산업 AI가있는 영리한 공장 : 완전 자동 공장에 영리한 센서의 로봇 공학 외에

지속 가능성 및 비용 절감 : 산업 AI의 장점

산업 AI는 프로세스 자동화를 통해 산업에 혁명을 일으켜 효율성을 높이고 새로운 비즈니스 기회의 개발을 통해 산업에 혁명을 일으키는 혁신적인 힘으로 발전했습니다. 이 기술은 간단한 자동화를 훨씬 뛰어 넘고 산업 가치 창출의 근본적인 패러다임 전환을 나타냅니다. 전진하는 유지 보수에서 글로벌 공급망의 최적화에 이르기까지 산업 AI는 산업 AI뿐만 아니라 산업 분야를 변화시킬뿐만 아니라 효율성 증가, 비용 절감 및 지속 가능한 생산 공정을위한 새로운 기회를 창출합니다.

적합:

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산업 AI : 스마트 프로세스를위한 핵심 기술

산업 인공 지능이라고도하는 산업 AI는 상품의 이동 및 저장, 공급망 관리, 확장 분석, 자동화 및 로봇 공학과 같은 산업 응용 분야에 인공 지능을 적용하는 것입니다. 이 전문화 된 AI 형태는 제조, 에너지 부문, 항공 우주 및 우주 여행 및 건축과 같은 산업 환경에서 인공 지능을 사용하는 것을 말합니다.

산업 AI는 인간과 같은 시스템의 개발 대신 AI 기술의 적용에 대한 특정 초점에 의해 다른 AI 종과 근본적으로 다릅니다. 산업 AI에 대한 데이터 레코드는 더 크지 만 일반 AI의 데이터보다 품질이 낮은 경향이 있습니다. 중요한 특징은 거짓 양성 또는 거짓 음성 결과, 지연된 지식 또는 신뢰할 수없는 예측에 대한 무관함입니다.

이 기술은 데이터, 기계 및 네트워크 데이터를 사용하여 의사 결정을 개선하고 생산성을 높이며 혁신을 촉진합니다. 산업 AI는 수동 또는 디지털 관리에 비해 엄청난 양의 데이터와 빠르게 변화하는 환경이 너무 복잡하기 때문에 프로세스 시스템에 특히 적합합니다.

일반 인공 지능으로의 차별화

일반 AI와 산업 AI의 근본적인 차이는 각각의 목표와 응용 프로그램에 있습니다. 일반 AI는 광범위한 작업에서 인간 지능을 시뮬레이션하는 것을 목표로하지만 산업 AI는 특정 산업 응용 분야에 중점을 둡니다. 챗봇 및 가상 어시스턴트와 같은 도구에서 종종 볼 수있는 AI 일반 AI는 언어에 대한 논쟁과 자연스러운 이해가 필요한 작업을 수행하도록 설계되었습니다.

반면에 산업 AI는 인간 또는 인간과 같은 시스템의 개발보다 AI 기술의 적용에 더 중점을 둡니다. 복잡한 산업 공정을 자동화하고 최적화하도록 특별히 맞춤화됩니다. 이 전문화를 통해 산업 AI는 인간의 참여 공장에 대한 인간의 참여 없이도 운영 프로세스를 합리화하고 자동화 할 수 있습니다.

또 다른 중요한 차이는 데이터 처리 및 공차 한계에 있습니다. 산업 AI는 진동 판독, ​​온도 프로파일 또는 치수 측정과 같은 공장 센서의 많은 양의 산업 데이터를 처리합니다. 일반적인 자동차 공장은 로봇 암 위치에서 토크 값에 이르기까지 매일 센서 데이터에 테라 바이트를 생성 할 수 있습니다.

응용 프로그램 및 특정 사용 시나리오

산업 AI의 응용은 전체 산업 가치 사슬에 걸쳐 확장되며 8 개의 필수 분야로 나눌 수 있습니다. 이 지역은 구체적인 경제적 이점을 보여주고 향후 부가 가치를위한 상당한 레버를 제공합니다.

