제조 분야의 머신 러닝이 워크플로를 혁신한 방법

소개

생산 운영 관리자와 엔지니어링 담당자는 고정된 생산 계획, 사후 대응 유지보수, 수동 검사에 수십 년의 비용을 낭비해 왔습니다. 수십 년 전에는 위와 같은 것들이 오늘날의 생산 요구 사항을 뛰어넘는 수준이었습니다. 판단 실수, 응답 지연, 데이터 사일로는 비용이 많이 드는 병목 현상을 초래하는 경향이 있었습니다. 하지만 머신러닝을 활용한 지능형 자동화는 오늘날 공장의 흐름을 변화시키고 있습니다.

학습하고, 개선하고, 예측까지 하는 기계의 시대에 오신 것을 환영합니다. 이 글에서는 제조업이 직면한 실제 문제, 머신러닝 개발 서비스가 혁신적인 솔루션을 촉진하는 방법, 그 이면에 있는 수학, 성공적인 구현을 위한 실제 접근 방식에 대해 설명합니다.

인적 오류 및 워크플로 병목 현상

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작업 현장은 위험이 높습니다. 육안 검사에서 마모된 부품 하나, 조립 라인에서 잘못 배치된 부품 하나, 중요한 부품의 자재 시간 지연 등 사소한 디테일 하나만 놓쳐도 엄청난 다운타임이나 불량 제품이 발생할 수 있지만, 이전 워크플로에서는 개인이 지켜보고 계획된 시간대를 활용했기 때문에 여유가 많지 않았습니다.

특히 반복적인 작업이나 방대한 양의 정보에서는 사람의 실수가 불가피합니다. 반면 병목 현상은 시스템이 비효율성을 조기에 발견하지 못하거나 중단이 미션 크리티컬하게 되기 전에 예측하지 못할 때 발생합니다.

결과는? 반응이 느린 패치, 더 높은 비용, 다양한 제품 품질.

더 스마트한 워크플로우를 위한 4단계

머신러닝은 시스템이 방대한 양의 데이터를 분류하고, 패턴을 통해 학습하며, 때로는 인간의 두뇌보다 더 빠르고 더 나은 의사 결정을 내릴 수 있도록 지원함으로써 이러한 문제를 정면으로 해결합니다. 아래에서 제조업을 변화시키고 있는 네 가지 혁신에 대해 설명합니다:

센서 데이터 수집 및 실시간 모니터링

스마트 제조는 데이터에 의존합니다. 오늘날 디바이스의 센서는 온도, 진동, 압력, 속도 등 장비의 상태에 대한 데이터 스트림을 실시간으로 기록합니다. 이러한 지속적인 실시간 정보는 마모, 고장 또는 성능 저하를 나타내는 미세한 변화를 감시하는 머신 러닝 모델에 공급됩니다.

또한 강력한 데이터 집계 계층을 통해 특정 공장 환경, 기계 및 생산 목표에 맞게 모델을 보정하는 제조 분야의 머신 러닝을 생성할 수 있습니다.

예측적 유지보수 모델

예측 유지보수는 기계 고장에 대응하는 것이 아니라 과거 및 기존 데이터를 사용하여 고장을 예측합니다. 예측 유지보수 모델은 모터의 미세한 온도 상승과 같은 고장을 유발하는 패턴을 살펴보고 문제가 발생하기 전에 팀에 경고를 보냅니다.

그 대가는 다운타임 감소, 장비 수명 연장, 공격적인 유지보수 일정 등 예상치 못한 결과가 줄어듭니다. 예측 유지보수는 반드시 배선 결함을 사전에 발견하는 것이 아니라 준비성 문화를 조성하는 것입니다.

품질 관리 이미징 및 자동화된 검사

품질 관리는 항상 사람의 육안에 의존하여 결함을 감지하는 인력 집약적인 작업이었습니다. 하지만 컴퓨터 비전과 머신 러닝이 적용된 공장 현장에서는 컴퓨터 이미지 처리 시스템이 결함을 즉시 감지할 수 있습니다.

