과제: 숙련 노동력 감소
오늘날 제조업체가 직면한 주요 장애물 중 하나는 숙련 노동력의 부족입니다. 노동력 감소는 이 문제를 더욱 심화시켜 생산 병목 현상과 비용 증가로 이어집니다. 이는 특히 노동력 부족과 함께 수요가 높은 고임금 국가에서 우려되는 사항입니다 홈페이지gpt.
솔루션: 향상된 효율성을 위한 AI
다행히도 AI와 컴퓨팅 파워의 발전은 혁신적인 솔루션을 제공합니다. 이러한 기술을 제조 공정에 통합함으로써 회사는 상당한 효율성 향상을 달성할 수 있습니다. AI 알고리즘은 최적화에 뛰어나 새로운 수준의 생산성을 창출하고 운영을 간소화합니다.
AI: 산업 4.0의 초석
제4차 산업 혁명이라고도 알려진 Industry 4.0은 자동화와 자율 시스템 개발을 강조합니다. 이 개념은 노동력 부족 속에서 증가하는 수요를 해결해야 할 필요성에서 생겨났습니다. Industry 4.0의 핵심 측면은 물리적 환경과 디지털 환경을 통합하여 인간, 기계, 데이터 간의 협업을 촉진하는 것입니다.
데이터의 힘: 기계 가공에 AI를 활용하다
제조 분야에서 AI의 기반은 데이터에 있습니다. 생산 라인은 점점 더 디지털화되어 물리적 프로세스를 귀중한 정보의 보고로 전환하고 있습니다. 이 데이터는 몇 가지 주요 유형으로 광범위하게 분류할 수 있습니다.
센서 데이터: 최신 CNC 기계 및 기타 생산 장비에는 가공 프로세스 전반에 걸쳐 실시간 데이터를 수집하는 광범위한 센서가 장착되어 있습니다. 이 데이터에는 다음이 포함될 수 있습니다.
스핀들 속도 및 이송 속도: 이러한 매개변수는 절삭 공구와 작업물 사이의 상호 작용에 직접적인 영향을 미칩니다.
진동 데이터: 센서는 공작 기계의 진동을 감지하여 공구 마모, 불균형 또는 기타 문제와 관련된 잠재적인 문제를 나타낼 수 있습니다.
온도 데이터: 온도를 모니터링하면 도구나 작업물을 손상시킬 수 있는 과열 문제를 조기에 감지할 수 있습니다.
전력 소비 데이터: 전력 소비 데이터를 분석하면 기계 가공 프로세스의 비효율성을 파악하고 에너지 최적화 기회를 찾는 데 도움이 될 수 있습니다.
과거 생산 기록: 제조 시설은 과거 생산 실행에 대한 광범위한 기록을 유지합니다. 이 데이터에는 다음과 같은 정보가 포함될 수 있습니다.
재료 특성: 가공되는 재료의 특정 특성을 이해하는 것은 적절한 절삭 공구와 매개변수를 선택하는 데 매우 중요합니다.
절삭 공구 데이터: 이전 생산 과정에서 사용된 절삭 공구의 유형, 크기, 마모 특성에 대한 정보는 향후 기계 가공 프로세스를 최적화하는 데 중요합니다.
공정 매개변수: 스핀들 속도, 이송 속도, 절삭 깊이와 같은 과거 가공 매개변수의 기록은 비교 및 최적화를 위한 과거 기준을 제공합니다.
생산 시간 데이터: 과거 생산 시간을 분석하면 병목 현상을 파악하고 전반적인 처리량을 개선할 수 있는 기회를 얻을 수 있습니다.
품질 관리 데이터: 과거 품질 관리 검사 기록을 사용하여 반복되는 문제를 파악하고 예방 조치를 취할 수 있습니다.
외부 데이터: 제조 시설 내에서 생성된 데이터 외에도 일부 AI 솔루션은 외부 데이터 소스를 활용할 수도 있습니다. 여기에는 다음이 포함될 수 있습니다.
시장 데이터: 시장 동향과 고객 수요를 이해하면 생산 계획 및 최적화 결정에 도움이 될 수 있습니다.
날씨 데이터: 특정 소재나 공정의 경우 온도나 습도와 같은 환경적 요인이 가공 결과에 영향을 미칠 수 있습니다.