전진 -유지 보수 및 시스템 최적화

예측 분석 및 미래 예측 유지 보수는 IoT 데이터와 딥 러닝을 결합하여 대규모 네트워크를 모델링하고 시스템 어디에서나 초기의 초기 징후를 인식하고 계획되지 않은 가동 중지 시간을 줄이고 유지 보수 계획을 최적화하는 데 도움이됩니다. AI 알고리즘 진동, 온도, 압력 및 오일 품질과 같은 센서 데이터를 실시간으로 분석하고 다가오는 실패를 나타내는 미묘한 이상 및 패턴을 인식합니다.

자신감있는 "지능형"장비는 성능을 독립적으로 측정하여 저하가 중요한 지점에 도달하거나 어떤 이유로 든 성능이 줄어들 때 경고를 생성 할 수 있습니다. 이 기술을 통해 유지 보수 작업은 문제가 발생하기 전에 실제로 필요한 경우 정확하게 계획 할 수 있습니다.

생산 최적화 및 품질 관리

생산 최적화의 산업 AI 응용 프로그램에는 공정 매개 변수의 지능형 적응이 실시간으로 포함됩니다. 제철소에서 알고리즘은 판금 측정에 따라 롤 압력을 조정합니다. 화학 시스템에서 산업 AI는 수백 개의 공정 변수를 균형있게 조정하여 수율을 최대화하고 동시에 품질 제한을 준수합니다.

지속적인 모니터링 생산 프로세스와 실시간 오류 식별을 통해 KI는 제품이 높은 표준을 충족하고 제품 품질이 향상되도록합니다. 에지 장치는 생산 라인에서 열등한 제품을 빠르게 제거 할 수 있으므로 고품질 표준과 처리량 수준이 유지됩니다.

공급망 관리 및 인벤토리 최적화

공급망 제어에서 알고리즘은 재료 소비 패턴 및 장애를 추구하며, 저장 병목 현상을 방지하고 동시에 저장 비용을 최소화하기 위해 자동으로 수량 및 전달 계획을 적응시킵니다. AI 지원 시스템은 과거 소비 데이터를 분석하고 계절적 추세 및 수요 변동을 식별하므로 교체주기와 주문 수량이 더 잘 계획 될 수 있습니다.

복잡한 공급망 관리는 원자재, 재고 및 창고 관리의 박해를 포함하여 프로세스의 모든 단계에서 가시성을 증가시킵니다. 이로 인해 초과 및 병목 현상이 줄어들고 저장 비용 감소, 간호 보안이 높아지고 유동성이 향상됩니다.

기술 기본 및 구현

산업 AI의 기술적 기초에는 산업 공정을 변화시키기 위해 함께 작동하는 다양한 주요 기술이 포함됩니다. 머신 러닝 알고리즘을 사용하면 장치 실패 예측 및 오류 식별을위한 산업 데이터 분석을 통해 미래 예측 유지 보수 및 품질 보증이 가능합니다.

사물 인터넷 및 센서 기술

IoT 장치 및 산업 AI는 공생 적으로 함께 작동합니다. Industrial AI는 IoT 장치의 데이터 해석을 향상시키고 패턴을 식별하고 실패를 예측하며 결정을 자동화합니다. AI 모델은 센서 데이터 흐름을 분석하여 효율성을 높이고 폐기물을 줄이며 품질 관리를 향상시킵니다.

산업 AI와 관련된 센서 기술은 Rohe 센서 데이터를 구현 가능한 지식으로 변환합니다. 컴퓨터 비전은 생산의 오류 패턴을 검사하는 반면 기계 학습은 진동 데이터의 이상을 식별하여 고장을 방지합니다. AI SeisorsBusion은 입력을 결합하여 전진하는 유지 보수를 개선합니다.

적합:

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에지 컴퓨팅 및 실시간 분석

Edge AI는 로봇 공학 및 품질 검사의 대기 시간을 줄이기 위해 기기 분석을 제공합니다. AI는 IoT 연결을 사용하여 자체 학습 시스템을 만들고 센서 데이터를 분석하여 상관 관계를 찾고 프로세스를 최적화합니다. 이 통합은 미래 예측 유지 보수를위한 실시간 데이터 분석을 가능하게하며 다운 타임을 줄이며 생산성을 높입니다.

