손으로 쓴 테이블의 시대는 지났습니다.생산 계획은 이제 디지털화되었으며 PC 애플리케이션과 특수 시스템을 통해 관리되고 있습니다.이로 인해 AI가 강화된 생산 제어 시스템에 대한 수요가 증가하고 있습니다.그렇다면 AI는 생산 관리에 어떤 영향을 미칠까요?이 블로그에서는 조직이 생산 관리에 AI를 도입하는 이유, AI를 통해 얻을 수 있는 이점, 사용 사례를 알아봅니다.
생산 관리에 AI를 도입하는 것이 주목을 받고 있는 이유는 무엇일까요?
생산 관리에 AI 기술이 더 많이 사용되는 이유는 무엇일까요?생산 관리의 목적을 살펴보면서 AI와의 관계를 생각해 봅시다.
생산 관리의 목적
생산 관리는 비용 효율성과 품질 보장을 위해 생산 활동을 감독합니다.또한 제조 산업에서 매우 중요한 제품의 “제조”와 “판매”를 최적화합니다.
자세한 내용은 생산 관리, 제조 관리 및 품질 관리에 대한 블로그를 참조하십시오.
생산 관리, 제조 관리 및 품질 관리의 차이점 | Stratus
생산 관리에 AI를 사용할 때의 이점
AI는 현재 생산 관리 작업에 사용되고 있습니다.AI 이전에는 생산관리 시스템을 도입한 후에도 해결하기 어려운 생산관리 문제가 많았습니다.각 부서의 과중한 업무량의 균형을 맞추려면 조직은 인력을 나누고 부서 간에 효과적으로 조정해야 합니다.
또한 원자재, 하위 자재, 진행 중인 작업 및 외주 부품도 생산 관리에 의한 관리 대상입니다.계약 누락이나 잘못된 주문이 발생할 위험이 항상 존재한다는 점에 유의하는 것이 중요합니다.
산업에 따라 수요 예측과 불량률 가정이 전혀 예측이 불가능하거나 경험과 직관을 기반으로 하는 경우가 흔치 않습니다.
생산 관리 업무는 담당자의 기술에 크게 의존했습니다.개인화는 종종 작업 내용에 해를 끼쳤습니다.생산 관리에 AI를 사용하면 이러한 문제를 해결하는 데 관심을 끌 수 있습니다.제어 및 예측 정확도가 향상되면 생산 관리 운영이 향상됩니다.이러한 이유로 생산 정확도를 개선하기 위해 AI를 구현하고 있습니다.
그렇다면 생산 관리에 AI를 사용하면 어떤 이점이 있을까요?자세한 내용을 좀 더 살펴보도록 하겠습니다.
인적 자원 부족 및 개별 기술에 대한 의존도 제거
생산 관리 작업은 담당자의 능력에 따라 달라지는 경우가 많으며, 이로 인해 작업량이 증가할 수 있습니다.제조업의 많은 기업이 겪고 있는 인적 자원 부족 또한 생산 관리자의 업무량 증가에 박차를 가하고 있습니다.
생산 관리 시스템이 AI를 기반으로 하면 관리자에게 필요한 수작업을 줄일 수 있습니다.AI를 사용하면 개인의 기술에 대한 의존도를 없애고 각 개인의 부담을 줄여 인적 자원 부족을 없앨 수 있습니다.
대규모 정보 처리를 통한 수요 예측
수요 예측을 바탕으로 생산 계획을 수립하는 것도 중요한 생산 관리 작업입니다.지금까지 축적한 정보를 바탕으로 담당자의 경험과 직관을 바탕으로 예측을 하려면 매우 높은 수준의 기술이 필요합니다.
AI를 도입하면 방대한 양의 정보와 데이터를 단시간에 처리할 수 있고, 이전에는 명확한 근거 없이 직관에 의존하던 부품의 패턴을 만들 수도 있습니다.수요 예측에 더 많은 정보를 사용할 수 있으며 AI를 학습하여 예측 정확도를 더욱 개선할 수 있습니다.
유연하고 신속한 과정 수정을 통해 요구 사항에 대응
한정된 수량의 모델을 양산하던 시대는 끝났고, 고혼합 소량 생산만이 이를 충족할 수 있도록 시장의 니즈가 다양해지고 있습니다.
그러나 생산을 수행하는 공장의 인력, 위치, 장비 등 자원에는 한계가 있습니다.다양한 제품에 대한 개별 생산 라인을 준비하는 것은 현실적이지 않습니다.따라서 상세한 생산 계획과 유연한 생산 시스템을 통해 제조할 제품의 유형을 전환하면서 생산 활동을 수행해야 합니다.끊임없이 변화하는 요구에 대응하여 조직은 매번 생산 계획을 수정해야 합니다.
AI를 도입하면 생산 계획 과정을 수정해야 하는 부담을 줄이고 정확도를 높일 수 있습니다.요구 사항이 빠른 속도로 변화함에 따라 이에 발맞추기 위해 AI의 중요성도 증가하고 있습니다.
