가치 창출 방식을 재편하는 주요 경제적 변화 속에서 산업 AI 도입이 가속화되고 있습니다. 차별화는 대규모 플랫폼을 제어하는 것이 아니라, 측정 가능한 성과 향상을 이끌어내기 위한 목표를 염두에 두고 시스템이 생성되는 생산 기능에 AI를 직접 적용하는 데서 옵니다.
산업 자율성을 가능하게 하는 중요한 기둥은 산업 AI입니다. 이것은 단순한 도구가 아닙니다. 우리가 알고 있는 업무를 변화시키는 하나의 학문이며, 조직이 더 나은 전략적 결정을 내리고 사람들이 더 쉽게 업무를 수행할 수 있도록 지원합니다.
산업 자동화의 역사는 각 시대마다 기계가 신뢰할 수 있는 작업을 확장하면서 꾸준히 발전해 왔습니다. 단순히 기계에 전원을 공급하는 것에서 프로그래밍으로, 그리고 오늘날의 혁신을 위한 무대를 마련하는 데이터가 풍부한 네트워크를 통해 연결하는 단계로 발전했습니다. 우리는 결정적인 전환점에 서 있습니다.자동화는 자율성으로 진화하고 있습니다.시스템은 단순히 로직을 실행하는 것이 아니라 실시간 조건에 맞게 학습하고 적응합니다.
산업 자율성으로의 길을 가속화
Rockwell Automation의 심층 IT/OT 전문성을 바탕으로 산업 환경을 위해 설계된 신뢰할 수 있는 인간 중심 AI와 함께 자동화에서 자율성으로 자신 있게 전환하십시오.
자체 최적화 시스템으로 성능을 향상시키세요
폐쇄 루프 최적화를 위해 핵심 생산 기능에 통합된 AI로 자동화 시스템을 최적화합니다.
인간 중심 AI로 사람들에게 역량을 부여하세요
산업 과제를 해결하고 정보에 입각한 의사 결정을 지원하도록 특별히 설계된 직관적인 AI 도구로 일상 업무를 더욱 쉽게 수행할 수 있습니다.
신뢰할 수 있는 파트너와 협업하기
산업 환경을 위해 설계된 Rockwell의 심층 IT/OT 전문성과 AI 솔루션으로 위험을 줄이십시오.
AI-증강 생산 시스템
종단간의 자율 생산 시스템을 구축하기 위한 AI 임베딩.
설계 파라미터를 스스로 생성하고 스스로 최적화하는 설계 환경
데이터 및 엣지 플랫폼은 대규모 AI 운영에 필요한 기본 기능을 제공하여 고품질 모델 훈련, 실시간 추론 및 분산 산업 환경 전반에 걸친 원활한 오케스트레이션을 위한 인프라를 제공합니다. 이러한 플랫폼은 센서, 제어 시스템 및 엔터프라이즈 애플리케이션의 데이터 흐름을 통합함으로써 AI 모델이 지속적으로 업데이트되고, 엣지에 효율적으로 배포되며, 생산환경에서 성능, 신뢰성 및 보안을 위해 최적화되도록 보장합니다.
계획, 일정, 레시피 및 자원을 자체적으로 조직하는 운영 시스템
운영 시스템은 실시간 생산 조건을 해석하고 작업 순서를 지속적으로 최적화하여 계획, 일정, 레시피 및 자원을 자동으로 구성할 수 있습니다. 수요, 제약, 변동성에 동적으로 대응함으로써 수동 조정을 훨씬 줄이면서 더욱 민첩하고 효율적이며 회복력 있는 운영을 구현합니다.
변화하는 조건에서 스스로 학습하고 스스로 적응하는 자동화 시스템
자체 학습 및 자체 적응 자동화 시스템은 실시간 데이터를 분석하고, 패턴을 인식하며, 수동 재프로그래밍 없이 동작을 조정함으로써 지속적으로 개선됩니다. 변화하는 조건과 함께 진화함으로써 더 스마트한 의사 결정을 내리고, 제어 전략을 최적화하며, 복잡성과 변화 속에서도 안정적이고 효율적인 운영을 유지합니다.
자산 문제를 자체 진단하고 작업 지시를 권장하는 예측정비 시스템
자산 문제를 자체 진단하는 유지보수 시스템은 실시간 장비 데이터를 사용하여 이상을 감지하고, 가능한 고장 모드를 식별하며, 성능이 정상 상태에서 벗어나는 시점을 결정합니다. 패턴을 분석하고 이를 과거 기준과 비교함으로써 근본 원인을 정확히 파악하고 적절한 작업 지시를 자동으로 추천하거나 생성할 수 있습니다. 이를 통해 유지보수 팀은 사전에 조치를 취하여 가동 중단 시간을 줄이고 고장이 생산에 영향을 미치기 전에 수리가 이루어지도록 할 수 있습니다.
대규모로 빌딩 블록 모델 학습, 추론 및 오케스트레이션을 지원하는 데이터 및 엣지 플랫폼
데이터 및 엣지 플랫폼은 AI 모델을 교육하고, 추론을 실행하며, 분산된 산업 환경 전반에서 일관되게 워크로드를 오케스트레이션하는 데 필요한 기본 인프라를 제공합니다. 장비, 제어 시스템, 엔터프라이즈 애플리케이션의 데이터를 통합함으로써 모델이 지속적으로 업데이트되고 효율적으로 배포되며, 실시간 성능을 위해 소스에 가깝게 실행되도록 보장합니다. 이를 통해 예측정비부터 폐루프 최적화에 이르기까지 모든 것을 지원하는 확장 가능하고 신뢰할 수 있는 AI 운영이 가능합니다.
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