린 AI: 린 프로덕션이 제조업에서 AI를 만나다



린(Lean)은 낭비를 최소화하여 효율성과 효율성을 개선하기 위한 일련의 관리 관행으로 정의됩니다. 린의 핵심 원칙은 부가가치가 없는 활동과 낭비를 줄이고 제거하는 것입니다. 린 제조는 공장, 생산 라인 및 기계에서 가능한 한 많은 낭비를 없애며 성능을 향상시키는 일련의 원칙과 기법입니다. 특히 지속적인 개선과 낭비를 최소화하면서 제공 가치를 극대화합니다. 다시 말해서, 린 생산은 "더 적은 것으로 더 많은 것을 하는 것"입니다.

기업은 항상 인력 수, 제조 공정에 필요한 비용이나 재료의 양과 같이 보유한 자원의 양에 따라 제한점이 정해져 있습니다. 린 제조는 또한 더 많은 이윤을 창출하기 위해 비용을 줄이기 위해 낭비를 없애는 것에 초점을 맞춘 프로세스입니다.


AI가 필요한 린 제조


많은 훌륭한 아이디어와 마찬가지로 린 제조도 매우 간단한 아이디어로 보이지만 구현하기 매우 어려운 아이디어입니다. 린 제조의 가장 간단한 정의는 가장 효율적이고 가장 낭비가 적은 방법으로 무언가를 하는 것입니다. 쉬워 보이지만, 무엇이 낭비를 수반하는지 그리고 무엇이 소모 가능한지에 대해 자세히 접근하면, 상황은 복잡해질 수 있습니다. 바로 여기가 AI가 필요한 시점입니다.


AI가 선도산업에서 큰 역할을 계속함에 따라, AI는 제조업의 세계에 역시 진출했습니다. AI의 부상은 생산에서 지속적인 개선을 달성하기 위한 혁신적인 수단을 도입시켰습니다.


연구에 따르면 지난 2년 동안 AI를 채택한 제조업체의 80%가 중간(23%) 또는 상당한(57%)의 가치 상승을 실현했습니다. 이들 기업 중 다수는 IoT 센서에서 데이터를 수집하여 AI가 프로세스와 비즈니스 결과를 최적화하는 데 활용하고 있습니다.



공정 엔지니어는 AI의 힘으로 손실 영역을 파악하고 제품 결함 및 비효율성을 줄이는 집중적인 조치를 취함으로써 생산 낭비를 예측하고 또 예방할 수 있습니다.


AI는 사람, 정보, 그리고 기계들 사이의 더 나은 연결성을 제공하고 제조사들이 제품과 공정들을 최적화하는 방법을 개선시킵니다. 제조업체가 린 제조로 인해 혜택을 누린 것처럼, AI도 생산성 향상의 다음 진화 단계가 될 것으로 예상됩니다.



오늘날의 린 제조 시스템은 깊은 조직 지식을 실제적인 행동과 비즈니스 가치로 전환하면서 조립 라인 직원의 경험을 주도합니다. 기업의 리더들이 직원 경험을 새로운 역할 및 기술 구조 개발에 통합함에 따라 린 제조와 AI는 혁신의 잠재력을 가지고 있습니다.


제조업에서, AI의 사용은 비싸고 최신형의 제조 장비에 투자하지 않고도 생산을 최적화할 수 있습니다. 연구원들은 제조에 AI 솔루션을 사용하면 수확 손실을 크게 줄일 수 있다고 추정합니다. AI와 린을 결합하면 이전에 정비사와 작업자의 시간이 필요했던 결점을 줄일 수 있는 최적의 설정점이 식별됩니다. 또한, AI는 생산 가치를 늦추거나 손상시키지 않고 관찰, 분석 및 해결책을 수행할 수 있습니다. 게다가, AI는 시간이 지날수록 문제를 해결하는 방법을 개선시킵니다.




마치며


AI를 제조에 도입하는 것은 린 제조를 달성하는 현명한 방법입니다. 그러나 이 모든 것은 데이터를 한 위치로 가져와 분석시키는 것으로 시작해야 합니다. 제조 공정을 디지털화 하는 것이 좋은 시작이라고 할 수 있습니다. 생산 기록 데이터, 주기 시간 데이터 수집, 각 공정 분석 등을 통해 기업은 제조 상황을 전체적으로 파악하고 보다 효율적인 린 제조 환경을 조성하기 위한 단계를 수행할 수 있습니다.


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