정확한 실시간 정보 공유
다른 부서에서 공유해야 하는 정보는 요구 사항의 변화와 생산 관리 운영의 지속적인 과정 수정으로 인해 지속적으로 변화하고 있습니다.
제조업체가 생산 효율성을 지속적으로 개선함에 따라 0.1초 단위의 제조 주기 관리가 필요한 프로세스에서 정보 공유가 지연되면 상당한 폐기물이 발생할 위험이 있습니다.따라서 많은 생산 제어 시스템에는 정보 및 데이터 공유 기능이 있습니다.
AI를 도입하면 처리할 수 있는 정보와 데이터의 양이 크게 늘어납니다.이와 함께 실시간 정보 공유의 중요성이 커질 것입니다.
회사의 생산 관리에 AI를 사용하는 방법
생산관리에 AI를 활용하려면 AI를 접목한 생산관리 시스템을 도입해야 합니다.
현재 생산 관리 시스템을 도입하지 않았다면 구현을 고려하는 것이 중요합니다.또한 이미 생산 관리 시스템을 도입했는데 해당 시스템에서 AI를 사용할 계획이 없다면 시스템 전환을 고려해야 합니다.
새 시스템을 구현하려면 몇 가지 결정을 내려야 합니다.
- 개발 방법
패키지 시스템 구매 또는 새 시스템 개발 - 소개 자세
자체 컴퓨터나 서버에서 관리되나요, 아니면 클라우드에서 관리되나요? - 전환 방법
기존 시스템에서 전환하는 방법
AI를 사용한 생산 관리 사례
부분 AI로 생산 관리 작업을 시작한 경우가 몇 가지 있습니다.예를 들어 다음과 같은 작업에서 AI 사용이 진행되고 있습니다.
생산 계획을 위한 AI
생산 계획 초안 작성은 생산 관리에서 가장 큰 작업량 중 하나일 수 있습니다.기존의 생산 관리 시스템에서는 정보를 구성, 연결, 공유 및 시각화할 수 있었지만 최종 생산 계획은 수동으로 수행해야 했습니다.
예를 들어, 한 주요 식품 회사는 AI 생산 관리 시스템을 도입하고 AI를 활용하여 생산 계획을 수립합니다.생산 관리 전문가의 생산 계획을 AI가 학습할 수 있는 메커니즘은 이 회사에 최적화된 생산 계획을 계산합니다.
AI 학습을 통해 이제 인간의 계획을 능가하는 높은 정확도의 생산 계획을 세울 수 있습니다.
AI를 통한 생산 및 재고 최적화
많은 생산 관리자는 제품 부족 및 자재 부족과 같은 위험을 피하기 위해 대량의 재고를 보관하는 경향이 있습니다.이러한 위험 회피 심리는 비용을 점차 증가시키는 요인이기도 합니다.
한 회사는 AI 기반 생산 관리 시스템을 도입하여 인간의 심리로 인한 잉여 재고를 줄이는 데 성공했습니다.AI가 최적의 재고량을 찾아줘 최적의 생산 수량과 생산 타이밍을 결정할 수 있다.
환경 변화에 따른 수요 예측 및 계획 변경
음료 판매량은 날씨에 따라 변동하기 때문에 수요 예측이 어렵습니다.이 음료 제조업체는 AI를 사용하여 생산 관리를 간소화합니다.
과거에는 날씨와 같은 외부 요인으로 인해 복잡했던 수요 예측이 기계가 처리할 수 없었고 사람의 판단으로 수행되었습니다.그러나 AI의 도입으로 이를 가능하게 하여 시스템이 기후를 포함한 외부 요인을 반영하는 생산 계획을 수립할 수 있게 되었습니다.
AI를 통한 품질 검사로 품질 수준 향상
검사 프로세스에는 거의 항상 수동으로 수행해야 하는 작업이 있습니다.문제는 검사자가 정확히 동일한 표준으로 검사를 수행하기가 어렵다는 것입니다.예를 들어, 육안 검사에서는 주관성의 여지가 있고 판단의 불일치를 완전히 없애는 것은 불가능합니다.또한 감독으로 인해 결함이 있는 제품이 유출될 수 있습니다.
AI 기반 품질 관리를 검사 프로세스에 도입한 성공적인 사용 사례가 있습니다.카메라 장치로 캡처한 이미지를 축적된 허용 기준 데이터와 비교하고 AI를 사용하여 자동으로 판단합니다.따라서 사람이 검사하는 것보다 훨씬 높은 정확도로 판단을 내릴 수 있습니다.
생산 관리에서의 AI의 발전
이 블로그에서는 AI를 생산 관리에 접목하여 어떤 변화를 만들 수 있는지, 생산 관리 운영을 보다 효율적으로 만들 수 있는 방법을 소개했습니다.
생산 관리는 생산 활동과 관련된 모든 것을 관리하기 때문에 매우 복잡합니다.많은 양의 정보를 처리해야 하며 작업자가 다품종 소량 생산을 처리하는 능력에는 한계가 있습니다.따라서 AI를 생산 관리 시스템과 결합하여 기계가 방대한 정보에서 최적의 솔루션을 찾을 수 있도록 하는 시스템에 관심이 집중됩니다.
