컴퓨터 비전은 실시간 데이터를 통해 제조 산업을 변화시키고 있습니다.

플라톤에 의해 재발행

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컴퓨터 비전은 실시간 데이터를 통해 제조 산업을 변화시키고 있습니다. — 일러스트 : © IoT For All

비행 중 비행기의 전체 부분이 이탈했다는 최근 헤드라인은 놀라웠고 거의 믿을 수 없었습니다. 다음과 같은 다른 제조 헤드라인과 함께 사용:FDA, Eli Lilly 공장에서 새로운 제조 실수 발견, ""공장에서는 납 중독으로 인해 리콜된 사과 소스 패킷을 테스트한 적이 없다고 FDA는 밝혔습니다."와"치명적인 위험 우려로 럭셔리 자동차 리콜,”라고 말하는 것이 덜 충격적인 느낌이다.

제조업은 혁신적인 기술 덕분에 지난 수십 년 동안 상당한 변화를 겪었습니다. 레이저 절단, 용접 및 마킹의 발전부터 CNC 기계 및 기타 기술의 확산에 이르기까지 공장 현장에는 다양한 사람, 도구, 차량이 포함되며 점차 로봇도 포함됩니다.

그러나 기술이 더욱 정교해짐에도 불구하고 제조업체는 비용을 절감하고 안전 표준을 유지하는 동시에 생산성(그리고 궁극적으로 수익)을 높이는 데 있어 여전히 많은 과제에 직면해 있습니다.

이러한 일반적인 문제점을 해결하기 위해 전체 제조 프로세스를 실제로 조명하는 기술 중 하나가 Vision AI입니다. 기존 카메라를 활용하는 컴퓨터 비전은 물체, 사람, 이벤트를 실시간으로 감지하여 운영을 획기적으로 개선하고 ROI를 높입니다.

컴퓨터 비전의 영향

컴퓨터 비전은 실용적인 AI입니다. 다른 대중적인 AI 기술과 달리 컴퓨터 비전은 전례 없는 시각적 데이터를 실시간으로 제공하여 운영에 직접적인 영향을 미칩니다. 새로운 것을 생성하거나 이미지나 텍스트를 생성하지 않으며 단지 분주한 공장 현장에서 추가적인 눈 역할을 할 뿐입니다.

같지 않은 생성 적 AI, 컴퓨터 비전은 불필요한 가동 중지 시간을 찾아내고, 비용이 많이 드는 이상과 결함을 찾아내고, 비효율성을 밝혀 관리자가 생산성을 극적으로 향상시키는 데 도움을 줄 수 있습니다. 업계에 관계없이 운영을 실질적으로 변화시키기 위해 이러한 종류의 즉각적이고 실행 가능한 데이터를 제공하는 다른 AI는 없습니다.

컴퓨터 비전 사용 사례

제조의 세부 사항은 다양하지만 직면하는 문제의 유형은 유사합니다. 예를 들어, 의약품 제조업체와 자동차 제조업체는 모두 긴 생산 라인, 노동력, 장비를 관리하고 안전을 보장해야 합니다.

모든 제조업체의 경우 생산 중 어느 한 지점에서 발생하는 문제는 신속하게 지연, 사고 및 수백만 달러의 수익 손실로 이어질 수 있습니다. 당연히 제조업체의 83%가 그렇게 믿고 있습니다. 스마트 팩토리 솔루션이 변화할 것입니다 5년 안에 제품이 만들어지는 방식. 컴퓨터 비전은 이러한 변화의 최전선에 있을 것입니다.

보다 구체적으로 컴퓨터 비전은 다음을 제공할 수 있습니다.

이상 및 결함 감지

수동 검사는 피로와 불일치가 발생하기 쉬우며 결함 누락 및 비용이 많이 드는 리콜로 이어집니다. 모든 일반 제조업체는 전체 매출의 약 20%에 해당하는 품질 저하 비용을 부담합니다.

컴퓨터 비전을 사용하면 제조업체는 이상 현상 및 결함 감지를 자동화하여 린(Lean) 제조를 극대화할 수 있습니다. 방대한 이미지 데이터 세트에 대해 훈련된 Vision AI 기반 알고리즘은 비교할 수 없는 정확성과 속도로 가장 작은 변칙과 결함까지 식별하여 제품 품질을 보장하고 리콜을 줄일 수 있습니다.

