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[제조업에서 증강현실과 AI의 실용화] 제조에 AR 및 AI기술을 구현하면 많은 이점이 있지만 이러한 심층 자동화가 전 세계적으로 작동할 수는 없다는 점을 이해해야 한다. 기계가 매우 비싸고 기업이 사람들을 현장에서 놀게 할 수 없는 국가에서는 AI 및 AR을 창고 프로세스에 적용하는 것이 합리적이다.

박영숙세계미래보고서저자 | 기사입력 2022/11/13 [17:54]

[제조업에서 증강현실과 AI의 실용화] 제조에 AR 및 AI기술을 구현하면 많은 이점이 있지만 이러한 심층 자동화가 전 세계적으로 작동할 수는 없다는 점을 이해해야 한다. 기계가 매우 비싸고 기업이 사람들을 현장에서 놀게 할 수 없는 국가에서는 AI 및 AR을 창고 프로세스에 적용하는 것이 합리적이다.

박영숙세계미래보고서저자 | 입력 : 2022/11/13 [17:54]

 

제조업에서 증강현실과 AI의 실용화

밝은 선의 그래픽으로 둘러싸인 증강 현실 헤드셋을 착용한 인간

사진: iStock.com/Thinkhubstudio

증강현실(Augmented Reality, AR)은 사용자가 있는 환경의 확장으로 텍스트, 그래픽 및 멀티미디어 콘텐츠가 실시간으로 풍부해진다. 그 목표는 의미 있고 관련성 있는 정보로 물리적 세계를 향상시키는 것이다. AR 개발 이후 인기 모바일 게임인 Pokemon GO와 같은 엔터테인먼트 또는 IKEA Studio App과 같은 마케팅에 주로 사용되었다. 그러나 점차적으로 제조를 포함한 다양한 산업 전반에 걸쳐 AR이 통합되는 것을 목격했다.

제조 현장과 창고는 위험하고 종종 혼란스러운 장소가 될 수 있다. 점점 더 복잡해지는 AI기반 기계는 창고 직원을 교육하거나 필요한 경우 기계를 수리하기 위해 점점 더 전문화된 현장 전문가를 필요로 한다. 쉽게 구할 수 없고 상당히 비싸다. 여기에서 증강 현실이 작동하여 원격 기술, 유지 관리 및 협업을 지원한다.

AI 및 AR 기술을 구현하는 것은 기업에 비용이 많이 들 수 있지만 실제 사용에 대한 투자 수익은 무시할 수 없다. ROI는 기계가 인공 지능을 사용하여 운영 문제를 자가 진단하여 증강 현실을 통해 지상 직원에게 쉽게 제시할 수 있는 운영 효율성의 형태로 나타난다. AI 및 AR은 또한 워크플로를 원활하게 예약하여 기계 가동 중지 시간을 줄이거나 아예 방지하는 데 도움이 된다. 자체 진단 경고를 통해 기계 과용을 방지하고 기계 기록 및 통계를 즉시 표시하며 기계의 전반적인 상태를 유지하는 데 도움이 된다.

제조 산업에서 증강 현실의 실제 사용은 다음과 같다.

1. 적극적인 교육 및 기술 향상.기술 직원은 스마트폰이나 태블릿을 통해 스마트 기계를 관찰하고 특정 기계에 마우스를 가져가면 사용 방법을 배우는 데 도움이 되는 애니메이션으로 인사를 받을 수 있다. 기계를 유지 관리하는 동안 모든 단계를 완료할 수 있도록 하는 튜토리얼 추종자가 있을 수도 있다. 마찬가지로 현장 전문가가 기계를 수리해야 하는 경우 기계의 작동 통계를 즉시 표시할 수 있으므로 수동 점검을 수행할 때 손실될 수 있는 시간과 에너지를 절약할 수 있다.

2. 디지털 작업 지침. 마찬가지로 AR 작업 지침은 표준화된 프로세스를 통해 작업자를 안내합니다. 한 장의 사진으로 한 번에 세 가지 작업을 읽는 작업자 대신 AR은 작업 지침을 작업 표면에 직접 투영하여 작업자를 한 번에 한 단계씩 안내한다. 따라서 모든 초점은 작업자의 시간, 오류 및 인지 부하를 크게 줄이는 한 가지 작업의 품질에 있다. 이와 함께 AR을 사용하면 디지털 작업 지침을 더 쉽게 작성할 수 있다. 단계에 시각 및 청각 신호를 추가하면 필요한 텍스트가 줄어든다.

3. 품질 보증.품질을 확보하기 위해서는 검사와 검증이 매우 중요하다. 그러나 프로세스가 끝날 때까지 검사가 수행되지 않는 것이 일반적이다. 가이드 AR솔루션을 사용하면 작업 지침에 주기 시간을 방해하지 않고 모든 단계에서 빠른 검사를 통합할 수 있다.

4. 인체 공학. 증강 현실은 주변 표면에 디지털 오버레이를 표시하므로 필요에 따라 조정할 수 있다. 모든 사람이 같은 환경에서 일하는 것은 아니다. 작업 유형, 작업 위치, 한 번에 수행하는 작업의 양에 대한 조정이 필요하다. 인체 공학에서 이들은 물리적, 인지적, 조직적 요구로 정의된다. 함께 인체 공학은 작업자가 작업과 상호 작용하는 방식에 큰 영향을 미친다.

자동화의 부상은 또한 사용 가능한 프로세스 데이터의 증가로 이어졌다. 그러나 수동 프로세스는 여전히 관련이 있으며 제조업체는 이러한 프로세스에서 새로운 데이터를 수집하는 경우가 거의 없다. 증강은 두 프로세스가 함께 작동하도록 한다. AR기술을 통해 제조업체는 수동 프로세스와 자동화된 데이터에 동시에 액세스할 수 있다. 주기 시간과 결함을 계속 수집하지만 더 많은 참조 지점을 추가한다. 예를 들어, 증강 작업 지침은 단계 시간, 결함을 유발한 정확한 작업 및 실시간 운영 메트릭을 추적한다. 전체적으로 이 추가된 수동 데이터는 공장 기능에 대한 광범위한 그림을 제공하여 문제가 발생하는 정확한 시기와 위치를 보여준다.

제조에 AR 및 AI기술을 구현하면 많은 이점이 있지만 이러한 심층 자동화가 전 세계적으로 작동할 수는 없다는 점을 이해해야 한다. 기계가 매우 비싸고 기업이 사람들을 현장에서 놀게 할 수 없는 국가에서는 AI 및 AR을 창고 프로세스에 적용하는 것이 합리적이다. 그러나 노동력이 저렴한 개발 도상국의 경우 주머니에 구멍을 뚫고 노동자를 교육하고 훈련시키는 데 매우 오랜 시간이 걸리는 기술을 기업에 적용하도록 설득하는 것은 엄청난 일이 된다. 말할 것도 없이, 기계를 유지 관리하고 수리하는 데 필요한 일부 부품을 쉽게 구할 수 없어 ROI를 완전히 무효화할 수 있다.


글을 쓴 Edmund Gair는 Viatick Pte Ltd 의 공동 설립자이다.

 

 

 

 
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