기계 학습을 제조에 적용해야 하는 5가지 이유

Alberto Martínez, CEO Lantek

하지만... 어떻게 해야 제품 및 서비스의 품질을 유지하면서 비용을 증가시키지 않고 이 목적을 달성할 수 있을까요? 이 과제는 기계 학습 또는 자동 기계 학습이라는 혁신적인 도구의 구현에 달려 있습니다.

이러한 인더스트리 4.0은 생산 체인에 폭넓은 기회를 제공하여 생산성을 향상시키고, 비용을 절감하며, 실시간으로 생산 체인을 최적화하는 알고리즘과 기업이 생성하는 데이터의 분석을 통해 효율성을 제고할 수 있습니다. 첨단 제조 분야에서 기계 학습이 제공하는 이점에 대해 자세히 살펴보기로 하겠습니다.

1. 데이터분석. 디지털화는 더 이상 한 가지 부문에 국한된 문제가 아니며, 모든 부서에 적용될 수 있는 전략이 되어야 합니다. 이를 위해서는 기업이 생성하는 방대한 양의 데이터를 컴퓨터로 처리하고 인식해야 합니다. 그때부터, 전체가 하나의 비전을 가지도록 모든 영역에 데이터를 통합하고, 최대한 활용하여 보다 나은 결정을 내릴 수 있도록 해야 합니다. 이러한 방식으로, 기계는 실시간으로 학습하고 모든 설정에 대한 응답을 제공합니다. 기계의 상태 파악과 필요한 경우 시간을 낭비하지 않기 위한 제조 재배포, 주문서의 자재 요구 사항을 충족하기 위한 창고 용량 확인, 납기를 맞추기 위한 주문 진행 상황 시각화 등이 그러한 예입니다.
   
   
2. 예측. 데이터의 이력 기록을 통해 시스템은 미리 생각할 수 있습니다. 생산 측면에서, 단골 고객의 새로운 주문을 예측하고, 매출 증대를 위해 새로운 소비 행태를 파악하며 주문량에 부합하도록 작업량을 조정합니다. 이 모든 것을 다른 영역으로 확대할 수 있습니다. 재고 측면에서는, 보다 효율적인 재고 관리에 도움이 되며 잠재적 재고부족을 예상할 수 있습니다. 이러한 예측 능력은 결함이 발생하기 전에 검출할 수 있고 요구에 따라 수정을 프로그램할 수 있는 방식으로 유지보수와 같은 다른 프로세스로 확대될 수 있습니다.
   
   
3. 자동화. 기계는 실제 상황에서 발생한 사건(예정에 없던 중단, 긴급 주문, 작업자 부족...)으로부터 학습합니다. 그때부터, 기계 학습이 제공하는 다수의 응답을 자동화할 수 있으며, 이로써 플랜트에는 조작자가 더 이상 필요치 않게 되므로 가치를 창출하는 다른 활동에 더 많은 시간을 할애할 수 있습니다. 또한, 불량한 품질 패턴을 파악하도록 기계를 교육할 수 있으므로 재작업이 줄어듭니다. 아시다시피, 자동화는 민첩성과 생산 속도를 크게 높이는 동시에 직원들은 다른 분야에 주력할 수 있습니다.
   
   
4. 처방. 이 혁신적인 도구는 또한 가상의 방식으로 조립 라인의 용량을 시각화합니다. 이런 점에서 시스템이 계획된 마감시간 내에 기계가 작업량을 처리할 수 없음을 감지하는 경우, 다른 주문의 가능한 지연을 평가하고 대체품을 제공하거나 일부 경우에는 이를 자동화합니다. 또한 요율을 규정할 수도 있습니다. 모든 정보를 실시간으로 확보함으로써, 시스템은 적절한 마진을 제공하는 방식으로 비용(원료, 에너지 등의 비용)과 수요를 고려하여 가격을 제안합니다.
   
   
5. 맞춤화. 대량 생산은 비교적 중요하지 않게 되었습니다. 맞춤식 주문이 늘어나고 있으며, 자동 학습 기능을 이용하면 마찬가지로 맞춤형 작업을 전담하는 직원이 필요치 않게 됩니다. 기계는 최대의 정밀도로 신속하게 생산할 수 있을 것입니다. 더욱이, 이는 제품의 제조 및 판매를 넘어 업계의 새로운 비즈니스 모델을 의미합니다. 즉, 해당 물품의 맞춤화와 같이 한 가지 물품을 둘러싼 다양한 서비스를 제공할 수 있습니다.

따라서, 경쟁력을 잃지 않게 할 뿐만 아니라 디지털화 측면에서 스페인이 유럽 국가의 기준이 되도록 이러한 획기적인 도구를 지원해야 합니다.