컴퓨팅 분야의 인공지능은 새롭고 더 스마트한 프로세스를 향한 길을 열었으며, 더 정확한 예측 분석, 자율 시스템 등을 가능하게 했습니다. 최근에는 머신 러닝 알고리즘을 활용하는 더욱 진보된 AI, 즉 생성 AI가 등장하여 이전보다 훨씬 더 스마트한 역량으로 가는 새로운 문이 열렸습니다.
부분적으로 개발된 생성 AI 생성적 적대 네트워크(GAN), 두 개의 신경망을 훈련하여 함께 작동하여 새로운 데이터를 생성하는 유형의 AI입니다. 작년에 생성 AI는 ChatGPT와 같은 AI 기반 챗봇의 등장으로 인기가 급상승했습니다.
제조 분야에서 생성 AI는 디지털 트윈, 증강 및 가상 현실, 산업용 사물 인터넷(IIoT) 도구와 같은 다른 고급 기술과 함께 스마트 제조 솔루션에서도 점점 더 중요해지고 있습니다. 제조 공정을 최적화하고, 제품 설계를 개선하고, 제조 산업의 전반적인 효율성을 향상시킬 수 있는 잠재력을 갖추고 있기 때문에 이 부문에서 생성 AI의 전체 시장 가치가 2015년에서 2020년 사이에 2020년으로 상승할 것으로 예상되는 것은 놀라운 일이 아닙니다. 2022년 US$225백만에서 US$6,963.45백만으로 2032년까지.
하지만 이것이 업계에서 파장을 일으키는 유일한 첨단 기술은 아닙니다. 물리적 세계의 가상 표현인 산업 메타버스의 사용은 더 많은 제조업체가 디지털로 변환하여 디지털 및 물리적 시스템의 통합을 가능하게 함에 따라 점점 더 일반화되고 있습니다. 생성적 AI와 산업 메타버스는 더 큰 효율성, 유연성 및 혁신을 가능하게 함으로써 제조 산업에 혁명을 일으키고 있습니다.
제조업에서의 생성 AI의 잠재력
생성적 AI는 제조업체에 강력한 도구입니다. 기존 방식으로는 달성이 어렵거나 불가능한 새로운 디자인, 프로세스 및 제품을 만들 수 있기 때문입니다. 생성적 AI를 사용하면 제조업체는 더 높은 수준의 프로세스 최적화, 낭비 감소 및 전반적인 품질 개선을 얻을 수 있습니다. 또한 생성적 AI는 제조업체가 혁신과 성장을 위한 새로운 기회를 찾는 데 도움이 될 수 있습니다.
생성적 AI 사례 연구: 항공 산업
생성 AI는 이미 항공 산업에 적용 및 테스트되고 있습니다. 커뮤니케이션을 개선하다 고객 서비스 경험을 향상시키고, 재고 관리를 개선하기 위해 구현하는 것 외에도. 또한 항공기 제조업체는 항공기 부품을 제조하기 위해 생성적 AI를 활용하여 AI 기반 자동화 및 디지털 트윈의 도움으로 설계 및 프로토타입 제작 프로세스를 최적화할 수 있습니다.
항공 분야에서는 더욱 진보된 AI 활용을 준비하기 위해 더 많은 조치가 취해지고 있습니다. 유럽 연합 항공 안전 기관(EASA)이 다음과 같은 내용을 발표했습니다. AI 로드맵 2.0 5월 초에 AI를 산업에 통합하기 위한 세부적인 계획을 발표했습니다.
생성적 AI 사례 연구: 자동차 산업
생성 AI가 실제로 활용되는 또 다른 예는 다음과 같습니다. 생성적 디자인 소프트웨어 자동차 산업에서. 제조업체는 이 AI 기반 소프트웨어를 사용하여 광범위한 새롭고 복잡한 차량 시스템 설계를 만들기 시작했는데, 이는 생산할 수 있는 방대한 양의 데이터와 시뮬레이션 덕분입니다.
