지속 가능한 디지털 기업에서 AI 활용하기

앞서 나가려면 기업이 지속 가능한 디지털 기업이 되어야 해요.이들 기업은 첨단 기술을 활용하여 민첩성과 효율성도 높일 수 있어요.이 토론은 현대 공장의 생산 품질, 시장 출시 기간, 자원 효율성을 개선하는 데 있어 AI의 역할에 초점을 맞춥니다.

역사의 흐름을 만들어요

역사의 흐름은 자신들이 직면한 도전에 대한 참신한 접근법을 구상할 수 있는 혁신적인 사상가들에 의해 형성됐어요.정말, 석기시대가 끝난 것은 석재가 바닥났기 때문이 아니라 당시의 문제에 대한 새롭고 더 효과적인 해결책이 개발되었기 때문이에요.

미래도 거의 같은 방식으로 형성되고 있어요.비즈니스, 사회, 기술 전반에 걸친 다차원적 트렌드가 현대 기업에 새로운 도전을 안겨주고 있어요.이러한 문제를 극복하려면 기업이 혁신하고 새로운 비즈니스 관리 방법을 채택해야 해요.구체적으로 말하자면, 기업은 현실 세계와 디지털 세계 모두에서 제품 및 생산 라이프사이클을 관리하기 위해 지속 가능한 디지털 기업으로 변모해야 해요.

디지털 엔터프라이즈의 핵심 특징은 실제 세계와 디지털 세계를 통합하여 운영 데이터를 수집하여 현실 세계의 개선을 이끄는 통찰력으로 바꾸는 능력이에요.이 두 세계를 하나로 합치면 제품, 생산, 서비스 라이프사이클에 관련된 모든 이해 관계자 간의 데이터 흐름이 가능해요.이러한 자유로운 데이터 흐름은 탄소 배출량과 자원 사용을 줄이면서 시장 수요에 적응하고, 더 빠르게 혁신하고, 품질을 향상시키는 디지털 기업의 능력을 강화해 줘요.

주요 테이크아웃:

지속 가능한 디지털 기업의 중요한 특징들
AI가 지속 가능한 디지털 기업에 어떻게 들어맞는지
제조업체들이 오늘날 AI를 적용하여 탈탄소화 노력을 지원하고 품질과 시장 출시 시간을 개선할 수 있는 방법

Factory worker operating machinery in an electronics manufacturing facility

Two employees walk and talk on the shop floor at Siemens Electronics Factory, Erlangen.

디지털 전환 여정: 지멘스 일렉트로닉스, 에를랑겐

지멘스' 독일 에를랑겐에 있는 최첨단 전자제품 공장 많은 제조업체들이 극복하려고 하는 것과 같은 문제에 직면했어요.공장은 탈탄소화, 속도, 품질, 비용 효율성을 우선시하면서 제품을 생산하는 방법을 찾아야 했어요.Siemens와 그 고객들을 위해 SINAMICS 주파수 컨버터와 SINUMERIK CNC 컨트롤러를 생산하는 에를랑겐에 있는 Siemens Electronics 공장에서는 스마트 디지털 솔루션을 공장 내의 레거시 인프라와 시스템에 통합하는 방안도 모색해야 했어요.

공장에서는 수십 년 전에 시작된 지속 가능한 디지털 기업으로의 지속적인 전환을 위해 디지털화를 수용하지 않고는 이러한 문제를 극복할 수 없다는 것을 인식했어요.엔지니어링, 작업 현장 관리, 제품 라이프사이클 관리 등을 위한 디지털 솔루션이 기반을 제공해요.이를 통해 더 발전된 기술과 기능을 구축하여 에를랑겐에서의 운영을 더욱 향상시킬 수 있어요.

산업 인공 지능 (AI) 은 현장에서 사용되는 첨단 기술 중 하나예요.소비자 중심의 AI가 결혼식 연설을 위한 텍스트나 소셜 미디어 프로필용 이미지를 생성하는 데 도움이 될 수 있는 반면, 공장 제어 기계에 배치된 산업용 AI 시스템은 작업 현장에서 작업을 관리하고 데이터를 분석하여 성과를 나타내고 의사 결정을 안내해요.이러한 산업용 AI 시스템은 인간 근로자와 긴밀하게 협력할 때에도 견고하고 신뢰할 수 있고 안전성이 입증되어야 해요.

