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AI가 근로자를 (대체하는 것이 아닌) 보완하는 방법

인공 지능, 자율 이동 로봇 및 기타 기술은 사용자 경험을 향상시켜 제조업체가 운영을 최적화할 수 있도록 지원합니다.
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A businessman works on a laptop with a virtual graphic representing artificial intelligence technology.

짐 몬태규(Jim Montague) 기고 편집자

많은 사람들이 자동화로 인해 일자리를 빼앗길 것이라고 우려합니다. 그러나 오늘날 빠르게 변화하는 기술, 공급망 혼란, 이미 채워지지 않은 수백만 개의 일자리를 고려할 때, 직무 기술서가 변경되고 새로운 직무 교육이 필요하더라도 모두에게 충분한 일자리가 있을 가능성이 높습니다.

“로크웰 오토메이션은 인간의 가능성을 확장하고자 합니다.”라고 로크웰 오토메이션의 최고 기술 책임자인 시릴 퍼두캣(Cyril Perducat)은 설명합니다. "그리고 공장 현장의 로봇과 같은 미래에 대해 이야기할 때, 우리는 사람을 배제하는 것을 말하는 것이 아닙니다. 우리는 기존 인력과 그 역량을 보강하고자 합니다." 

그는 “오늘날 인공지능(AI)을 비롯한 많은 화두가 있지만 이는 단순히 기술에 관한 것이 아닙니다. 사람들에게 적합한 경험을 제공하는 것입니다. 사람들이 사용할 수 있는 도구를 만들지 않고서는 미래에 투자할 수 없습니다."

퍼듀캣은 보스턴에서 열린 2023 Automation Fair® 행사의 폐막 기조연설에서 이렇게 말했습니다.

 

도전 과제에 대한 전략

퍼듀캣은 각 산업과 기업이 직면하고 있는 개별적인 과제를 조합하는 것부터 시작하는 것이 중요하다고 말합니다. “제조업체는 안정적인 생산을 원하지만 많은 요구 사항이 빠르게 진화하고 있고, 많은 자동차가 거의 유일한 모델로 제작되며, 많은 의약품이 점점 더 개별적인 사양으로 생산되고 있습니다.”

두 번째로 큰 도전은 공급망의 변동성과 반도체와 같은 원자재 및 완제품의 부족으로, 이는 코로나19 팬데믹 기간 동안 증가했으며 최근에는 우크라이나 전쟁과 기타 지정학적 혼란으로 인해 계속되고 있다고 그가 덧붙였습니다. 이러한 격변과 기타 불확실성은 사이버 보안 위험의 증가를 동반했습니다.

“사이버  탐색, 침입, 공격은 일반적으로 제조 현장과 인프라를 노리는 악의적인 공격자들로부터 발생합니다."라고 그는 말합니다. "이러한 과제 때문에 사용자들은 민첩성과 최적화 상태를 유지하고 높은 생산성을 유지해야 합니다."

퍼듀캣은 사용자가 이러한 여러 과제에 대한 유용한 대응책을 개발할 수 있도록 현재와 미래의 상황을 민첩하고 최적화된 생산, 탄력적이고 지속 가능한 생산이라는 네 가지 각도에서 설명했습니다.

1. 민첩한 최적화

첫째, 빠른 전환을 지원하는 유연한 기계는 재구성 가능한 제조 시스템으로 바뀌고 업데이트도 간소화될 것입니다. 또한 기계 및 생산 라인 설계를 위한 디지털 트윈은 지속적인 진화를 가능하게 하는 디지털 제품 수명 주기 통합으로 발전할 것입니다.

“이는 데이터를 사용할 수 있게 하고 네트워크를 플러그 앤 플레이 방식으로 만들어 사용자가 공정에서 일어나는 일을 더욱 세밀하게 파악할 수 있도록 하는 것입니다."라고 퍼듀캣이 설명합니다. “또한 특정 프로세스나 장비에 대한 디지털 트윈을 개발할 수도 있습니다."

예를 들어, 사용자가 생산을 주도하는 6~7가지 주요 변수와 물리적 및 디지털 현실을 특징짓는 주요 요소를 실시간으로 이해할 수 있다면 생산을 지속적으로 수정하고 최적화할 수 있습니다.

“제품의 디지털 트윈과 생산 라인 간의 이러한 교차점이 중요한 이유는 현재 최적화가 나중에 프로세스를 다시 최적화하거나 더 많은 '하나의 제품 배치'를 맞춤화할 수 있는 기반을 제공하기 때문입니다."라고 그는 말합니다.

 

2. 자원과 지속 가능성

둘째, 현재의 소재 고려 사항이 미래의 제품 수명 주기를 설계하게 될 것입니다. 재생 가능 에너지원은 탄소 포집 및 기타 실행 가능한 에너지 모델과 함께 완전히 통합될 것입니다. 또한, 머신러닝(ML)과 분석은 폐쇄 루프 최적화를 위해 현대화될 것입니다.