긁힘, 흠집, 잘못된 위치 등 수천 장의 스티커 사진을 통해 학습하고 시간이 지남에 따라 정확도가 향상됩니다. 이 방법은 이전 방법보다 정확도가 높고 속도가 빠르기 때문에 라인을 중단하지 않고도 모든 부품을 검사할 수 있습니다.

수요 예측 및 계획 요구 사항

불안정한 수요, 공급 부족, 배송 지연으로 인해 생산 계획에 차질이 생겼습니다. 이제 머신러닝 기반의 알고리즘은 과거 주문, 날씨, 지정학적 발표, 시장 움직임을 기반으로 공급망 동향을 예측합니다.

이러한 예측 모델을 통해 제조업체는 정확한 재고량을 유지하고 과잉 생산을 방지하며 변화에 신속하게 대응하여 공급망을 탄력적인 것이 아닌 반응형 공급망으로 만들 수 있습니다.

주요 기술 숙지하기

이러한 솔루션을 적용하기 위한 전제 조건으로 머신러닝 솔루션의 이론을 숙지하는 것이 도움이 됩니다:

지도 학습: 이 기술은 레이블이 지정된 데이터에 대한 알고리즘을 학습시킵니다. 비즈니스에서는 이전 예제에서 '결함이 있는' 제품과 '결함이 없는' 제품을 구분하는 방법을 모델에 학습시킬 수 있습니다.

비지도 학습: 레이블이 지정되지 않은 데이터에서 작동하여 센서 정보의 이상 징후를 감지하거나 유사한 프로필을 기반으로 머신을 그룹화하는 등 패턴을 발견합니다.

**디지털 트윈: **물리적 시스템의 가상 복제본입니다. 엔지니어는 기계나 생산 라인이 실제와 같이 시뮬레이션 환경에서 작동하도록 하고 실제 환경에서 위험을 감수하지 않고 변화를 실험할 수 있습니다. 머신러닝과 결합하면 디지털 트윈은 시간이 지남에 따라 스스로 학습하고 개선할 수 있습니다.

구현 권장 사항

머신 러닝 배포는 알고리즘의 문제가 아니라 준비, 조정, 지속적인 개선의 문제입니다. 성공적인 배포를 위해 다음 모범 사례를 염두에 두세요:

데이터 인프라를 점검하세요: 센서 데이터가 정확하고 깨끗하며 안정적으로 전달되는지 확인하세요. 클라우드든 온프레미스든 강력한 데이터 저장 및 처리 아키텍처를 개발하세요.

모델 재교육 일정 예약하기: 조건이 변하면 ML 모델의 정확도가 떨어집니다. 새로운 데이터를 사용하여 재학습 일정을 구현하고 성능을 모니터링하세요.

중요한 통합 지점을 찾아보세요: ML 결과가 MES(제조 실행 시스템), ERP 또는 기타 제조 시스템과 어떻게 연결될지 정의하세요. APIS와 미들웨어를 사용하여 개방형 커뮤니케이션을 활성화하세요.

직원을 교육하세요: 직원에게 머신러닝 결과에 따라 조치를 취할 수 있는 데이터를 제공하세요. 엔지니어와 운영자에게 학습 결과와 이를 기반으로 한 의사 결정에 대해 교육하세요.

이러한 권장 사항은 단기적인 성공, 유연성 및 장기적인 적응력을 위한 완벽한 기반을 제공합니다.

효과: 효율성 절감 및 고려해야 할 사항

머신러닝은 제조 활동을 사후 대응에서 예측으로, 수동에서 자동으로, 고정이 아닌 유연성으로 변화시켰습니다. 시간 낭비 감소, 제품 품질 향상, 재고 감소, 신속한 의사 결정 등의 이점이 있습니다.

하지만 아직 끝나지 않았습니다. 다음 개념 증명은 실시간 적응형 스케줄링, AI 구매-결제 또는 완전 자율 품질 검사가 될 수 있습니다. 제조 분야의 리더라면 지금 현재 프로세스의 병목 현상을 고려하고 머신러닝을 통해 개선할 수 있는 부분이 무엇인지 질문해야 할 때입니다.