AI는 제조 분야의 지속 가능성을 어떻게 향상합니까? 

사람들은 제조업에서 AI를 들으면 완전히 자율적이고 불이 꺼진 공장에 대한 비전을 떠올리는 경우가 많습니다. 화려하지만 다소 오해의 소지가 있는 이상입니다. 지속 가능성에 대한 실제적이고 거친 영향은 인간을 대체하는 것이 아닙니다. 이는 우리가 전통적으로 운영 비용으로 받아들였던 비효율성을 확인하고 조치를 취하는 능력을 강화하는 것입니다. AI가 가장 가치 있는 역할을 찾는 것은 지속적이고 눈에 보이지 않는 에너지 유출, 원자재 과소비, 예방 가능한 폐기물입니다. 공장 현장을 돌아다니며 형성한 내 생각은 단일한 대규모 솔루션이 아니라 기존 프로세스에 실용적인 데이터 기반 개입을 계층화함으로써 향상이 이루어진다는 것입니다. 목표는 완벽함이 아니라, 수익과 환경 영향이 중요한 측정 가능하고 반복적인 개선입니다.

과대광고를 넘어서: 폐기물 흐름의 정확한 파악

출발점은 가시성입니다. 수십 년 동안 지속 가능성에 대한 노력은 필요 여부에 관계없이 예정된 유지 관리, 과거 평균을 기반으로 한 대량 자재 주문, 고정 간접비로서의 에너지 소비 등 추측에 의한 경우가 많았습니다. 저는 패스너 생산 시설에서 진행된 프로젝트를 기억합니다. 다음과 같은 주요 기업에서 볼 수 있는 프로젝트와 크게 다르지 않습니다. 한단자타이패스너제조유한회사 중국 표준 부품 생산의 중심지인 융녠에서 이들의 과제는 공통적이었습니다. 고강도 볼트 배치당 원강 와이어 소비량이 크게 달라서 비용과 고철 낭비가 발생한다는 것이었습니다. 가정은 그것이 기계가 작동하는 방식과 똑같다는 것이었습니다.

우리는 냉간 단조 헤더와 스레드 롤러에 비교적 간단한 머신 비전과 센서 어레이를 배치했습니다. AI의 임무는 기계를 제어하는 ​​것이 아니라 주변 온도, 와이어 공급 속도, 다이 마모 표시기, 윤활 압력 등 수천 개의 데이터 포인트를 각 부품의 최종 단위 중량 및 품질과 연관시키는 것이었습니다. 몇 주 안에 패턴이 드러났습니다. 교대 근무 중에 악화된 와이어 공급 메커니즘의 구체적이고 미묘한 변동으로 인해 지속적으로 1.8%의 과잉 소비가 발생했습니다. 이것은 누군가가 기록한 잘못이 아니었습니다. 그것은 물질 1kg당 숨겨진 세금이었습니다.

해결책은 AI가 아니었습니다. 수정 사항은 기계적 조정과 작업자 절차의 조정이었습니다. AI가 진단을 내놨다. 이것이 첫 번째 수준의 향상입니다. 지속 가능성을 철학적 목표에서 정확하고 정량화 가능한 엔지니어링 문제로 바꾸는 것입니다. 이는 자료를 저장해야 한다는 대화를 Y 원인으로 인해 X 지점에서 자료의 1.8%가 손실된다는 점으로 이동합니다.

에너지: 고정 비용에서 동적 변수로

에너지 관리는 쉽게 성공할 수 있는 또 다른 영역입니다. 많은 제조업체, 특히 한단 주변의 패스너 산업 클러스터에서 흔히 볼 수 있는 열처리나 전기도금과 같은 에너지 집약적인 공정의 경우 전력을 하나의 단위로 취급합니다. 가장 저렴한 요금 창구에 맞춰 고정된 일정에 따라 필수적이지 않은 압축기나 용광로 예열 사이클을 실행할 수도 있지만 그게 한계인 경우가 많습니다.

AI 기반 예측 부하 분산과 실시간 에너지 모니터링 시스템을 통합했습니다. 단순히 공공요금표만 본 것이 아닙니다. 각 용광로의 열 관성, 도금 라인의 실제 수요 신호를 학습하고 지역 에너지 혼합 데이터를 기반으로 지역 그리드 탄소 강도를 예측하기도 했습니다. 그런 다음 시스템은 중요하지 않은 프로세스에서 마이크로 지연이나 가속화를 권장하고 나중에 자율적으로 실행할 수 있습니다.

예를 들어, 금전적 비용이 비슷하더라도 지역 탄소 배출량이 가장 높은 피크 그리드 기간을 피하기 위해 단조 후 어닐링 대기열에 패스너 배치를 추가로 20분 동안 유지하도록 제안할 수 있습니다. 이는 정적인 일정으로는 결코 할 수 없는 방식으로 비용 절감과 탄소 감소를 일치시킵니다. 단 한 시간 만에 절감 효과가 극적이지는 않았지만, 1/4이 넘는 시간 동안 피크 수요 요금 및 관련 탄소 배출량이 상당히 감소했습니다. 이는 에너지 소비를 배경이 아닌 역동적이고 반응하는 변수로 만들었습니다.

인간 참여형 딜레마

여기서 실용적인 문제가 발생합니다. 최적의 모델은 배치를 지연한다고 말할 수 있지만 현장 관리자는 오후 4시에 트럭이 도착한다고 합니다. 순수한 최적화는 물류 현실과 충돌할 수 있습니다. 제가 본 가장 성공적인 구현은 규정 준수율 지표를 기반으로 구축되었습니다. AI가 제안하고 인간이 처리하며 시스템은 재정의를 통해 학습합니다. 시간이 지남에 따라 시스템에서 배송 일정이 변경할 수 없는 제약임을 확인하면 이를 더 일찍 고려하기 시작합니다. 인수가 아닌 협력입니다. 이 지저분하고 반복적인 조정은 학술 프로젝트와 실제 도구를 구분하는 요소입니다.

