AI가 제조업의 품질 관리를 혁신한다.

 

제조에서 품질 관리가 매우 중요하다. 생산된 구성 요소가 소비자 요구 사항과 국제 표준을 충족하는지 확인하는 데 도움이 된다. 이는 역방향 물류가 어떤 경우에는 매우 비쌀 수 있으므로 비용을 절감하는 데 도움이 된다.

 

인공지능의 등장은 품질 관리를 영구적으로 바꾸고 있다. 예를 들어, AI는 제조된 상품의 결함에 대한 검사 절차를 개선하는 스마트 품질 관리 시스템을 가능하게 한다.

 

품질 관리에서 AI의 기본

AI는 다양한 산업에서 품질 관리 프로세스를 엄청나게 개선하고 있다. 이는 정확성을 추구하면서 검사 및 데이터 분석을 자동화하여 속도를 향상시킴으로써 달성된다.

고급 알고리즘은 결함을 감지하여 제품이 이 기술 내에서 표준에 부합하는지 확인한다.

 

AI의 정의 및 구성 요소

인공지능은 일반적으로 인간의 지능이 필요한 작업을 수행할 수 있는 시스템을 만드는 것이다. AI의 구성 요소는 다음과 같다:

●알고리즘: 의사 결정을 안내하는 일련의 규칙 또는 절차이다.

●데이터: AI 시스템을 훈련하고 예측을 생성하는 데 필요한 정보이다.

●컴퓨팅 파워: 방대한 데이터의 빠른 처리를 용이하게 하는 프로세서이다.

 

품질 관리에 적용되는 AI 기술 유형

AI 기술이 품질 관리를 혁신하는 데에는 여러 가지 방법이 있다. 여기에는 다음이 포함된다:

●머신러닝: 시스템은 데이터 자체에서 학습하고 시간이 지남에 따라 개선된다. 알고리즘은 제조 공정의 패턴과 이상을 식별한다. 예를 들어, 머신러닝 모델은 실제로 발생하기 전에도 장비 고장을 예측할 수 있다.

●컴퓨터 비전: 여기에는 카메라와 이미지 인식을 사용하여 제품을 검사하는 것이 포함된다. 높은 정밀도로 규정된 표준에서 결함이나 편차를 발견한다. 컴퓨터 비전 시스템은 인간 검사자보다 훨씬 빠르고 정확하게 시각적 데이터를 분석할 수 있다.

●자연어 처리(NLP): 텍스트 및 음성 데이터의 분석 및 처리. 품질 관리의 NLP는 고객 피드백을 이해하고, 반복되는 문제를 인식하고, 자동으로 문서를 작성한다. 이는 시스템이 의미를 추론하고 효율적으로 행동할 수 있도록 하기 위한 것이다.

 

품질 관리에서의 AI 응용 프로그램

품질 관리에서의 AI 응용 프로그램은 검사 시스템 자동화, 예측 유지 관리 및 프로세스 최적화로 인해 매우 인기를 얻었다. AI가 이러한 핵심 영역에서 어떤 차이를 만들어내는지 살펴보겠다:

 

1. 자동 검사 시스템

컴퓨터 비전을 갖춘 자동 AI 기반 검사 시스템을 사용하면 결함에 대한 고급 검사가 가능하다. 정교한 이미지 인식 알고리즘의 도움을 받는 카메라는 제품이 아직 생산 단계에 있는 동안 결함을 찾아낸다.

이를 통해 검사가 빠르고 정확해져 인적 오류가 최소화되어 제품의 품질이 보장된다.

의사 결정을 통한 실시간 분석은 모든 자동화 검사 시스템의 매우 기본적인 기능 중 하나이다. 자동 검사 시스템 내에서 AI 알고리즘은 실행 중인 데이터를 분석하여 제품 품질에 대한 정보에 입각한 결정을 내린다.

또한 생산 라인에서 즉시 변경 사항을 가져와 결함을 방지하고 표준의 일관성을 유지하는 데 도움이 된다.

 

2. 예측적 유지관리

AI 기술은 모니터링 장비가 발생하기 전에 모든 고장을 예측할 수 있도록 한다.

즉, 센서와 AI 모델 간에 분석된 데이터는 마모 또는 고장의 징후를 표시하여 가동 중지 시간이나 유지관리 비용을 최소화하기 위한 사전 조치 역할을 한다.

