지속 가능한 디지털 엔터프라이즈에서 AI 활용하기

디지털 트랜스포메이션 여정: Siemens Electronics, Erlangen

Siemens의 독일 에를랑겐에 있는 최첨단 전자제품 공장도 많은 제조업체가 극복하고자 하는 문제에 직면했습니다. 공장은 탈탄소화, 속도, 품질 및 비용 효율성을 우선순위로 두면서 제품을 생산하는 방법을 찾아야 했습니다. Siemens와 그 고객들을 위해 SINAMICS 주파수 컨버터와 SINUMERIK CNC 컨트롤러를 생산하는 에를랑겐에 있는 Siemens Electronics Factory는 스마트 디지털 솔루션을 공장 내 레거시 인프라 및 시스템에 통합하는 방안도 모색해야 했습니다.

공장은 수십 년 전 시작된 지속 가능한 디지털 엔터프라이즈로의 지속적인 트랜스포메이션을 위해 디지털화를 수용해야만 이러한 문제를 극복할 수 있다는 것을 인식했습니다. 엔지니어링, 작업 현장 관리, 제품 라이프사이클 관리 등을 위한 디지털 솔루션이 기반을 제공합니다. 이를 통해 더욱 발전된 기술과 기능을 구축하여 에를랑겐에서의 운영을 한층 향상시킬 수 있습니다.

산업 AI는 현장에서 사용되는 첨단 기술 중 하나입니다. 소비자 중심 AI가 결혼식 연설을 위한 텍스트나 소셜 미디어 프로필용 이미지를 생성하는 데 도움이 될 수 있는 반면, 공장에 배포된 산업 AI 시스템은 기계를 제어하고 작업 현장에서 운영을 관리하며 데이터를 분석하여 성과를 나타내고 의사 결정을 안내합니다. 이러한 산업 AI 시스템은 인간 작업자와 긴밀하게 협력할 때에도 견고하고 신뢰할 수 있으며 안전성이 입증되어야 합니다.

오늘은 에를랑겐에 있는 Siemens Electronics Factory에서 산업 등급 AI를 활용하여 탈탄소화, 품질 및 시장 출시 시간 개선을 지원하는 방법을 알아보십시오.

산업 AI: 효율성, 속도, 품질

다행히도 디지털 엔터프라이즈의 연결된 데이터 흐름은 AI 적용을 통해 엄청난 데이터 세트의 분석을 가속화할 절호의 기회를 제공합니다. 이는 작업 현장과 다른 시스템에서 공장의 다양한 측면을 이전보다 훨씬 빠르게 최적화할 것입니다. 예를 들어, 에를랑겐에 있는 Siemens Electronics Factory는 공장 전체의 데이터를 활용하여 지능형 에너지 효율 조치를 구현함으로써 에너지 소비를 25%, 순 탄소 발자국을 50% 줄였습니다. 또한 생산 효율성 개선을 통해 각 제품 생산에 사용되는 에너지를 50%까지 절감할 수 있었습니다.

AI는 또한 진정한 예측 유지 보수 계획을 가능하게 하여 공장 운영자들이 기계 가동 중지 시간이 예상치 못한 상황으로 발생하지 않도록 보장합니다. 기계 및 유지보수 데이터는 과거 사례와 비교 분석되어 패턴 및 잠재적 솔루션을 식별합니다. 공장은 인쇄 회로 기판 생산 공정의 일부인 밀링 공정에 예측 유지 보수를 활용합니다. 밀링 공정에서는 미세먼지가 생성되어 밀링 스핀들에 축적될 수 있으며, 이는 스핀들 회전을 방해하거나 충분히 쌓일 경우 예기치 않은 가동 중단으로 이어질 수 있습니다. 이러한 고비용 지연을 방지하기 위해 예측 유지 보수 솔루션은 스핀들 전류와 속도를 모니터링하여 이상 징후를 감지하고 미래의 위험 상태를 예측합니다.

AI를 사용하여 정밀도와 효율성 향상

로봇에 사람 손과 같은 손재주를 부여하여 더욱 민감한 프로세스 또한 자동화할 수 있습니다. AI 제어 로봇 팔의 엔드 이펙터에 힘 및 토크 센서를 통합하면 물체 조작에 사용하는 힘을 정밀하게 감지하고 조정할 수 있습니다. 이는 인쇄 회로 기판(PCB) 부품과 같은 섬세하고 작은 부품을 포함하는 공정에 매우 중요합니다. 실제로 이처럼 섬세한 작업을 처리하는 로봇 팔에는 상처를 봉합하는 외과의의 ‘Fingerspitzengefühl’과 같은 섬세함이 필요할 수 있습니다!

에를랑겐에 있는 Siemens Electronics Factory에서는 PCB 생산에 기판의 작은 구멍을 통해 유선 전자 부품을 장착하는 과정이 포함되며, 이를 스루홀 기술(THT)이라고 합니다. THT는 직경이 단 수십 분의 1밀리미터에 불과한 PCB의 매우 작은 구멍에 고감도의 섬세한 부품을 장착하는 작업입니다. AI를 통해 로봇은 부품을 부드럽게 다룰 수 있으며, 정확하게 배치하고 손상 없이 고정할 수 있습니다. 대체로 이러한 섬세한 작업을 자동화하면 공정 품질이 향상되고, 작업자들은 해당 작업과 관련된 반복적이고 열악한 인체공학적 환경에서 벗어날 수 있습니다.

생산 품질 향상 및 비용 절감과 같은 AI의 즉각적인 이점 외에도, 작업 현장 환경에 AI를 도입함으로써 공장의 지속성에도 기여했습니다. 자동화된 THT 피팅 공정의 정밀도와 정확도가 향상되면 폐기물이 감소하여 재료 및 에너지 낭비가 줄어들고, 결과적으로 공장 전반의 효율성이 높아집니다. 지능형 로보틱스는 더 이상 사전 분류된 부품을 요구하지 않으므로, 이전에 분류된 부품을 정리하는 데 필요했던 플라스틱 인레이는 이제 불필요합니다. 그 결과 수천 개의 플라스틱 부품 폐기물을 없앨 수 있었습니다.