제조업 디지털 전환의 핵심 = "제조 데이터", "인공지능 기술"
유럽연합의 공통정책을 집행하는 유럽위원회는 제조 AI 적용을 위한 KPI를 5가지(AI 인식, AI 채택, AI 소싱, 내부 및 외부 장애물)로 제시하였으며, 세계경제포럼은 제조업의 생산 시스템에 있어 가장 큰 잠재력을 지닌 4차 산업혁명 기술로 제조 AI를 제시하였습니다.
제조데이터란?
: 제조기업이 제품의 기획, 설계, 제조, 공장을 운영하는 과정에서 발생한 디지털 자료를 의미합니다.
-> 생산성 향상, 품질 개선, 비용절감, R&D 시간단축, 에너지 절감을 견인하는 디지털 자산으로 자리매감 하고 있습니다.
인공지능 제조 플랫폼
www.kamp-ai.kr
=> KAMP의 제조데이터 라이브러리 받아 사용하면 좋은점
1. 제조기업이 본인과 비슷한 공장의 현장 문제를 해결한 타 공장의 제조 AI데이터셋과 코드를 살피며 벤치마킹 가능
2. 국내 제조 AI 솔루션 기업은 다양한 제조 데이터를 확보하여 제조 데이터 수급 문제를 해결하고 모델 및 IT 서비스 고도화 촉진 가능
3. 좋은 제조 AI 기술을 가지고 있지만 양질의 제조 데이터가 부족한 스타트업 기업에게 새로운 활로 제공 가능
제조 AI 데이터셋이란?
: 제조빅데이터 분석 및 AI를 훈련시키기 위해 제조 현장인 공장에서 수집한 제조데이터의 집합체
기본적인 구조: "행", "열"
행 = 로우
열 = 컬럼, 파라미터, 속성, 공정변수
제조데이터 형태: 숫자, 이미지, 동영상, 소리
- 숫자 제조데이터: 생산설비, 품질검사 기계 및 계측 장비 등 현장 공장에서 제조 활동을 통해 실시간 또는 주기별로 생성되는 수치형 제조데이터
- 이미지 제조데이터: 품질검사, 검사이력 등 생산성 및 품질 향상을 위해 카메라 또는 비전장비로 촬영 및 수집된 픽셀의 행렬 제조데이터
- 동영상 제조데이터: 생산현장 모니터링, 안전관리 등 제조현장을 관리하기 위한 목적으로 카메라를 통해 촬영 및 수집된 연속적인 이미지 시퀀스 데이터
- 소리 제조데이터: 설비 이상 탐지, 제품 이상 탐지 등 생산성 향상 및 설비 가동률을 높이기 위해 제조 현장에서 수집된 음파 형태의 데이터
제조데이터 품질 평가 지표:
- 완전성: 필요한 제조데이터를 얼마만큼 보유하고 있는가?
- 유효성: 제조현장에서 관리하는 제조데이터의 범위가 맞는가?
- 일관성: 제조데이터가 제조현장 전반에 걸쳐 통일된 규칙으로 사용하고 있나?
- 유일성: 제조데이터 내 중복된 항목이 있는가?
- 정확성: 제조데이터가 실제 공정상황 및 결과를 정확히 반영하는가?
출처: 제조AI빅데이터분석기법(김일중 외 6인 공저)
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