Edge Computing과 산업 AI의 조합은보다 지능적이고 효율적이며 자율적으로 최적화 된 산업 생태계를 가능하게합니다. IIOT 시스템에 AI를 포함 시키면 머신 러닝 및 확장 분석을 사용하여 원시 센서 데이터에서 구현 가능한 인텔리전스를 도출합니다.

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숙련 된 노동자 부족과 불확실성 : 산업 AI에서 가장 큰 장애물

산업 AI의 막대한 잠재력에도 불구하고 회사는 구현에 상당한 어려움에 직면 해 있습니다. 제조 산업은 현재 심각한 노동 부족의 시작에 직면하고 있으며, 이는 부분적 으로이 부문에서 일하는 베이비 붐 세대의 대규모 연금에 기인 한 것입니다.

전문 지식 및 자격 부족 부족

제조 기술은 수요가 많고 경험이 풍부하고 자격을 갖춘 공장 근로자는 드 rare니다. Bitkom에 따르면, 산업 기업의 42 %가 AI를 기존 프로세스에 현명하게 통합하는 데 필요한 노하우가 부족하다고 밝혔다. 이 도전은 훈련, 재교육 및 지속적인 학습 문화를 통해 해결 될 수 있습니다.

성공적인 AI 구현에는 교육, 추가 자격 및 지속적인 학습 문화를 통해 해결할 수있는 자격을 갖춘 직원이 필요합니다. 회사의 약 절반은 다른 회사의 경험을 기다리고 있습니다. 불확실성과 실제 구현에 대한 신뢰 부족의 명확한 신호.

데이터 품질 및 시스템 통합

산업 AI 애플리케이션은 종종 데이터 가용성 문제에 직면 해 있습니다. 높은 기밀 요건과 데이터의 높은 특이성으로 인해 광범위한 참조 데이터 속도가 거의 존재하지 않기 때문입니다. 부적합하고 불완전한 데이터는 또 다른 도전을 제기합니다.

AI를 제조 시스템에 통합하면 호환성과 변화에 대한 저항으로 인해 문제가 발생합니다. 모범 사례는 계획, 파일럿 프로젝트 및 이해 관계자 참여에 중점을 둡니다. 또한 암호화, 액세스 제어 및 GDPR 준수로 해결할 수있는 데이터 보안 및 데이터 보호에 대한 우려가 있습니다.

적합:

• 2025년에는 숙련된 인력 부족 문제를 해결하기 위해 AI, 로봇공학과 함께 스마트 재제조 및 순환경제가 제조업의 화두가 될 것입니다.

경제적 중요성과 시장 개발

독일 산업에 대한 산업 AI의 경제적 중요성은 상당하고 지속적으로 성장하고 있습니다. 현재 Bitkom 설문 조사에 따르면 독일 가공 거래의 산업 회사의 42 %가 이미이 기술을 생산에 사용 하여이 기술을 사용하여 3 위 (35 %)가 적절한 프로젝트를 계획하고 있습니다.

경쟁력과 미래 전망

독일 산업 기업의 78 %가 AI의 사용이 독일 산업의 경쟁력에 결정적 일 것이라고 확신합니다. AI는 70 %의 경우 독일 산업의 미래 생존력에 가장 중요한 기술입니다. 따라서 제조 회사의 82 %가 AI를 사용할 때 독일 산업이 선구적인 역할을해야한다는 것을 알게 될 것입니다.

기계 및 식물 공학을 구체적으로 보이는 VDMA 연구와 지붕 실에서 생성 인공 지능의 사용에 따르면 회사의 79 %가 이미 생성 인공 지능을 사용하거나 사용할 계획임을 보여줍니다. 89 %는 이것이 미래의 수익성을위한 중요한 레버라고 생각합니다.

효율성 및 비용 절감

산업용 AI는 AI 대조 전방 상태 유지 보수를 사용하여 결함을 제거하는 Siemens의 Amberg Electronics 공장의 예를 사용하여 보여지는 것처럼 생산 비용을 크게 줄입니다. 이 기술을 통해 팀은 잘 알려진 유연한 결정을 내릴 수있어 다운 타임이 줄어들고 효율성이 향상되며 회사 전체의 일관된 생산성 개선이 이어집니다.

