AI를 통한 제조 혁신 확장

AI-인공지능 전문 정보

제조 부문에서는 대대적인 시스템 업그레이드가 이루어지고 있습니다. AI가 디지털 트윈, 클라우드, 엣지 컴퓨팅, 산업용 사물인터넷(IIoT) 등 기존 기술을 증폭시키면서 공장 운영팀은 사후 대응적이고 고립된 문제 해결에서 사전 예방적이고 시스템 전반에 걸친 최적화로 전환할 수 있습니다. 장비, 생산 라인, 프로세스 또는 전체 공장을 물리적으로 정확하게 가상으로 표현한 디지털 트윈을 통해 작업자는 복잡한 실제 환경을 테스트, 최적화 및 상황화할 수 있습니다. 제조업체는 디지털 트윈을 사용하여 정확한 세부 사항으로 공장 환경을 시뮬레

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제조 부문에서는 대대적인 시스템 업그레이드가 이루어지고 있습니다. AI가 디지털 트윈, 클라우드, 엣지 컴퓨팅, 산업용 사물인터넷(IIoT) 등 기존 기술을 증폭시키면서 공장 운영팀은 사후 대응적이고 고립된 문제 해결에서 사전 예방적이고 시스템 전반에 걸친 최적화로 전환할 수 있습니다.

상세 분석

장비, 생산 라인, 프로세스 또는 전체 공장을 물리적으로 정확하게 가상으로 표현한 디지털 트윈을 통해 작업자는 복잡한 실제 환경을 테스트, 최적화 및 상황화할 수 있습니다. 제조업체는 디지털 트윈을 사용하여 정확한 세부 사항으로 공장 환경을 시뮬레이션하고 있습니다.

정리

보고서 다운로드 Microsoft의 제조 및 이동성 산업 글로벌 CTO인 Indranil Sircar는 “AI 기반 디지털 트윈은 제조의 미래에 큰 발전을 가져오며 개별 기계뿐만 아니라 전체 생산 라인의 실시간 시각화를 가능하게 합니다.”라고 말합니다. “이를 통해 제조업체는 격리된 모니터링을 넘어 훨씬 더 폭넓은 통찰력을 얻을 수 있습니다.” 예를 들어 병입 라인의 디지털 트윈은 1차원 작업 현장 원격 측정, 2차원 엔터프라이즈 데이터 및 3차원 몰입형 모델링을 전체 생산 라인의 단일 운영 뷰에 통합하여 효율성을 높이고 비용이 많이 드는 가동 중지 시간을 줄일 수 있습니다.

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