물류, 내부 물류, 산업 및 생산 분야의 엣지 AI: 자동차, 기계 공학 및 에너지 부문에 중점

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게시 : 2024 년 6 월 21 일 / 업데이트 : 2024 년 6 월 21 일 - 저자 : Konrad Wolfenstein

물류, 내부 물류, 산업 및 생산 분야의 엣지 AI: 자동차, 기계 공학 및 에너지 부문에 중점

물류, 내부 물류, 산업 및 생산 분야의 엣지 AI: 자동차, 기계 엔지니어링 및 에너지 부문에 중점 - 이미지: Xpert.Digital

Edge AI : 실시간 데이터 처리의 미래

Edge 인공 지능의 짧은 Edge AI는 네트워크의 "Edge"(English for Edge/Edge), 즉 데이터가 생성되는 곳에서 인공 지능 (AI)을 직접 사용하는 혁신적인 기술입니다. 클라우드 서버로 데이터를 보내고 수신 해야하는 기존의 AI 시스템과 달리 데이터 처리는 센서, 기계 또는 로컬 서버와 같은 장치에서 로컬로 수행됩니다. 이 기술은 대기 시간 감소, 데이터 보안 증가 및 효율성 향상과 같은 수많은 장점을 제공합니다.

물류 및 교합 내에서 Edge AI의 기회

물류 및 내화성은 작업 프로세스를 최적화하고 창고 시스템의 효율성을 향상시킴으로써 Edge AI에서 크게 이익을 얻습니다. 주요 장점은 공급망 프로세스의 실시간 모니터링 및 제어입니다.

물류 창고 관리, 물류 관리

Edge AI는 창고에서 주식을 모니터링하고 정확도를 향상시키고 수요 변동을 예측할 수 있습니다. RFID 태그 및 센서와 AI를 통합함으로써 회사는 정확한 재고 데이터를 실시간으로 녹음하여 잘못된 주식을 줄이고 공급 계획을 최적화 할 수 있습니다.

운송 및 물류

Edge AI가 장착 된 지능형 전송 시스템은 실시간으로 경로를 최적화하고 차량 차량을 효율적으로 관리 할 수 있습니다. 이로 인해 연료 소비 및 운송 비용이 줄어들뿐만 아니라 배송 시간이 단축됩니다. 또한 모니터링 시스템은 차량 진단을 수행하고 다운 타임을 최소화하기 위해 예방 유지 보수를 계획 할 수 있습니다.

자동화 및 로봇공학

회사 내 상품 취급과 같은 규모 적 프로세스는 자율 로봇을 사용하여 최적화 할 수 있습니다. Edge AI가 장착 된이 로봇은 이러한 로봇을 실시간으로 인식하고 우회 할 수 있으며 중앙 데이터 처리 센터에 의존하지 않고 창고를 통해 최적의 경로를 선택할 수 있습니다.

🏭 산업 및 생산의 응용 🏭

산업 및 생산에서 Edge AI는 제조 공정을 모니터링하고 제어하는 방식에 혁명을 일으킨다. 몇 가지 중앙 응용 프로그램은 다음과 같습니다.

조건 모니터링 및 예측 유지 보수

Edge AI에 연결된 기계 및 생산 라인은 운영 상태를 분석하기 위해 지속적으로 모니터링 할 수 있습니다. 현장에서 데이터를 수집하고 처리함으로써 기계 문제를 조기에 인식 할 수 있으며 고가의 고장이 발생하기 전에 예방 조치를 취할 수 있습니다. 이 예측 유지 보수는 기계의 가용성과 수명을 증가시킵니다.

품질 관리

Edge AI는 품질 관리에 사용하여 생산 오류를 실시간으로 인식 할 수 있습니다. AI가 지원하는 카메라 시스템은 제품의 육안 검사를 수행하고 편차 또는 결함을 즉시 인식 할 수 있습니다. 이것은 제품 품질을 높이고위원회를 줄입니다.

생산 최적화

Edge AI는 생산 데이터를 분석함으로써 생산 공정의 효율성을 향상시키는 데 도움이 될 수 있습니다. 병목 현상을 식별하고 생산 프로세스를 실시간으로 조정하여 생산 자원의 최적 활용으로 이어집니다.

