제조 공정에 AI 도입을 통한 품질 비용 절감

제조업의 품질 비용이 계속 증가하고 있습니다. 아무리 숙련된 수동 검사 마저도 속도가 느리고, 비효율적이며, 비용이 많이 들고, 잠재적인 위험이 존재할 수 있습니다. 검사중 절반 이상은 누군가의 육안 확인이 필요합니다. 제조사들이 카메라를 사용할 때도, 잠재적인 데이터의 극히 일부분만을 포착하고 있습니다.


신기술은 품질을 최적화하는 데 중요한 역할을 할 수 있습니다. AI는 결함의 라이브러리를 기반으로 제품을 확인하는 데 도움을 줄 수 있습니다. AI는 문제를 암시하는 이미지나 진동의 변화를 감지할 수 있고 이는 품질 관련 비용이 크게 절감됨을 의미합니다.



더 자세히 알아보기 전에 먼저 품질 비용에 대해 알아보겠습니다.


품질 비용을 정의하는 많은 정의와 모델이 있습니다. 간단히 말해 품질비용은 고장을 방지하기 위해 지출되는 추가 비용입니다. 품질 저하로 인해 발생하는 비용이 전체 운영의 15%~20%에 달할 수 있기 때문에 매우 중요합니다. 해당 비용의 60~70%는 내부 및 외부 장애로 인해 발생합니다.



그렇다면, 품질 비용을 측정하는 것이 왜 중요할까요?


왜냐하면 품질에 대한 투자가 전체 비즈니스 성과에 어떤 영향을 미치는지 파악할 수 있어야 하기 때문입니다. 또한 자원을 가장 효율적으로 사용하는 동시에 최상의 솔루션을 제공하는 데 도움이 될 수 있기 때문입니다.


품질 비용을 통해 제조업체는 품질 측정 기준을 기업 측정 기준에 맞출 수 있으며, 고위 경영진은 낮은 품질 제품이나 프로세스가 회사의 순이익에 미치는 영향을 실감할 수 있습니다. 기업은 린 제조와 지속적인 개선으로 AI 기반 솔루션에 초점을 맞춘 품질에 체계적으로 접근해 한 단계 더 나아갈 수 있습니다. 이를 통해 동종 업체보다 훨씬 저렴한 비용으로 호환 제품을 출시할 수 있습니다.



효율성 향상 및 품질 비용 절감


AI는 오늘 날 가장 인기 있는 주제입니다. 현존하는 AI 기술로 비즈니스 생산성을 40%까지 높일 수 있습니다.


머신러닝 형태의 AI는 품질 과정 전반에 걸쳐 배치할 수 있는 새로운 도구를 제공합니다. 공통적인 품질 비용 분석을 뒤집음으로써 AI는 예방 및 평가 단계에 배치될 수 있습니다. 이러한 초기 단계의 AI 활용을 통해 기업은 전체적인 품질을 높이면서 동시에 총비용을 획기적으로 줄일 수 있습니다.



머신러닝의 힘으로 넷플릭스는 2017년 10억 달러를 절감하는 데 성공했습니다. 기업이 AI를 활용할 때 고객 중 34%가 제품과 서비스에 더 많은 돈을 쓰는 것으로 나타났습니다. 이와 별개로 49%는 AI를 사용할 경우에 기업의 제품을 더 자주 소비할 것이라고 밝혔습니다.


오류는 제품 출시를 지연시킬 수 있을 뿐만 아니라 회사에 큰 손실을 입힐 수 있습니다. 하지만 AI를 사용한다면 오류를 최소화하고 동시에 회사의 효율성을 높일 수 있습니다. 초기 단계에서 AI 활용을 통해 기업은 전체적인 품질을 높이면서 총비용을 획기적으로 줄일 수 있습니다.



앞서 말한 정보는 AI가 매우 도움이 될 수 있다는 것을 증명하기에 충분할 것입니다. AI의 힘으로 품질 비용을 줄이고 효율성을 높이며 비즈니스를 더 성공적으로 만들 수 있습니다.



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AI 기반 솔루션에 투자하는 것을 망설이지 마십시오. AI 솔루션은 수많은 이점을 제공하며 높은 ROI(투자 수익)를 제공합니다. 게다가, AI 기술을 구현하는 것은 사실상 현대 세계에서 필수적인 일입니다. AI 없이는 이제 경쟁이 치열한 시장에서 살아남기 어렵습니다. AI의 도움으로 더 적은 투자로 더 많은 수익을 창출 해보세요.



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출처

https://asq.org/quality-resources/cost-of-quality

https://www.accenture.com/us-en/insights/artificial-intelligence-summary-index2

https://www.globaltechcouncil.org/artificial-intelligence/how-can-ai-help-businesses-in-lowering-the-marketing-cost/

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