오늘은 에를랑겐에 있는 Siemens Electronics Factory에서 어떻게 산업 등급 AI를 사용하여 더 높은 탈탄소화, 품질, 시장 출시 시간을 지원하는지 알아보죠.

디지털 전환 여정: 지멘스 일렉트로닉스, 에를랑겐

프로세스, 기계, 시스템을 개선하려면 먼저 데이터 수집과 분석을 통해 이해해야 해요.디지털 엔터프라이즈는 매일 운영하면서 엄청난 양의 데이터를 생성해요.공장 환경에서 여기에는 다양한 시스템과 전체 공장의 에너지 소비, 처리량 데이터, 연결된 기계에서 오는 실시간 운영 데이터 등에 대한 정보가 포함될 수 있어요.이 데이터를 수집하고 이해하는 것은 현대 디지털 공장을 관리하는 데 중요하지만 엄청난 양의 데이터로 인해 집계와 분석은 어려운 작업이에요.

An employee checks an industrial robot.</br>

A worker checks a laptop on the shop floor.

산업용 AI: 효율성, 속도, 품질

다행스럽게도 디지털 기업의 연결된 데이터 흐름은 AI 적용으로 엄청난 데이터 세트의 분석을 가속화할 절호의 기회예요.이를 통해 작업 현장과 다른 시스템에서 공장의 다양한 측면을 전보다 훨씬 빠르게 최적화할 수 있어요.예를 들어 에를랑겐에 있는 Siemens Electronics 공장은 공장 전체의 데이터를 활용하여 지능형 에너지 효율 조치를 구현하여 에너지 소비를 25%, 순 탄소 발자국을 50% 줄였어요.게다가 생산 효율의 목표 개선으로 각 제품 생산에 사용되는 에너지를 50% 까지 줄일 수 있었어요.

AI는 또한 진정한 예측 유지 보수 계획을 가능하게 해서 공장 운영자들이 기계 가동 중지 시간을 결코 놀라운 일로 겪지 않도록 보장해요.기계 및 유지보수 데이터를 분석하고 과거 사례와 비교하여 패턴과 잠재적 솔루션을 식별해요.공장에서는 인쇄 회로 기판 생산의 일부로 발생하는 밀링 공정에 예측 유지 보수를 사용해요.밀링 공정에서 미세먼지가 생성되어 밀링 스핀들에 쌓여 스핀들의 회전을 방해하거나 충분히 축적되면 계획되지 않은 가동 중단이 발생할 수 있어요.이렇게 비용이 많이 드는 지연을 방지하기 위해 예측 유지보수 솔루션은 스핀들 전류와 속도를 모니터링하여 이상을 관찰하고 미래의 위험 상태를 예측하기도 해요.

지능형 프로세스가 더 나은 프로세스예요

AI는 개별 프로세스와 기계에도 변화를 가져올 수 있어요. 심지어 효율적이고 안전한 방식으로 작업 현장의 인간과 로봇 간의 긴밀한 협업도 가능해요.에를랑겐에 있는 Siemens Electronics Factory는 AI와 컴퓨터 비전을 사용해서 로봇 팔이 사람 작업자와 같은 유연성과 손재주로 부품을 고르고 배치할 수 있게 해줘요.기존의 로봇 팔은 서로 다른 부품을 구별하는 능력이 없어서 부품을 미리 분류하고 정리해야 해요.로봇용 제어 시스템에 AI를 통합하면 로봇이 분류되지 않은 상자에서 다양한 부품을 식별하고 꺼내 있어야 하는 곳에 정확하게 배치할 수 있어요.

로봇을 더 똑똑하게 만들면 이런 지루한 픽 앤 플레이스 작업을 비용 효율적인 로봇이 완전 자동으로 수행할 수 있어요.물론이죠. 이 지능형 로봇 팔을 사용하기 전에 훈련을 받아야 해요.디지털 기업으로서 공장에서는 물리 기반 시뮬레이션과 Digital Twin을 사용하여 부품 인식, 피킹, 배치 알고리즘을 가상으로 훈련시킬 수 있어요.합성 훈련 데이터가 자동으로 생성되고 레이블이 지정되어 로봇 팔을 훈련하는 데 필요한 속도가 빨라지고 노력이 줄어들어요.