에너지 소비, 자산 성능 및 자원 소비 모니터링을 줄일 수 있습니다. 공급 업체의 지속 가능성에 대한 가시성 향상은 환경 목표와 일치하는 더 나은 협력 및 데이터 제어 결정을 가능하게합니다.

완전 자율 산업 공장 : 물리 AI 및 디지털 쌍둥이의 미래

산업 AI의 미래는 완전히 자율적 인 산업 시설의 비전을 특징으로합니다. 산업 AI 혁명의 핵심, 물리 AI 또는 AI 가능 로봇 공학은 미래에 완전히 자율적 인 산업 시스템을 가능하게 할 것입니다. AI 가능 로봇은 디지털 쌍둥이 산업 공장에서 점점 더 훈련되고 테스트되고 있으며, 이로 인해 정밀도와 효율성으로 복잡한 작업을 수행 할 수 있습니다.

디지털 쌍둥이 및 시뮬레이션

산업 시스템의 이러한 디지털화는 자동화를 증가시키고 생산성을 향상시키는 반면, 위험한 환경에서는 인간의 개입의 필요성이 줄어 듭니다. 물리적 시스템의 가상 표현, 기업은 실제 산업 시스템 및 시스템에서 사용되기 전에 디지털 실시간 환경에서 산업 AI 모델 및 응용 프로그램의 성능을 시뮬레이션하고 검증 할 수 있도록합니다.

디지털 쌍둥이의 개념은 중심적인 역할을하며 산업과 프로세스가 이해되는 방식을 변화시킵니다. 디지털 트윈은 물리적 물체의 간단한 가상 표현 이상입니다. 오히려, 그것은 디지털 세계에서 그의 실제 대응을 거의 반영하고 물리적 대상에 영향을 줄 수있는 살아있는 개발자입니다.

지속 가능성 및 환경 효과

산업 AI는 산업의 환경 영향을 최소화하는 데 중요한 역할을합니다. 자원 사용 및 에너지 소비를 최적화함으로써 AI 대조 솔루션은보다 지속 가능한 관행을 촉진합니다. 산업은보다 환경 친화적 인 운영에 대한 규제 요구 사항과 사회적 기대를 충족시키기 위해 노력하기 때문에 특히 중요합니다.

산업 AI를 사용하면 가치 사슬에 따른 환경 영향을 실시간으로 분석하고 제어 할 수 있습니다. 이 기술을 통해 CO₂ 풋 프린트를 모니터링하고 줄일 수있는 반면, 총 중점도 가능합니다.

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파일럿 프로젝트에서 전략에 이르기까지 : 산업 AI를 올바르게 사용하십시오

Industrial AI는 미래의 개념에서 현대 산업 기업의 전략적 명령으로 발전했습니다. 이 기술은 생산 공정 최적화, 새로운 비즈니스 모델의 효율성 및 개발을위한 혁신적인 옵션을 제공합니다. 잠재력은 중요하지만, 기업은 특히 숙련 된 근로자, 데이터 품질 및 시스템 통합 부족과 관련하여 구현에 중대한 어려움에 직면 해 있습니다.

산업 AI의 성공은 회사가 이러한 과제를 마스터하고 전략적, 회사 전체 접근 방식을 개발하는 방법에 결정적으로 달려 있습니다. 고립 된 파일럿 프로젝트 대신 회사는 모든 전문 부서를 포함하고 견고한 데이터베이스를 구축하는 일관된 AI 전략이 필요합니다. 독일 산업 기업은 미래의 생존력과 경쟁력에 대한이 기술의 중요성을 인식하지만 일관된 구현을위한 지식의 단계를 취해야합니다.

미래는 물리 AI, 디지털 쌍둥이 및 자율 시스템의 통합을 통해 훨씬 더 멀리의 변화를 약속합니다. 이러한 발전은 효율성과 생산성을 향상시킬뿐만 아니라 지속 가능하고 탄력적 인 산업 구조를위한 새로운 기회를 창출 할 것입니다. 오늘날 산업 AI에 투자하고 필요한 기술을 구축하는 회사는 산업의 디지털 혁신에서 주도적 인 역할을 수행 할 수 있습니다.

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