스마트 팩토리에서 AI는 다양한 분야에서 활용됩니다. 제조 공정에서 발생하는 불량에 대해 분류하고, 불량의 발생 원인을 분석하는 작업을 AI를 통해 진행할 수 있습니다. 기존에 사람이 처리하던 일을 AI를 활용하게 되면 더 균일한 분석과, 앞으로의 불량에 대한 예측까지 가능할 것으로 보고 있습니다.
불량에 대한 AI의 활용 방법
스마트 팩토리를 구현하면 제조 공정에서 불량이 발생한 경우 사건, 원인, 대처법, 대책을 제시하는 ‘불량 원인 분석’ 에 AI를 활용할 것을 기대하고 있습니다.
불량 분류
불량 분류를 AI에 맡기면 불량을 발생시키는 원인 공정을 신속하게 정지하고 대책을 실시한 후에 재가동함으로써 손실율을 낮출 수 있습니다. 이미 잘못된 데이터가 있는 경우 신속하게 AI에 의한 학습을 시작할 수 있습니다. 이미 잘못된 데이터가 있는 경우 신속하게 AI에 의한 학습을 시작할 수 있습니다. 이미지를 육안으로 불량을 분류하는 경우는 딥러닝에 의한 방법으로 해결할 수 있습니다. 센서 데이터를 얻을 수 있는 경우에도 불량 사례를 딥러닝시키는 것으로 분류할 수 있습니다.
이상 감지
불량 발생에 다른 부작용이 언제 어디서 발생했는지를 센서 데이터에서 AI로 추출합니다. 모르는게 없는 천재 장인도 IoT에서 수집된 빅데이터를 분석하는 것은 어려운 일 입니다. 인간의 처리 능력을 넘어버린 경우도 있습니다. AI는 단시간에 이상을 감지할 수 있습니다.
문서 검색
기존 시스템에서는 도입 시 현장에 방대한 인터뷰 부담이 가는 데 비해 비용 대비 효과가 떨어지는 정보밖에 얻을 수 없는 것이 문제였습니다. AI를 이용하면 불량이 발생했을 때 과거의 문서 데이터에서 관련 정보를 손쉽게 이용할 수 있고 다른 계통의 지식 체계에서도 연관 지식을 발견하는 등 힌트를 얻을 수 있습니다.
자동 기록
작업 장면을 촬영해 불량 원인을 분석하기 위한 기초 데이터를 AI를 통해 자동 생성하고 축적하는 일도 가능합니다. 노동 시간 단축 근무가 확산되는 현재, 지식을 정리하기 위한 업무 시간은 더욱 제한적입니다. 일상 작업 과정을 통해 특별한 노력을 기울이지 않아도 이미지 및 동영상 분석을 활용해 데이터를 수집하는 방법도 등장했습니다.