“모든 소모성 원자재와 기타 리소스는 이를 사용하는 프로세스와 동일한 방식으로 최적화할 수 있습니다."라고 그는 설명합니다.

Cyril Perducat, CTO, Rockwell Automation, speaking at the 2023 Automation Fair event

 “ChatGPT 및 기타 대규모 언어 모델(LLM)을 사용하면 훨씬 짧은 시간에 최적화를 수행할 수 있습니다. 이를 통해 사용자는 생산을 올바른 방향으로 이끄는 데 필요한 코파일럿을 확보할 수 있습니다.” — 빠르게 발전하는 AI의 기능에 대해 논의하는 로크웰 오토메이션의 CTO 시릴 퍼듀캣(Cyril Perducat)

“결과적으로 이러한 고려 사항은 제품 설계의 일부가 될 것입니다. 즉, 폐루프 시스템에 더 많은 데이터가 필요하게 될 것이므로 제품 설계를 통해 소비를 줄이고 지속 가능성에도 기여할 수 있습니다. 마찬가지로 태양열을 쉽게 사용할 수 있을 때 에너지 집약적인 생산 작업을 예약하는 것도 고려할 수 있습니다.”

” 퍼듀캣은 로크웰 오토메이션이 전체 생산 라인과 시설의 폐루프 최적화를 위해 AI를 사용하고자 한다고 덧붙였습니다. “오늘날의 많은 도구가 충분히 빠르지는 않지만 사용자는 여전히 운영상 적용을 모색할 수 있습니다.”

“AI를 사용하면 데이터에만 너무 집중하지 않고 최적화를 위한 기회에 집중할 수 있습니다. 알고리즘이 기존 방식보다 변수를 예측하고 더 나은 결과를 위해 최적화하는 데 더 뛰어나기 때문입니다. AI는 모든 수준에서 작동할 수 있으므로, 저희는 AI 도구와 빌딩 블록을 개발하고 있습니다. 미래의 프로그래밍 가능 로직 컨트롤러(PLC)에는 모두 기본 AI 기능이 탑재되어 디바이스의 운영과 데이터 분석을 간소화할 수 있을 것입니다.”

 

3. 회복탄력성 향상

셋째, 공급망은 모든 물적 이동을 자동화하고 통합할 수 있는 통합 생태계의 일부가 되어 더욱 적응력이 강화될 것입니다. 한편 식별, 보호, 탐지, 대응 및 복구를 위한 현재의 사이버 보안 지침은 제로 트러스트 아키텍처와 향상된 위협 탐지가 결합될 것입니다. 

퍼듀캣은 “공장 현장에서는 제로 트러스트를 포함하여 정보 기술(IT)과 동일한 사이버 보안 관행을 인력 및 장비에 도입해야 합니다.”라고 덧붙였습니다.

 

4. 사람을 만족시키는 사용자 경험

넷째, 인간적인 측면을 더욱 단순화하기 위해 예측 유지보수 시스템에 자연어 질문 기능이 추가되어 사용자를 도울 것이라고 퍼듀캣은 보고했습니다.

마찬가지로 디자인 도구의 보조 기능은 AI 기반 코드 공유, 협업 생성 및 검증 기능을 제공할 것입니다. 또한 모든 유형의 자재 이동을 수행할 수 있는 로봇을 통해 자율 이동 로봇(AMR)과 지능형 운반이 발전할 것입니다. 

“생산 시스템이 A 지점에서 B 지점으로 이동하면서 어떤 변화가 있었는지 시스템에 물어볼 수 있다면 굳이 여러 화면과 트렌드를 살펴볼 필요가 있을까요? 숙련된 사용자는 어디를 봐야 하는지 알고 있지만, ChatGPT의 기반이 되는 대규모 언어 모델(LLM) 덕분에 신규 사용자는 어떤 데이터를 캡처하고 사용할지 더 이상 많이 배울 필요가 없습니다."라고 그는 설명합니다.

“ChatGPT와 LLM은 이러한 작업을 수행하여 훨씬 짧은 시간에 최적화를 실현할 수 있도록 합니다. 이를 통해 사용자는 프로덕션을 올바른 방향으로 이끄는 데 필요한 코파일럿을 확보할 수 있습니다. 또한 모든 사람이 최고 개발자의 코드와 지식을 공유하고 모범 사례와 회사 표준을 따르고 있는지 확인할 수 있어 사용자 경험에 큰 도움이 됩니다."라고 그는 이어서 설명합니다.

“또한 이것은 AI와 생성형 AI를 통해 로봇이 움직이는 센서 역할을 하고, 재료와 시스템의 움직임을 개선하며, 사람들을 더욱 강화할 수 있는 방법이기도 합니다."

 

로크웰 오토메이션과 PartnerNetwork™의 저널은 Endeavor Business Media를 통해 발행되었습니다.

주제: 스마트 디바이스 Networks & Infrastructure FactoryTalk Analytics Logix AI
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