예를 들어, 컴퓨터 비전 픽셀 수준에서 이미지를 분석하여 이상 및 결함을 나타내는 변형을 찾아낼 수 있습니다. 이는 제품 품질을 향상시킬 뿐만 아니라 폐기물 및 재작업 비용을 줄여 문제가 발생할 때 이를 포착합니다.

프로세스 최적화

계획되지 않은 가동 중지 시간(노동 문제, 공급망 지연 또는 기계 결함으로 인해)은 최종 제품에 관계없이 제조업체에게 현실입니다. 큰 식물은 잃습니다 323 생산 시간 이는 시간당 $532,000(연간 공장당 $172)에 해당합니다. 전체 생산 라인에 대한 가시성이 없으면 이러한 지연을 효율적으로 관리하기가 어렵습니다.

제조업체는 종종 기존 카메라를 활용하여 전례 없는 실시간 통찰력을 제공하는 컴퓨터 비전을 배포하여 병목 현상을 즉시 해결하고 프로세스를 개선하며 기계 사용을 보다 효율적으로 관리할 수 있습니다. 제조업체는 실시간 시각적 데이터를 분석하여 비효율성을 찾아내고 작업 흐름을 최적화하며 전반적인 생산 처리량을 향상시킬 수 있습니다.

이러한 개선은 특히 노동력 부족이 지속될 때 인력 배치를 최적화하는 데 도움이 될 수 있습니다. 딜로이트 예측 2030년까지 1만 명 이상의 미국 제조업 근로자가 부족합니다(연간 XNUMX조 달러의 기회 비용). Vision AI로 프로세스를 최적화함으로써 제조업체는 인적 자원을 더 효과적으로 관리할 수 있습니다.

안전성 강화

움직이는 부품, 날카로운 모서리, 뜨거운 표면이 있는 제조 기계는 본질적으로 위험합니다. 미국에서 직장 부상의 15%는 모니터링되지 않는 환경으로 인해 근로자가 사고와 부상에 노출될 수 있는 제조 작업에서 발생합니다.

컴퓨터 비전은 연중무휴 24시간 운영을 감시하여 안전 위험을 실시간으로 감지하고 사고가 발생하기 전에 예방할 수 있습니다. 안전 경고는 특정 요구 사항에 맞게 사용자 정의할 수 있으므로 올바른 사람에게 경고가 전달되고 즉각적인 조치를 취할 수 있습니다.

히트매핑 및 트래픽 분석

작업자 이동, 자재 흐름, 장비 활용도에 대한 가시성이 부족하여 대규모 제조 공장을 관리하기가 어렵습니다. 대부분의 제조업체는 현재 보안을 위해 카메라를 사용하지만 일반적으로 문제가 있는 경우에만 영상을 검토합니다.

수집된 모든 데이터는 과거 사건을 해석하기 위해 소급하여 사용됩니다. 생산 프로세스에 대한 통찰력이 제한되어 있기 때문에 출력 및 리소스 할당을 최적화하기가 어렵습니다.

Vision AI는 시각적 데이터를 히트맵 및 교통 분석 대시보드로 변환하여 제조업체가 작업자 배치를 최적화하고 자재 처리를 개선하며 활용도가 낮은 장비를 식별하여 효율성을 높이고 비용을 절감할 수 있도록 지원합니다.

컴퓨터 비전 수용

컴퓨터 비전을 제조업에 통합하는 것은 단지 미래 지향적인 추세가 아닙니다. 그것이 오늘날 일어나고 있는 현실이다. 소규모 스타트업부터 업계 거대 기업까지, 기업들은 이 혁신적인 기술의 이점을 누리고 있습니다.

하드웨어 및 소프트웨어 비용이 감소하고 AI 알고리즘이 더욱 정교해짐에 따라 앞으로 더 폭넓은 채택을 기대할 수 있습니다.

제조업의 컴퓨터 비전은 인간을 대체하는 것이 아닙니다. 그것은 우리의 능력을 강화하여 기계가 지루하고 오류가 발생하기 쉬운 작업을 처리하는 동안 우리가 더 높은 수준의 작업에 집중할 수 있도록 하는 것입니다. 컴퓨터 비전을 통해 공장은 점점 더 효율적이고 생산적이며 안전하고 지속 가능해집니다.