🚗 자동차 산업의 특정 응용 프로그램 🚗

차량 생산

자동차 생산에서 Edge AI 시스템을 사용하여 조립 프로세스를 모니터링하고 모든 부품을 올바르게 설치해야합니다. 센서는 문제를 즉시 식별하고 수정하기 위해 현장에서 처리 된 데이터를 기록합니다.

자율 주행 차

자동차 산업에서 Edge AI의 가장 흥미로운 응용 중 하나는 자율 주행 차량의 개발입니다. 이 차량은 도로 트래픽을 안전하게 탐색하기 위해 매우 빠르고 안정적인 데이터 처리가 필요합니다. Edge AI를 사용하면 데이터를 클라우드로 보내지 않고 밀리 초 이내에 결정을 내릴 수 있으므로 응답 시간과 보안이 증가합니다.

기계 공학의 응용 분야 🏗️

기계 제어

기계 엔지니어링에서 Edge AI Technologies를 사용하여 복잡한 기계 제어 작업을 마스터 할 수 있습니다. 로컬 데이터 처리 장치를 사용함으로써 기계는 더 빠르고 정확하게 반응하여 제조 공정의 정밀도를 높일 수 있습니다.

에너지 효율

에너지 효율 영역에서 Edge AI는 기계의 에너지 소비를 모니터링하고 최적화하는 데 도움이 될 수 있습니다. 실시간 데이터를 기록하고 분석함으로써 비효율적 인 운영 모드를 식별하고 조정하여 에너지 소비 및 운영 비용이 줄어 듭니다.

에너지 산업의 응용 ⚡

스마트그리드

Edge AI는 스마트 그리드 개발, 즉 지능형 파워 그물 개발에 중요한 역할을합니다. 로컬 데이터 처리 덕분에 에너지 흐름을 실시간으로 최적화하고 부하 팁을 피할 수 있습니다. 또한 인터넷의 문제를 더 빨리 인식하고 해결할 수있어 전원 공급 장치의 신뢰성이 높아집니다.

재생 에너지

풍력 또는 태양 광 발전소와 같은 재생 가능한 에너지 생산 시스템에서 Edge AI는 에너지 생성 효율을 높이는 데 사용될 수 있습니다. 센서는 에너지 생산을 최적화하고 유지 보수 측정을 미리로 계획하기 위해 현장에서 분석되는 환경 조건 및 시스템 성능에 대한 데이터를 기록합니다.

🌐 미래의 전망과 도전 🌐

Edge AI의 장점은 유망하지만 회사는 다양한 도전에 직면 해 있습니다. 가장 큰 장애물 중 하나는 기존 시스템 및 인프라에서 Edge AI의 통합 복잡성입니다. 또한 지역 장치가 물리적 조작 및 사이버 공격에 더 취약 할 수 있기 때문에 Edge 장치의 데이터 보안을 보장하려면 특별한주의가 필요합니다.

이러한 과제에도 불구하고, 추세는 Edge AI의 분포와 추가 개발 방향으로 명확하게 나타납니다. 기술은 물류, 산업 및 생산의 효율성과 유연성을 크게 높이고 경쟁 우위를 제공 할 수있는 잠재력을 가지고 있습니다.

AI AI 데이터 처리 많은 영역 📝

지역 데이터 처리 가능성에 따라 Edge AI는 현대 산업 및 물류의 많은 분야에 혁명을 일으킨다. 물류에서는 재고 관리 및 운송 효율성을 향상시키고 생산에서 기계 가용성 및 제품 품질을 높이고 에너지 산업에서는 지능적이고 효율적인 에너지 사용에 기여합니다.

자동차 산업 및 기계 공학과 같은 특정 산업에서 Edge AI의 사용은 이미 인상적인 결과를 보여주고 상당한 진전과 혁신을 계속 약속하고 있습니다. 그러나이 기술의 잠재력을 최대한 발휘하려면 각 산업의 특정 요구 사항 및 과제에 대한 지속적인 연구, 투자 및 조정이 필요합니다.

