AI를 활용한 설비 보전
설비 보전은 제조 공정에 설치된 설비의 적절한 유지보수를 통해 균일한 품질을 확보하고, 설비의 고장에 따른 비가동을 최소화 하는 것을 목적으로 하고 있습니다. 설비 보전에서 AI를 활용하게 되면 설비의 고장을 예측하고, 고장에 대한 원인 분석을 빠르게 할 수 있습니다. 특히, 설비 고장 예측을 통해 불량품이 발생할 수 있는 전조 증상을 파악할 수 있습니다.
AI
AI를 활용한 불량 원인 분석 방법
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.
품질 검사 구조와 추적 능력
품질 검사는 제조 공정에서 꼭 필요한 과정으로 고객에게 제공되는 제품에 대한 신뢰성을 높이기 위해 품질 검사 구조를 잘 구축해야 합니다. 또한 각 제품의 설계 및 개발, 제조공정과 물류 과정에서 추적 능력을 확보해야 합니다. 추적 능력을 확보해야 불량이 발생했을 때 로트에 대한 분리 관리 및 회수 등에 활용할 수 있습니다.
AI를 활용한 로봇 동작의 자율 학습
AI를 활용하여 로봇 동작을 자율 학습시키게 되면 표본의 움직임을 바탕으로 로봇의 움직임을 시뮬레이션 할 수 있습니다. 학습이 진행됨에 따라 실제 제조 공정에서 운영하는 로봇에 적용하여 작업자와 함께 협동 로봇을 운영할 수 있습니다. AI를 통해 최적의 동작 학습이 가능하며, 협동로봇의 안정석도 확보할 수 있는 장점이 있습니다.
빅데이터 활용 방안과 데이터 증가에 따른 과제
수집 및 처리해야 하는 데이터의 양이 증가하면 그에 맞는 활용 방안을 적용해야 합니다. 기존의 시스템에서 처리하기 어려운 빅데이터를 활용하기 위해서는 기존의 시스템과는 다른 접근법이 필요합니다. 제조 공정에서도 취득하는 데이터의 수가 많아짐에 따라 AI를 도입해 처리 속도와 판단 능력을 올리는 것이 중요합니다.