마이크로소프트의 Azure 플랫폼은 모두 클라우드에 기반을 둔 AI와 기계 학습 솔루션의 훌륭한 예들이다. 우리가 2020년으로 향할 때, 이 플랫폼들은 모든 분야를 계속해서 지배할 것이다. 클라우드 기반의 지능과 신경망 솔루션을 배치하는 것이 가능할 뿐만 아니라, 그렇게 하는 것이 곧 다가올 환경에서 번창하기 위해 필수적이게 될 것이다.


**2. AI-로 강화된 품질관리**


현대 제조업체들이 다루는 가장 큰 문제 중 하나는 생산 라인 전반에 걸쳐 품질 관리를 유지하는 것이다. 이 프로세스는 제조 중 또는 제조 후 모두 능동적인 모니터링을 필요로 하는 매우 복잡한 프로세스이다.


하지만 AI로 대부분의 작업은 자동화할 수 있다. 주로, 문제가 발생했을 때 조치를 취할 수 있는 시스템에 의해 백업되는 실시간 경보와 통신을 가능하게 한다, 예를 들어, 오작동하는 조립 라인은 문제의 신호에 따라 즉시 일시 정지될 수 있다. 그런 다음 적절한 경고가 현장 감독관과 공장 관리자에게 전송되며, 확인이 가능해진다. 그들은 문제에 대한 자세한 정보, 문제가 왜 일어났는지, 그리고 잠재적으로 어떤 해결책이 있는지에 대한 정보를 받는다.


가장 좋은 부분은 기계 학습과 신경 네트워크 솔루션이 데이터를 수집하여 시간이 흐를수록 더 스마트해지고 더 유용해진다는 것이다. 품질 관리 솔루션에 적용되면 모든 작업이 AI 플랫폼의 정확도를 높일 수 있다.


**3. 분산 제조**


3D 프린팅 덕분에 다양한 제품과 상품에 대한 대량 맞춤화가 가능해졌다. 이 기술은 분산 제조에 새로운 기회를 도입한다. 조립, 개발, 포장 등의 공정을 최종 사용자에게 더 가깝게 이동시킨다. 중소 규모의 분산 제조 운영으로 비용 절감, 제품 대 시장 주기 단축 및 개인화 향상 즉, 그러한 프로그램의 조정은 인공지능과 기계 학습 같은 일렬의 지원이 필요할 것이다.


IoT 포함 스마트 기술과 AI를 결합하면 제조사는 놀라울 정도로 미묘한 주문에도 불구하고 더 빠른 서비스를 제공할 수 있다. AI 솔루션은 소스 자재가 최고의 제품을 만들 수 있도록 돕는 동시에 소비자 수요 추세에 대응하고 인기 있는 지역 시장을 식별하는 등의 외부 운영을 지원할 수 있다.


**4. 더 안전한 작업 환경과 스마트한 코봇 (Cobot)**


일반적으로, 첨단 로봇은 서비스를 방해하는 데 사용되는 다양한 센서를 가진 일련의 프로그램 된 패턴 아래에서 작동한다. 예를 들어, 직원의 팔이나 손가락이 경계선을 넘으면 기계를 셧다운 시킬 수 있다. 이러한 종류의 시스템은 이전 시스템보다 더 안전하고 훨씬 더 능력이 있지만, 여전히 어느 정도의 위험이 수반된다. 위에서 언급한 센서가 고장 나거나 오류가 발생하는 경우, 제자리에 있는 안전 시스템이 제때 작동하지 않을 수 있다.


그러나 기계학습과 AI는 협력적인 로봇에 어느 정도의 생각과 인식을 더 할 수 있다. 주로, 그러한 개발은 더 많은 반응성 사건들을 허용하는데, 그 중 많은 것들이 경계선 예측 시스템이다. 작동하는 로봇은 실제로 그들 주변에서 일어나는 일을 감지하여 혼란을 피하고, 위험을 피하며, 심지어 다른 사람들에게 해를 끼치지 않도록 할 수 있다. 이 센서는 실시간으로 데이터를 수집하고 전송하며, 막후에서 AI 제어 시스템에 공급한다. 자율주행차와 마찬가지로 로봇에 더욱 능률적인 동력을 공급하여 모두에게 훨씬 안전한 작업 환경을 만들어 준다.


**전례 없는 수준의 효율성 제공**


많은 기술 동향은 제조 세계에서 전례 없는 수준의 효율성과 생산량을 지적하고 있다. AI와 기계학습은 관련된 많은 해결책들에 힘을 실어줄 것이며, 관리자와 경영진들을 위해 진정하고 손쉬운 접근을 가능하게 할 것이다. 더 중요한 것은, 이러한 개선이 일반 공장 직원에게 훨씬 안전하고 유리한 작업 환경뿐만 아니라, 고객들에게 더 나은 품질의 제품을 제공할 것이라는 점이다.


2020년은 적어도 긴 시간동안 제조에 있어 가장 혁신적인 해 중 하나로 자리매김하고 있다.


출처: [[https://www.manufacturingtomorrow.com/article/2020/01/what-machine-learning-trends-can-we-expect-for-manufacturing-in-2020/14643|Manufacturing Tomorrow]]


번역: K-Smart Factory