생성적 AI는 또한 차량 제조업체가 차량의 기계 및 센서 데이터를 보다 심층적으로 분석하여 매우 정확한 예측 유지 관리 예측을 할 수 있는 능력을 제공합니다. 과거 데이터를 사용한 이러한 분석은 문제를 훨씬 일찍 식별하는 데 도움이 되므로 제조업체는 문제를 예방하고 해결하기 위한 사전 조치를 취하여 효율성을 높이고 낭비를 줄일 수 있습니다.
생성 AI가 산업 메타버스를 개선할 수 있는 방법
생성적 AI는 제조 산업의 디지털 전환 여정에서 엄청난 잠재력을 가지고 있지만, 이 분야를 앞으로 이끄는 유일한 첨단 디지털 솔루션은 아닙니다. 제조 메타버스의 부상은 디지털 트윈의 도움으로 가상 세계를 만드는 능력 덕분에 이전보다 더 큰 프로세스 최적화로 이어졌습니다.
제조에서 디지털 트윈을 사용하면 제조업체가 실제 시스템의 가상 복제 버전에서 운영 프로세스, 기계 입력 및 자동화를 시뮬레이션할 수 있으므로 더 큰 유연성을 얻을 수 있습니다. 생성적 AI의 힘을 산업 메타버스와 결합함으로써 제조업체는 더 높은 수준의 효율성, 민첩성 및 혁신을 달성할 수 있습니다.
예를 들어, 생성 AI를 사용하여 생성된 디지털 쌍은 더 정확할 수 있으며 더 많은 실시간 데이터를 분석할 수 있습니다. 에너지 사용을 개선하다 기존 AI 및 머신 러닝 알고리즘과 비교해서. Deloitte의 15번째 연례 Tech Trends 보고서 또한 생성 AI가 새로운 공간 컴퓨팅 및 산업 메타버스와 결합되면 제조업체가 산업 내에서 새로운 진전을 이룰 뿐만 아니라 향상된 역량을 확보할 수 있도록 하는 새로운 "성장 촉매제"가 될 것이라고 명시합니다.
산업 메타버스에서 생성 AI를 사용하는 데 따른 잠재적 과제
산업 메타버스에서 생성적 AI를 사용하는 잠재적 이점은 수없이 많습니다. 그러나 제조업체가 이러한 고급 AI 기반 도구와 솔루션을 사용할 때 고려해야 할 과제도 있습니다.
AI 프로세스는 힘들 수 있습니다 필요한 데이터의 양이 방대하기 때문에 이러한 리소스 집약적 기능을 실행할 수 있는 적절한 장비가 없는 조직을 위해. 생성적 AI 알고리즘이 얼마나 까다로울 수 있는지를 감안할 때, 제조업체는 기존 인프라가 조직 내의 일상적인 운영 수요를 따라잡을 수 있도록 리소스를 균형 있게 조절하는 방법을 알아야 합니다.
게다가 생성 AI를 사용할 때 발생하는 다른 네 가지 일반적인 위험도 있습니다. AI를 위한 PwC의 위험 관리 플레이북이러한 위험에는 데이터 위험, 모델 및 편향 위험, 즉각적 또는 입력 위험, 사용자 위험이 있습니다.
제조업체는 이러한 위험과 이를 관리하는 방법을 알고 있어야 합니다. 여기에는 올바른 AI 거버넌스 전략 개발, 데이터 손상 방지, 사용자 오류로 인해 영향을 받는 데이터 사용 방지 등이 포함됩니다.
생성적 AI를 위한 조직 준비
생성적 AI는 스마트 제조와 산업 메타버스에 상당한 영향을 미치고 있습니다. Industry 4.0이 더욱 성숙해짐에 따라 이러한 새롭고 더욱 진보된 스마트 제조 기술은 제조업체가 디지털 전환 목표에 더욱 가까이 다가가 효율성과 유연성을 높이고 비용, 낭비, 가동 중단 시간을 줄일 수 있습니다.
그러나 제조 리더는 해결해야 할 영역을 식별하지 못하면 운영을 개선할 수 없다는 것을 이해해야 합니다. 중립적인 벤치마킹 도구와 성숙도 평가 프레임워크의 도움으로 스마트산업 준비지수(SIRI), 그들은 조직적 개선을 통해 운영을 다음 단계로 끌어올릴 수 있을 것으로 기대할 수 있습니다.
