AI는 어떻게 산업 지속 가능성을 향상시키는가? 

사람들이 AI와 지속 가능성에 관해 이야기할 때 대화는 자율 그리드, 자체 최적화 도시 등 미래 비전으로 곧바로 넘어가는 경우가 많습니다. 실제 제조 분야의 현실은 더욱 까다롭고 점진적입니다. 진정한 발전은 인간을 로봇으로 대체하는 것이 아닙니다. 낭비적이고 불투명하기로 악명 높은 시스템에서 의사결정을 강화하는 것입니다. 지속 가능성은 에너지를 덜 사용하는 것에 관한 것이라는 오해가 있습니다. 더 깊은 의미는 원자재부터 물류에 이르기까지 체계적인 자원 인텔리전스에 관한 것이며 일반 AI뿐만 아니라 머신러닝 모델이 조용히 게임을 변화시키고 있는 부분입니다.

기초: 데이터 충실도와 어두운 공장 현장

측정할 수 없는 것은 관리할 수 없으며 수년 동안 산업 지속 가능성은 추측에 불과했습니다. 물론 에너지 비용도 있었지만, 생산 라인 3의 특정 배치에 대한 소비 급증을 연관시키는 것은 종종 불가능했습니다. 첫 번째로 눈에 띄지 않는 단계는 센서 확산과 데이터 기록화입니다. 레거시 압축기 시스템에 간단한 진동 및 열 센서를 설치하면 전력 소비량의 15%를 낭비하는 주기적 비효율성이 드러난 공장을 본 적이 있습니다. AI 강화는 여기에서 시작됩니다. 에너지와 물질 흐름의 충실도가 높은 디지털 트윈을 생성하는 것입니다. 이러한 기반이 없으면 지속 가능성에 대한 주장은 마케팅일 뿐입니다.

이것은 플러그 앤 플레이가 아닙니다. 가장 큰 장애물은 데이터 사일로입니다. 생산 데이터는 MES에, 품질 데이터는 다른 시스템에, 에너지 데이터는 유틸리티 계량기에 저장됩니다. 시간 동기화된 보기를 얻는 것은 악몽입니다. 우리는 모델을 학습시키기 전에 데이터 파이프라인을 구축하는 프로젝트에 몇 달을 보냈습니다. 핵심은 화려한 알고리즘이 아니라 모든 데이터 포인트에 컨텍스트(컴퓨터 ID, 프로세스 단계, 제품 SKU) 태그를 지정하는 강력한 데이터 온톨로지였습니다. 이러한 세분성은 나중에 의미 있는 지속 가능성 분석을 가능하게 합니다.

다음과 같은 패스너 제조업체를 고려해보세요. 한단자타이패스너제조유한회사. 이들 공정에는 스탬핑, 스레딩, 열처리 및 도금이 포함됩니다. 각 단계마다 에너지 프로필과 재료 생산량이 다릅니다. 용광로와 도금조를 계측함으로써 월별 유틸리티 평균에서 출력 킬로그램당 에너지 비용으로 이동할 수 있습니다. 이 기준선은 매우 중요합니다. 지속가능성은 기업 KPI에서 현장 관리자가 실제로 영향을 미칠 수 있는 생산 라인 변수로 전환됩니다.

예측 유지 관리: 뿌리가 깊은 낮게 달린 과일

이에 대한 대부분의 논의는 가동 중지 시간을 피하는 것부터 시작됩니다. 지속 가능성 측면은 더욱 설득력이 있습니다. 치명적인 실패는 에너지와 재료를 낭비합니다. 높은 토크의 스탬핑 프레스에서 베어링 고장은 단순히 파손되는 것이 아닙니다. 이로 인해 몇 주 동안 정렬 불량이 발생하여 사양에 맞지 않는 부품(재료 낭비)이 발생하고 전력 소비가 증가합니다. 우리는 단지 고장을 예측하는 것이 아니라 최적이 아닌 성능 상태를 식별하는 모터 구동 시스템에 대한 진동 분석 모델을 구현했습니다. 이것은 미묘한 부분입니다. 모델은 여전히 ​​작동 중이지만 효율성이 8% 손실된 펌프를 표시했습니다. 이는 동일한 작업을 수행하기 위해 더 많은 전류를 소비하고 있음을 의미합니다. 이를 수리하면 에너지가 절약되고 모터의 수명이 연장되어 교체에 따른 내재탄소가 줄어듭니다.