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📦 물류의 Edge AI : 실시간 모니터링 및 효율성 증가
Edge AI에 의한 전송 최적화 : 경로 및 차량 관리
🤖 intralogistics의 자동화 : Edge AI가있는 로봇
🏭 업계의 Edge AI : 예측 유지 보수 및 기계 가용성
🎯 품질 보증 : Edge AI를 사용한 실시간 오류 감지
Edge AI에 의한 생산 최적화 : 데이터 분석 및 리소스 활용
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🔧 기계 공학에서 Edge AI를 사용한 기계 제어 및 정밀도
⚡ 에너지 효율 : 스마트하고 효율적인 전력망을위한 Edge AI
🌍 재생 가능 에너지의 Edge AI : 최적화 된 생산 및 유지 보수

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Edge AI, 예측 유지 보수 및 자동 선반

∎ 진보적 인 기술 개발을 통해 Edge AI, Predictive Maintenance 및 자동 선반 시스템이 특히 산업 및 물류에서 점점 더 중요 해지고 있습니다. 이러한 기술은 효율성의 증가에 기여할뿐만 아니라 비용을 줄이고 운영 안전을 향상시킵니다. 이러한 맥락에서,이 세 가지 기술 영역의 조합은 중요한 역할을합니다.

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Edge AI, 즉 네트워크 에지의 인공 지능은 중앙 데이터 센터 또는 클라우드로 보내는 대신 소스에서 데이터를 직접 처리하는 것을 나타냅니다. 이 접근법은 수많은 장점을 제공합니다. 대기 시간을 크게 줄이고 네트워크를 완화하며 데이터 보안을 향상시킵니다.

Edge AI를 생산 시스템에 통합함으로써 회사는 실시간 데이터 처리 및 로컬 의사 결정 제작을 구현할 수 있습니다. 센서 및 기타 IoT 장치는 현장에서 분석 된 데이터를 지속적으로 수집합니다. 이를 통해 변화하는 조건에 대한 빠른 반응을 보이고 프로세스 최적화에 기여합니다.

Edge AI의 사용의 예는 생산 라인의 모니터링입니다. 센서는 온도, 압력 및 진동과 같은 다양한 매개 변수를 기록합니다. Edge-AI 알고리즘은이 데이터를 즉시 분석하고 발생하기 전에 불규칙성 또는 임박한 고장을 인식합니다. 이러한 방식으로 정지 대상을 방지하고 생산을 유지하기 위해 시정 조치를 즉시 시작할 수 있습니다.

predictive 유지 보수 : 전진 -유지 보수

예측 유지 보수 또는 포워드 -보관 유지 보수는 업계에서 가장 진보 된 응용 프로그램 중 하나입니다. 고정 간격 후 유지 보수 작업을 수행하거나 장치 실패를 기다리는 대신 예측 유지 보수는 기계 데이터의 지속적인 모니터링 및 분석을 기반으로합니다. 목표는 초기 단계에서 잠재적 인 문제를 식별하고 실제 실패가 발생하기 전에 목표 유지 보수 작업을 수행하는 것입니다.

예측 유지 보수의 장점은 다양합니다.

비용 절감

계획되지 않은 표준과 불필요한 유지 보수를 피함으로써 비용이 줄어 듭니다.

투자 가용성 증가

기계와 시스템은 더 길고 신뢰할 수 있도록 작동 할 준비가되어 있습니다.

장치의 더 긴 수명

문제의 조기 탐지 및 수정은 시스템의 수명을 연장합니다.

🤖 Edge AI : 산업을위한보다 효율적인 예측 유지 보수 시스템

Edge AI의 도움으로 예측 유지 보수 시스템이 더욱 효율적일 수 있습니다. 데이터 분석은 기계에서 직접 이루어지며 응답 시간을 단축 할뿐만 아니라 데이터 통합도 단순화합니다. 예를 들어, Edge-AI 센서 기술이 장착 된 생산 로봇은 자체 움직임과 스트레스를 실시간으로 분석 할 수 있습니다. 조기 유지 보수 요구 사항이 즉시 인식되고 유지 보수 팀이 좋은 시간에 개입 할 수 있음을 나타내는 변경 사항.

📦 자동 선반 시스템 : 창고 관리 효율성

자동 선반 시스템은 현대화 된 생산 및 물류에서 또 다른 중요한 구성 요소를 나타냅니다. 이 시스템은 기계 및 디지털 기술을 사용하여 재고를 효율적으로 관리하고 구성합니다. 그들은 높은 저장 밀도를 가능하게하고 동시에 저장된 제품에 대한 액세스 시간을 개선합니다.