A manufacturing cell that contains robots enabled by AI to pick and place parts.

A Siemens expert points out a digital twin of a PCB production process on a screen to a colleague.</br>

AI를 사용하여 정밀도와 효율성 높여요

로봇에 사람 손처럼 손재주를 줘서 더 민감한 프로세스를 자동화할 수도 있어요.힘과 토크 센서를 AI 제어 로봇 팔의 엔드 이펙터에 통합하면 물체를 조작하는 데 사용하는 힘을 정밀하게 감지하고 조정할 수 있어요.이는 인쇄 회로 기판 (PCB) 부품과 같은 섬세하고 작은 부품을 포함하는 공정에 중요해요.사실 이렇게 섬세한 작업을 처리하는 로봇 팔에는 상처를 꿰매는 외과의와 같은 “Fingerspitzengefühl”이 필요할 수도 있어요!

에를랑겐에 있는 Siemens Electronics Factory에서 PCB 생산에는 유선 전자 부품을 기판의 작은 구멍에 끼우는 과정이 포함돼요. 이를 스루홀 기술 (THT) 이라고 해요.직경이 10분의 1밀리미터에 불과한 PCB의 아주 작은 구멍에 매우 민감하고 섬세한 부품을 꽂는 거죠.AI는 로봇이 부품을 부드럽게 다룰 수 있게 해서 부품을 정확하게 배치하고 손상 없이 고정할 수 있게 해줘요.대체로 이렇게 섬세한 작업을 자동화하면 공정의 질이 향상되고 작업자들이 그런 작업과 관련된 지루하고 형편없는 인체공학에서 벗어날 수 있어요.

생산 품질 향상이나 비용 절감 같은 AI의 즉각적인 이점 외에도 작업 현장 환경에 AI를 추가한 것이 공장의 지속 가능성에도 기여했어요.자동화된 THT 피팅 공정의 정밀도와 정확도가 높아지면 폐기물이 줄어들어 재료와 에너지가 낭비되어 공장 전체가 더 효율적이 돼요.지능형 로보틱스는 더 이상 미리 정렬된 부품을 필요로 하지 않기 때문에, 한때 분류된 부품을 정리하는 데 필요했던 플라스틱 인레이는 이제 쓸모가 없어요.그 결과 수천 개의 플라스틱 부품이 없어지고 결국 폐기물이 돼요.

지속 가능한 디지털 기업의 미래

디지털 기업은 AI와 매일 생성되는 방대한 양의 데이터를 활용하여 내부 프로세스와 글로벌 공급망 전반에서 탈탄소화, 자원 사용 감소, 재활용 등의 기회를 식별하고 조치를 취할 수 있어요.예를 들어 제품 디자인에서 내리는 결정은 제품이 현실 세계에 미치는 환경적 영향의 80% 를 차지해요. 즉, 폐기물은 설계상의 결함에 지나지 않아요.지속 가능한 디지털 기업은 포괄적인 디지털 트윈, 데이터, AI를 조합해서 다양한 설계 결정의 상대적 지속 가능성 비용을 파악하고 효율적인 성능, 재료 사용, 재활용성을 위해 최적화할 수 있어요.

생산에서는 AI가 수요에 맞춰 생산 일정을 최적화하고, 에너지 효율성을 위한 기회를 식별하고, 에를랑겐처럼 생산 품질을 크게 개선하고 폐기물과 재료 폐기물을 줄이는 데 도움이 될 수 있어요.그리고 아마도 가장 중요한 것은 AI가 정교한 글로벌 공급망 관리의 강력한 도구가 될 수 있다는 거예요. 기업이 공급업체를 선택하고 비용, 품질, 지속 가능성에 기반한 물류 시스템을 구축할 수 있게 도와줘요.지속 가능한 디지털 기업의 역량을 계속 발전시키고 확장하고 있는 가운데, 에를랑겐에 있는 Siemens Electronics Factory와 같은 시설은 고객이 현재와 미래의 문제를 극복하도록 혁신하는 데 도움이 될 수 있는 기술과 솔루션의 중요한 시험장이에요.

A Siemens expert points out a Digital Twin of a product on a screen to a colleague.</br>