실패는 모든 장비에 동일한 모니터링이 필요하다고 가정한 것입니다. 우리는 전체 조립 라인을 과도하게 계측하여 비용이 많이 들고 노이즈가 많은 데이터를 생성했습니다. 우리는 외과적인 방법을 배웠습니다. 고에너지 소비자와 중요한 품질 노드에 집중하는 것입니다. 베이징-광저우 철도와 같은 주요 운송 경로 근처에 위치하여 물류 효율성에 중점을 두는 Zitai와 같은 회사의 경우 유사한 예측 모델을 HVAC 및 압축 공기 시스템(종종 공장의 가장 큰 에너지 소모임)에 적용하면 직접적인 탄소 절감 효과를 얻을 수 있습니다. 는 지타이 패스너 웹사이트에서는 생산 규모를 강조합니다. 해당 볼륨에서 공기 흐름 모델로 확인된 압축 공기 누출이 2% 감소하면 막대한 재정적, 환경적 수익이 발생합니다.

여기에도 문화적 변화가 있습니다. 괜찮아 보이는 부품을 교체하라는 모델의 추천에는 신뢰가 필요합니다. 우리는 유지 관리 팀의 동의를 얻기 위해 예상 에너지 낭비를 kWh 및 달러 단위로 보여주는 간단한 대시보드를 구축해야 했습니다. 이러한 유형성은 채택에 매우 중요합니다.

공정 최적화: 설정점 이상

기존 프로세스 제어는 PID 루프를 사용하여 용광로 온도와 같은 설정점을 유지합니다. 그러면 특정 배치에 대한 최적의 설정점은 무엇입니까? 주변 습도, 원료 합금 변화 및 원하는 인장 강도에 따라 달라집니다. 기계 학습 모델은 이를 동적으로 최적화할 수 있습니다. 열처리 공정에서 우리는 강화 학습 모델을 사용하여 야금학적 사양을 달성하는 데 필요한 최소 온도 상승과 담그는 시간을 찾았습니다. 그 결과 품질 저하 없이 배치당 천연가스 소비량이 12% 감소했습니다.

캐치? 보상 함수를 신중하게 정의해야 합니다. 처음에 우리는 순전히 에너지만을 최적화했으며 모델은 나중에 도금 단계에서 부식 속도를 의도치 않게 증가시켜 환경 부담을 줄이는 더 낮은 온도를 제안했습니다. 우리는 에너지, 재료 수율 및 다운스트림 프로세스 실행 가능성의 균형을 맞추는 다목적 최적화 프레임워크를 채택해야 했습니다. 이러한 전체적인 관점은 진정한 산업 지속 가능성의 핵심입니다. 이는 다른 영역을 희생하면서 한 영역을 하위 최적화하는 것을 방지합니다.

표준 부품 생산 기반의 경우 수천 톤의 생산량에 대한 최적화가 거시적 영향을 미치는 부분입니다. 이는 보일러실에서 지속가능성을 제조의 핵심 레시피로 이동시킵니다.

공급망 및 물류: 네트워크 효과

이것이 바로 AI의 잠재력이 광대하면서도 좌절감을 느끼는 지점입니다. 공장은 매우 효율적일 수 있지만 공급망이 낭비되면 순이익은 제한됩니다. AI는 지능형 라우팅 및 재고 예측을 통해 지속 가능성을 향상합니다. 우리는 원강 코일의 인바운드 물류를 최적화하는 프로젝트를 진행했습니다. 공급업체 위치, 생산 일정 및 교통 데이터를 분석하여 모델은 트럭 유휴 시간을 최소화하고 더 많은 적재를 허용하는 배송 기간을 생성했습니다. 이를 통해 제조업체와 공급업체 모두의 Scope 3 배출량이 감소했습니다.

