제조 운영에서 인공지능 응용 프로그램에 대한 검토

초록 인공지능(AI) 및 기계 학습(ML)은 제조 효율성, 생산성 및 지속 가능성을 향상시킬 수 있습니다. 그러나 제조에서 AI를 사용하는 것은 데이터 수집 및 관리, 인적 자원, 인프라, 보안 위험, 신뢰 및 구현 문제 등 여러 가지 과제를 제시합니다. 예를 들어, AI 모델을 훈련시키기 위해 필요한 데이터를 얻는 것은 드문 사건에 대해서는 어려울 수 있고, 라벨링이 필요한 대규모 데이터셋에서는 비용이 많이 들 수 있습니다. AI 모델은 산업 제어 시스템에 통합될 때 보안 위험을 초래할 수도 있습니다. 또한, 일부 산업 참여자들은 AI의 작동 방식에 대한 신뢰 부족 또는 이해 부족으로 인해 AI 사용에 주저할 수 있습니다. 이러한 문제에도 불구하고 AI는 제조에서 매우 유용할 잠재력을 가지고 있으며, 특히 예측 유지 보수, 품질 보증 및 프로세스 최적화와 같은 응용 프로그램에서 그러합니다. 제조에서 AI를 사용할 것인지, 어떻게 사용할 것인지 결정을 내릴 때 각 제조 시나리오의 특정 요구 사항 및 능력을 고려하는 것이 중요합니다. 이 리뷰는 제조와 관련된 AI/ML의 현재 발전, 과제 및 향후 방향을 식별하여 제조 문제를 해결하기 위해 사용할 수 있는 AI/ML 기술에 대한 이해를 향상시키고, 적절한 AI/ML 기술을 우선순위에 따라 선택하기 위한 의사 지원을 제공하며, 추가 연구가 산업에 변혁적인 returns를 가져올 수 있는 분야를 식별하는 목표를 가지고 있습니다. 초기 경험에 따르면 AI/ML은 제조에서 상당한 비용 및 효율성 이점을 가질 수 있으며, 특히 제조 시스템에서 막대한 양의 데이터를 캡처하는 능력과 결합될 때 더욱 그렇습니다.