Highlights
최근 기업들은 AI를 통해 제품 생산을 최적화하고 품질을 향상하고 있습니다
최근 기업들은 AI 기술을 통해 제품 품질 모니터링 및 시스템 자동화를 추진하고 있습니다. 제조업에서는 로봇과 머신 비전을 통한 공정 자동화가 늘어나고 있으며 예측 분석을 통해 수요 예측과 재고 최적화를 진행하고 있습니다. 고객 서비스 분야에서는 AI 챗봇과 음성 인식 기술을 활용하여 상담 경험을 향상하고, 품질 향상을 위해 제품 검사와 품질 통제를 자동화하고 있습니다. 이러한 기술적 흐름은 결국 기업의 비용 절감과 생산성 향상을 통해 시장에서의 경쟁력을 강화하는 데 중요한 역할을 합니다.
제품 생산 자동화와 품질 향상은 곧 기업의 경쟁력으로 연결됩니다
AI 기반 시스템 자동화는 반복적인 규모 있는 작업들을 정확하고 빠르게 수행하여 생산성을 높이고 인력을 대체하거나 보조함으로써 인력 리소스를 절감할 수 있습니다. 빠른 데이터 처리와 정확성은 작업 시간을 단축하고 자원을 최적화하여 자본 비용을 절감합니다. AI는 센서 데이터, 이미지, 음성 등 다양한 소스에서 데이터를 수집 및 분석하고 제품의 시각적 결함, 온도, 압력, 진동 같은 다양한 요소를 실시간 모니터링하여 생산 과정에서의 품질 문제를 조기에 파악하고 불량품을 줄일 수 있습니다. SK AX는 AI는 머신 러닝 알고리즘을 사용하여 새로운 패턴이나 문제를 감지하며 사람이 범할 수 있는 휴먼 에러를 줄이고 일관된 품질을 유지합니다. 이를 통해 고객 서비스 품질 향상과 규모 확장에 유연하게 대응하여 경쟁 우위를 확보하고, 지속적인 성장을 실현할 수 있습니다.
실시간 모니터링으로 신속하고 정확한 의사 결정을 지원합니다
SK AX는 기업이 실시간으로 데이터를 기반으로 더 나은 의사 결정을 내리고 효율적인 비즈니스를 운영할 수 있게 도와줄 수 있습니다. AI 기술을 통해 제품 생산 라인에서 실시간으로 품질을 감지하고 결함을 자동으로 탐지할 수 있습니다. AI 모델은 이미지, 센서 데이터 등을 분석하여 품질 불량을 식별하고 즉각적인 조치를 취하도록 도와줍니다. 제품 품질에 이상이 발생하면 생성형 AI가 즉시 경고 및 알림을 보내며, 생산 과정의 통계적 데이터를 제공하여 생산 라인의 품질 동향을 모니터링하고 개선 방향을 제시합니다.
Features
데이터를 다각도로 활용한 수요 예측과 생산계획 수립
AI는 다양한 소스를 통해 데이터를 수집하고 생산에 영향을 주는 내/외부 데이터를 분석하여 수요 예측을 향상합니다. 이를 통해 기업은 원재료 및 인력 수급을 고려한 효율적인 생산 계획을 수립하고 최적화할 수 있습니다. 생산량을 확대하면서 품질 안정성도 높일 수 있습니다.
실시간 결함 탐지 및 알람 제공
생산 공정의 실시간 데이터를 생성형 AI로 모니터링하여 결함을 탐지하고 즉각적으로 알람을 제공합니다. 이를 통해 잠재적인 문제나 장애를 신속하게 감지하고 대응함으로써 시스템의 안정성을 유지하고 생산성을 향상시킬 수 있습니다. 결함이 발생하면 빠르게 대응하고 문제를 최소화하기 때문에 제품 품질 향상은 물론 생산 효율에도 긍정적인 영향을 줄 수 있습니다.
자연어 기반 코딩
생성형 AI를 통해 자연어 기반 코딩이 가능해짐에 따라 개발자가 아닌 생산 엔지니어가 직접 PLC 장비를 제어하고, 고도화할 수 있습니다 자연어 기반 코딩은 비전문가도 쉽게 코드를 작성하고 이해할 수 있으며, 프로토타이핑과 개발 사이클을 단축시키고 코드 이해와 유지보수를 간소화합니다. 빠른 개발과 지식 공유, AI 통합을 가능케 하여 소프트웨어 개발 생산성을 향상시킵니다.
