소규모 제조업체는 점점 더 많이 사용하고 있습니다 제조 분야의 AI 운영을 간소화하고 경쟁력을 유지합니다. AI는 생산 일정, 유지 보수, 공급망 계획 및 품질 관리와 같은 제조 기능을 크게 향상시킬 수 있습니다.
다음은 소규모 제조업체를 수용하여 기능, 이점 및 효율성 향상에 도움이되는 방법을 강조하는 최고의 AI 중심 도구 (클라우드 기반 및 온 프레미스 솔루션의 혼합) 중 일부입니다.
1. Mrpeasy
MRPEASY는 클라우드 기반 ERP/MRP 시스템으로 소규모 제조업체, 일반적으로 10-200 명의 직원이있는 시스템을 위해 설계되었습니다. 생산 계획, 재고 관리, 조달 및 CRM. 단순성에도 불구하고 Mrpeasy는 소기업이 체계적이고 효율적으로 유지하는 데 도움이되는 강력한 계획 기능을 제공합니다. 특히 Mrpeasy는 AI 기반 어시스턴트를 통합 한 최초의 제조 ERP 제공 업체 중 하나였습니다. 이 혁신은 복잡한 ERP 상호 작용을 단순화하여 소규모 제조업체가 고급 기술을 이용할 수 있도록 MRPeasy의 약속을 강조합니다.
소규모 제조업체의 경우 Mrpeasy의 이점은 유형입니다. 소프트웨어의 직관적 인 인터페이스 및 셀프 서비스 설정은 회사가 최소한의 오버 헤드로이를 구현할 수 있습니다. AI 통합 (The Mr. Peasy Chatbot)은 빠르고 자동화 된 지원 및 데이터 검색을 제공하여 사용자 경험을 더욱 향상시킵니다. 이를 통해 팀은 교육 또는 정보를 찾는 데 시간을 절약하여 핵심 운영에 집중할 수 있습니다. 강력한 생산 일정을 AI 중심 지원과 결합함으로써 Mrpeasy는 소규모 공장이 정확한 계획을 달성하고 최적의 재고 수준을 유지하며 더 큰 자신감을 가지고 제 시간을 제공 할 수 있도록합니다.
Mrpeasy의 주요 기능 :
- 정확한 생산 계획 및 일정 : 생산 일정 작성, 업무 주문 관리 및 자료 요구 예측 도구를 제공합니다.
- 실시간 인벤토리 관리 : 부족 또는 오버탁을 방지하기 위해 라이브 인벤토리 추적 및 자동 재고 수준 업데이트를 제공합니다.
- 통합 CRM 및 조달 : 엔드 투 엔드 가시성에 대한 판매 주문 및 구매 주문과 제조를 연결합니다.
- 클라우드 기반 접근성 : 완전한 웹 기반 솔루션으로 온 프레미스 서버의 필요성을 제거하고 어디서나 액세스 할 수 있습니다.
- AI 기반 챗봇 어시스턴트 : 내장 Mr. Peasy AI를 사용하여 사용자 쿼리에 응답하고 시스템을 탐색하는 챗봇.
2. 카타나
Katana는 소규모 및 스케일링 비즈니스에 맞게 조정 된 최신 제조 및 재고 관리 플랫폼입니다. 이 클라우드 기반 도구는 원자재 재고에서 완제품에 이르기까지 전체 생산 공정에 대한 실시간 개요를 제공합니다. 소규모 제조업체는 Katana의 직관적 인 인터페이스 및 시각적 대시 보드에 감사하므로 전문화 된 IT 지원없이 상점 플로어 운영을 쉽게 관리 할 수 있습니다. 이 시스템은 자동으로 재고 이동을 추적하고 자료를 최적의 인벤토리 수준을 유지하기 위해 주문 (스마트 자동 예약 엔진 사용)에 할당됩니다. Katana는 구매, 판매 및 제조를 한 곳에서 통합하기 때문에 비즈니스가 수동 데이터 전송을 피하고 생산 계획의 오류 위험을 줄이는 데 도움이됩니다.