무인 운송 시스템 (FTS), 로봇 공학 및 컨베이어 벨트와 같은 고도로 개발 된 자동화 시스템은 자동 스토리지에 사용되어 재료 흐름을 최적화합니다. 이 시스템은 종종 24 시간 내내 작동하며 휴식이 필요하지 않으므로 처리량이 상당히 높아지고 공간 사용이 향상됩니다.

Edge AI 및 예측 유지 보수를 자동 선반에 통합함으로써 추가 효율성이 증가 할 수 있습니다. 센서 및 에지 -AI 알고리즘은 선반 및 컨베이어 시스템의 상태를 지속적으로 모니터링합니다. 마모 또는 오작동과 같은 문제는 좋은 시간에 인식하고 치료할 수 있습니다. 또한 재료 흐름을 최적화하고 병목 현상을 피하기 위해 실시간으로 조정할 수 있습니다.

🤖 Edge AI, 예측 유지 보수 및 자동 선반 간의 시너지 효과

Edge AI, 예측 유지 보수 및 자동 선반 시스템의 조합은 산업 공정을 최적화 할 수있는 막대한 잠재력을 제공합니다. 전체적인 시스템에 통합 된이 기술은 서로의 혜택을 받고 서로를 강화할 수 있습니다.

예를 들어, 창고의 자율 로봇은 주식을 관리 할뿐만 아니라 Edge AI 덕분에 변화에 반응 할 수 있습니다. 로봇과 선반의 센서는 데이터를 지속적으로 수집하고 분석합니다. 로봇이 특정 선반에 곧 유지 보수가 필요하다는 것을 인식하면 해당 지역을 피하거나 대체 경로를 계획하여 그에 따라 반응 할 수 있습니다. 예측 유지 보수는 유지 보수 작업이 필요할 때와 손상이 이미 발생했을 때뿐만 아니라 정확히 수행 될 수 있도록합니다. 이로 인해 계획되지 않은 표준이 줄어들고 전체 스토리지 시스템의 효율성이 높아집니다.

또 다른 예는 생산 시설과 창고 관리 간의 조정입니다. 제조 기계는 Edge AI를 사용하여 성능을 최적화하고 동시에 창고 관리 시스템으로 데이터를 전송할 수 있습니다. 이는 생산을 지원하고 지연을 피하기 위해 창고 조직을 실시간으로 조정합니다.

🛠 이러한 기술을 구현하고 통합하는 데 어려움이 있습니다

많은 장점에도 불구하고 이러한 기술을 구현하고 통합하는 데에도 어려움이 있습니다. 가장 큰 장애물 중 하나는 데이터 관리입니다. 생성 된 데이터의 양은 엄청나고이 데이터를 효율적으로 처리하고 저장하려면 강력한 시스템이 필요합니다. 또한 표준화 된 인터페이스와 프로토콜은 다른 시스템을 네트워크하는 데 중요합니다.

또 다른 주제는 보안입니다. 현장에서 네트워킹 및 데이터 처리가 증가함에 따라 시스템은 사이버 공격에 더 취약 해집니다. 따라서 데이터 및 시스템의 무결성을 보장하기 위해 광범위한 안전 프로토콜 및 암호화 메커니즘을 구현해야합니다.

산업 자동화의 미래는 이러한 기술의 추가 개발 및 통합에 크게 의존합니다. 진보적 인 연구 및 혁신을 통해 Edge AI, Predictive Maintenance 및 자동 선반 시스템이 더욱 강력하고 유용해질 것입니다. 이 기술의 초기에 투자하는 회사는 경쟁력있는 장점을 확보하고 운영 프로세스에 혁명을 일으킬 수 있습니다.

획기적인 기술

Edge AI, Predictive Maintenance 및 자동 선반은 산업 공정을 근본적으로 변화시킬 가능성이있는 선구적인 기술입니다. 이러한 기술 영역의 조합 및 통합은 효율성 증가, 비용 절감 및 높은 운영 안전을 달성 할 수 있습니다. 구현과 관련된 과제는 과소 평가되어서는 안되며, 목표 조치로 해결할 수 있습니다. 궁극적으로 이러한 혁신을 사용하면 현대 경제의 요구 사항을 충족시키는 현명하고 네트워킹 산업으로 이어집니다.