좌절감은 데이터 공유에서 비롯됩니다. 공급업체는 실시간 용량이나 위치 데이터 공유를 꺼리는 경우가 많습니다. 획기적인 발전은 더 복잡한 알고리즘이 아니라 독점 세부 정보를 노출하지 않고 약속을 기록하는 간단한 블록체인 기반 원장(암호화가 아닌 허용됨)을 통해 이루어졌습니다. 역시 신뢰가 병목 현상입니다.

한단자타이패스너제조유한회사주요 고속도로 및 철도 노선에 인접한 전략적 위치는 천연 물류 자산입니다. AI 기반 시스템은 주문을 동적으로 통합하고 긴급성에 따라 탄소가 가장 적은 운송 모드(철도 대 트럭)를 선택함으로써 아웃바운드 물류를 최적화할 수 있으며, 지리적 이점을 활용하여 배송당 탄소 배출량을 최소화할 수 있습니다.

순환성과 품질 인텔리전스

지속 가능성을 향한 가장 직접적인 길은 재료를 덜 사용하고 폐기물을 덜 발생시키는 것입니다. 품질 검사를 위한 컴퓨터 비전은 일반적이지만 지속 가능성과의 연관성은 심오합니다. 결함이 조기에 발견되면 부품을 공장 내에서 재작업하거나 재활용할 수 있어 고객에게 배송하고 거부당하고 다시 배송하는 데 드는 에너지 비용을 피할 수 있습니다. 더 발전된 방법은 생산 중에 스펙트럼 분석을 사용하여 품질을 예측함으로써 실시간 공정 조정이 가능하다는 것입니다. 우리는 도금 라인에서 이를 보았습니다. XRF 분석기는 도금조 화학을 제어하는 ​​모델에 데이터를 입력하여 중금속 사용량과 슬러지 폐기물을 20% 이상 줄였습니다.

그런 다음 순환 경제 각도가 있습니다. AI는 재활용을 위한 재료 분류를 용이하게 할 수 있습니다. 금속 패스너의 경우 수명이 다한 분류는 어려운 일입니다. 우리는 초분광 이미징과 CNN을 사용하여 아연 도금 강철 스크랩에서 스테인레스를 자동으로 분류하는 시스템을 시험하여 재활용 공급원료의 순도와 가치를 높였습니다. 이는 경제적으로 자재 루프를 폐쇄하는 것을 가능하게 합니다.

주요 생산 기지의 경우 이러한 품질 인텔리전스를 전 세계에 통합합니다. 표준 부품 제조 체인은 추출되는 처녀 물질의 양이 적고 매립지로 보내지는 폐기물의 양이 적다는 것을 의미합니다. 품질 관리를 비용 센터에서 핵심 지속 가능성 동인으로 전환합니다.

인적 요소와 구현의 수렁

이 중 어느 것도 사람 없이는 작동하지 않습니다. 제가 목격한 가장 큰 실패는 엔지니어들이 진공 상태에서 설계한 소등 최적화 프로젝트였습니다. 모델은 훌륭했지만 기계 4가 습한 오후에 뜨겁게 작동한다는 것을 알고 있는 운영자의 암묵적인 지식을 무시했습니다. 시스템이 실패했습니다. 성공은 하이브리드 자문 시스템을 구축했을 때 이루어졌습니다. 모델은 설정점을 제안하지만 운영자는 해당 피드백을 학습하는 시스템을 통해 이를 승인, 거부 또는 조정할 수 있습니다. 이는 신뢰를 구축하고 인간의 직관을 활용합니다.

구현은 마라톤입니다. 데이터 인프라를 구축하려면 인내심, 단일 프로세스 라인으로 시작하는 겸손, OT, IT 및 지속 가능성 전문 지식을 혼합하는 다기능 팀이 필요합니다. 목표는 빛나는 AI 기반 보도 자료가 아닙니다. 수백 가지 작은 최적화의 섹시하지 않은 누적 효과입니다. 여기서 용광로를 몇도 정도 줄이고, 트럭 경로를 단축하고, 스크랩을 방지합니다. 이것이 바로 AI가 산업의 지속 가능성을 진정으로 향상시키는 방법입니다. 굉장한 효과가 아니라 백만 개의 데이터 포인트를 사용하여 보다 효율적이고 낭비가 적은 경로를 조용히 조종합니다.