고장 예측은 예상 또는 잠재적인 오작동에 대한 정보를 제공하므로 계획되지 않은 중단 횟수를 줄인다.

고장 예측의 도움으로 회사는 비수요 기간 동안 유지관리 일정을 잡고 전반적인 실제 운영 효율성을 개선하는 데 도움이 된다.

 

3. 프로세스 최적화

AI는 제조의 다양한 단계에서 얻은 데이터를 사용하여 생산 프로세스를 최적화한다. 예를 들어, 금형 설계 및 금형 제조의 비효율성을 찾아내 개선 사항을 제안한다.

데이터 기반 통찰력은 생산 기술을 최적의 방식으로 개선하여 낭비를 줄이고 제품 품질을 높이는 데 도움이 된다.

 

금형 제조에 미치는 영향

AI는 정밀도를 개선하고 생산성을 높여 금형 제조를 변화시키고 있다. 금형 생산에 첨단 기술을 사용하여 달성된 정확도는 더 높아져 품질과 비용 효율성이 크게 향상되었다.

 

금형 제조의 정밀도 개선

머신러닝과 컴퓨터 비전을 사용하여 금형 제조의 정확도를 최적화할 수 있다. 이러한 방법은 정확한 사양이 충족되도록 모든 생산 공정의 세부 사항을 해석할 수 있다.

이러한 AI 기반 시스템은 금형 치수의 오류와 편차를 줄여 더 정확하고 신뢰할 수 있게 만든다.

 

금형 생산에 AI를 적용한 사례 연구

일부 사례 연구는 금형 생산에서 AI의 효과를 입증했다. 가장 최근의 사례는 중국의 금형 회사인 Sa Chen Steel이 금형의 최적 설계에 AI를 적용한 것이다.

이를 통해 과거 데이터를 분석하여 AI가 설계 결함과 개선 사항을 식별하여 결함을 30% 줄이는 데 도움이 되었다.

AI 기반을 도입한 또 다른 회사는 Huizhou Djmolding이다. 검사 시스템을 자동화하고자 하는 회사로서, AI 스마트 검사를 통합했다.

이를 통해 생산 오류를 감지하고 수정하여 금형의 전반적인 품질을 25% 개선했다.

 

금형 제조에서 AI의 이점

다음은 금형 제조에 AI 애플리케이션을 사용하여 얻을 수 있는 주요 이점이다:

●낭비 감소: AI는 비효율성을 감지하고 최적의 재료 사용을 제공하여 생산 중 낭비를 줄인다.

●효율성 향상: 자동화된 프로세스와 올바른 모니터링의 효과를 결합하여 생산 속도를 높이고 가동 중단 시간을 줄인다.

●더 나은 품질: 더 높은 정확도와 결함 감지로 금형의 고품질이 보장된다.

 

금형 설계의 AI

인공지능은 금형 설계 최적화 프로세스에서 매우 중요한 역할을 한다. 인공지능은 금형 설계에 고급 알고리즘을 사용하여 정확도와 효율성을 개선한다.

AI에서 사용하는 고급 알고리즘은 보다 정밀한 금형을 만드는 보다 간소화된 설계 프로세스를 강화한다.

 

금형 설계 최적화에서 AI의 역할

AI 알고리즘은 테라바이트 규모의 정보를 분석하여 금형에 가장 적합한 설계를 개발한다. 여러 매개변수를 측정하여 성능에 영향을 미칠 수 있는 변경 사항을 예측한다.

이 프로세스를 통한 최적화를 통해 향상된 기능과 감소된 생산 오류가 있는 금형을 생산한다.

 

시뮬레이션 및 테스트에 적용된 AI

AI 기반 시뮬레이션 도구는 금형 설계의 디지털 테스트를 위한 기능을 제공한다.

광범위한 조건에서 작동하는 성능 모델링 도구는 물리적 테스트를 하기 전에 잠재적인 문제를 표시한다. 이 접근 방식은 설계 프로세스를 가속화하고 비용을 절감한다.

 

결론

품질 관리에 AI를 도입하면 정밀도가 높아지고 검사가 자동화되며 프로세스가 최적화된다. 제조에 미치는 영향이 크고, 특히 금형 설계에 큰 영향을 미쳐 효율성이 향상되고 비용이 절감된다.

이 변화에서 뒤처지는 것을 놓치고 싶지 않을 것이다. AI 기술이 지속적으로 개선됨에 따라 이제 제조 공장에 이 기술을 도입할 적절한 시기이다.