AI를 통한 제조 혁신

AI를 통한 엔드투엔드 생산성 향상

자동화는 새로운 것이 아닙니다. 그러나 미래의 공장은 AI를 통해 자동화를 한 단계 더 발전시켜 머신 비전으로 센서 기능을 강화하고, 제어 시스템의 컴퓨팅 기능을 가속화하고, 학습 에이전트를 배포하여 잠재적인 결함을 식별하는 의사 결정을 알리고, 더 안전한 환경에서 더 나은 생산성을 실현할 것입니다.

로크웰 오토메이션은 AI가 의사 결정자에서 제어 엔지니어 및 운영자에 이르기까지 다양한 역할에 걸쳐 가치를 더할 수 있음을 인식하고 있습니다. 공급망 전반에 걸쳐 프로세스를 연결함으로써 고객은 프로세스를 간소화하고 생산성을 높일 수 있습니다. 

스템은 본질적으로 접촉이 거의 없거나 전혀 없는 AI 기능을 사용하여 장치나 소프트웨어의 핵심 사용에 맞춰 생산 시스템의 측면을 최적화하고 제어할 것입니다.

예를 들어, FactoryTalk^® DataMosaix^™에서 제공하는 이상 감지 알고리즘과 Fiix^® Asset Risk Predictor의 지속적인 AI 모니터링을 통해 제조업체는 마모된 장비를 식별하거나 이상을 발견하여 신속하게 교체할 수 있습니다. 이를 통해 가동 중단 시간을 줄이고 비용을 크게 절감할 수 있습니다. 이러한 기능은 기본적으로 배포되며 유지보수가 거의 필요하지 않습니다.

파트너십을 통한 산업 운영의 미래 구축

자동화에서 자율 생산으로 전환함에 따라 산업용 AI는 제조업체가 시스템을 강화하여 환경에 맞춰 학습하고 적응할 수 있도록 돕고 있습니다.

기술만큼이나 중요한 것은 파트너십입니다.

로크웰 오토메이션은 각 분야의 전문가와 협력함으로써 고객에게 포괄적인 시장 최고의 솔루션을 제공할 수 있다고 믿습니다. 최근 로크웰 오토메이션은 NVIDIA와 협력하여 NVIDIA Omniverse Cloud 애플리케이션 프로그래밍 인터페이스(API)를 당사의 디지털 트윈 소프트웨어인 Emulate3D^™와 통합했습니다. 이를 통해 운영 및 시뮬레이션을 포함한 기존 역량 공장 분석이 향상되어 공급망 전반의 엔드투엔드 운영의 예측 가능성을 높일 것입니다.

GenAI의 대규모 언어 모델(LLM)은 운영 기술을 혁신할 또 다른 분야입니다. LLM은 자연어를 이해하고 이를 이해함으로써 워크플로우를 신속하게 처리할 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다. 최근 Microsoft와 협력하여 FactoryTalk^® Design Studio^™에 Azure OpenAI 서비스를 추가함으로써 기업은 산업 자동화 설계를 가속화할 수 있게 되었습니다. 이제 엔지니어는 자연어 프롬프트를 사용하여 더 쉽게 코드를 생성하여 일상적인 작업을 자동화하고 설계 효율성을 개선할 수 있습니다. LLM 기능을 통해 산업 자동화 시스템을 구축하는 고객은 더 빠르게 실험하고 테스트할 수 있어 시장 출시 기간을 단축할 수 있습니다.

여기에서 AI 기반 솔루션을 사용하여 비즈니스의 미래를 보호하는 방법에 대해 자세히 알아보십시오.

이 기사는 원래 Scott Wooldridge의 LinkedIn 페이지에 게시되었습니다.