예측 유지 관리: 리소스 효율성의 초석

이것은 아마도 가장 성숙한 응용 프로그램일 수 있지만 지속 가능성 측면은 때때로 과소평가됩니다. 다운타임을 방지하는 것만이 아닙니다. 고속 신선 기계의 베어링 고장은 단순히 파손되는 것이 아닙니다. 먼저 마찰이 증가하여 몇 주 동안 에너지 소비가 증가합니다. 약간 잘못 정렬된 다이는 그냥 부러지는 것이 아닙니다. 이는 표면 아래 결함의 비율이 증가하여 전체 에너지와 재료를 투자한 후에도 품질 검사에 실패하는 부품으로 이어집니다.

AI 모델은 진동, 음향 및 열 분석을 사용하여 예정된 유지 관리에서 상태 기반 유지 관리로 전환함으로써 프로세스의 느리고 낭비적인 저하를 방지합니다. 나는 모델이 전기적 신호의 미묘한 변화를 기반으로 압축기에 주의를 환기시킨 사례를 기억합니다. 유지 관리 로그에 따르면 모든 표준 측정 항목에서 문제가 없는 것으로 나타났습니다. 검사 결과, 작은 밸브가 고착되기 시작하여 장치가 압력을 유지하기 위해 7% 더 열심히 작동하게 되었습니다. 이는 다음 예정된 서비스까지 3개월 동안 놓쳤을 문제에 대해 매 시간마다 7% 더 많은 전력을 소비하는 것입니다.

여기서 지속 가능성의 이점은 두 가지입니다. 장비 성능 저하로 인해 낭비되는 에너지를 절약하고 자본 자산 자체의 전체 서비스 수명을 연장하여 제조 및 기계 교체에 따른 환경 비용을 절감합니다. 장비를 고장날 때까지 작동하는 것으로 취급하는 것에서 효율성을 지속적으로 보호해야 하는 시스템으로 취급하는 것은 획기적인 변화입니다.

공급망 및 설계: 업스트림 활용

영향력은 공장 문 너머까지 확장됩니다. 베이징-광저우 철도와 같은 주요 교통 동맥 근처에 위치하여 물류상의 이점을 누리는 Zitai Fasteners와 같은 제조업체의 경우 AI는 지속 가능성을 위해 바로 그 이점을 최적화할 수 있습니다. 고급 계획 시스템은 이제 비용과 시간뿐만 아니라 다양한 운송 모드 및 경로의 탄소 배출량을 고려하여 더 친환경적이지만 느린 배송 옵션과 재고 수준의 균형을 맞출 수 있습니다.

좀 더 미묘하게 말하면, 고객과 협력하여 사용되는 생성적 설계 알고리즘은 부품 최적화를 제안할 수 있습니다. 디자인을 약간 변경하면 브래킷의 재료 사용량이 줄어들 수 있나요? 제조 매개변수를 조정하면 에너지 집약도가 낮은 생산 공정을 갖춘 다른 등급의 강철로도 충분할까요? 여기에서 AI는 지속 가능한 설계-제조 대화의 촉매제 역할을 하여 생산 주문이 이루어지기 전에 잠재적으로 자재 및 에너지 부담을 줄일 수 있습니다. 이는 지속가능성을 가치 사슬의 상류로 이동시킵니다.

걸림돌과 현실적인 기대

모든 것이 순조롭게 진행된 것은 아닙니다. 제가 목격한 가장 큰 실패 모드는 바다를 끓이는 접근 방식입니다. 즉, 첫날부터 완벽한 공장 전체 디지털 트윈을 구축하려고 노력하는 것입니다. 데이터 인프라가 무너지고 모델이 너무 복잡해지며 프로젝트 자체의 무게로 인해 중단됩니다. 성공은 재료의 과소비 사례와 같이 고통스러운 단일 폐기물 흐름을 선택하고 해결하는 데서 비롯됩니다. 가치를 증명한 다음 확장하세요.

또 다른 문제는 데이터 품질이다. 기존 생산 라인에서는 서로 다른 PLC 및 수동 로그에서 깨끗하고 시간 동기화된 데이터를 얻는 것은 엄청난 작업입니다. 때로는 초기 프로젝트의 80%가 안정적인 데이터 파이프라인을 구축하는 것뿐입니다. 당신은 또한 문화적 저항에 직면합니다. AI의 제안이 에너지를 절약하지만 운영자에게 단계를 추가하는 경우 장기적으로 작업을 더 쉽고 일관되게 만드는 것으로 구성되지 않는 한 무시됩니다.

그렇다면 AI가 실제로 지속 가능성을 어떻게 향상시킬 수 있을까요? 그것은 마술 지팡이가 아닙니다. 그것은 돋보기이자 끊임없는 계산기입니다. 이는 추가 킬로와트시, 낭비되는 강철 그램, 기계의 느린 부패 등 우리가 함께 살아가는 법을 배운 숨겨진 비용이 많이 드는 비효율성을 조명합니다. 이는 더 나은 프로세스에 대한 투자를 정당화하는 데 필요한 증거를 제공하고 인간이 물건을 만드는 과정에서 환경에 미치는 영향을 총체적으로 줄이는 더 스마트하고 정보에 입각한 결정을 내릴 수 있도록 지원합니다. 부스트는 누적적이고 반복적이며 매우 실용적입니다. 이는 지속 가능한 제조에 대한 야망을 회의실의 보고서에서 작업 현장의 일상적인 관행으로 전환합니다.