Katana를 차별화하는 것은 스마트 기능과 AI를 사용하여 효율성을 높이는 것입니다. 예를 들어, Katana는 AI 기반 조수 인 Kai를 소개하여 판매 주문 생성을 간소화하고 사용자에게 주요 메트릭을 제공 할 수 있습니다. 이러한 종류의 기능은 데이터 분석을 위해 전용 직원이 부족한 소규모 제조업체에게 특히 유용합니다. 또한 Katana의 클라우드 플랫폼은 업데이트 (AI 기능 포함)를 지속적으로 롤아웃하므로 소규모 상점조차도 막대한 투자없이 최신 기술을 활용할 수 있습니다. 전반적으로 Katana는 소규모 제조업체가 재고 거래를 자동화하고 생산 일정을 최적화하며 제 시간에 제품을 제공 할 수있는 동시에 엔드 투 엔드 추적 성을 유지할 수 있습니다.
카타나의 주요 특징 :
- 라이브 인벤토리 제어 : 자동 예약이있는 원료 및 제품의 실시간 추적을 위해 재고를 효율적으로 주문합니다.
- 시각적 제작 일정 : 우선 순위에 따라 제조 작업 및 용량을 자동으로 조정하는 쉬운 드래그 앤 드롭 스케줄.
- 옴니 채널 주문 관리 : 전자 상거래, 판매 주문 및 모든 주문 정보를 중앙 집중화하기위한 조달.
- 상점 플로어 앱 : 상점 층 운영자가 진행 상황을 기록하고 시간을 추적하며 업무 주문에 대한 투명성을 보장하기위한 전용 응용 프로그램.
- AI 기반 영업 보조원 : 카이 수동 데이터 입력을 줄이고 실행 가능한 판매 및 인벤토리 통찰력을 제공하는 어시스턴트.
3. Odoo 제조
Odoo는 수백 가지의 다른 비즈니스 앱과 함께 포괄적 인 제조 모듈을 제공하는 오픈 소스 ERP 플랫폼입니다. 중소 규모의 제조업체의 경우 Odoo는 하나의 통합 시스템에서 생산, 재고, 품질 및 유지 관리를 관리하는 저렴하지만 확장 가능한 솔루션을 제공합니다. 제조 앱은 BOM (재료 청구서), 라우팅 및 생산 주문을 처리하여 회사가 최종 조립을 통해 재료 조달에서 워크 플로를 자동화 할 수 있도록합니다. Odoo는 모듈 식이기 때문에 기업은 제조 및 인벤토리 앱으로 시작하여 나중에 필요에 따라 구매, 회계 또는 CRM과 같은 다른 기능을 추가하여 성장함에 따라 유연성을 보장 할 수 있습니다. Open-Source이기 때문에 Odoo는 온 프레미스를 배치하거나 Odoo의 온라인 서비스를 통해 클라우드에 액세스 할 수 있으며 특정 호스팅 또는 사용자 정의 요구 사항이있는 회사를 수용 할 수 있습니다.
소규모 제조업체의 Odoo의 주요 장점은 최근 버전에 AI 구동 기능을 통합하는 것입니다. Odoo는 기계 학습을 탐색하여 운영을 향상시키고 있습니다. 예를 들어 수요 예측 및 지능형 스케줄링을 위해 AI를 사용합니다. 실제로 Odoo의 AI 기능은 예방 유지 보수를위한 장비 고장을 예측하고 생산 일정을 최적화하며 다운 타임을 최소화 할 수 있습니다. 이는 Odoo를 사용하는 소규모 공장조차도 일반적으로 엔터프라이즈 시스템에서 볼 수있는 예측 분석의 혜택을받을 수 있음을 의미합니다. 또한 Odoo의 유지 관리 모듈을 통해 회사는 고장이 발생하기 전에 장비 데이터 및 예약 서비스를 로깅하여 예측 유지 보수를 구현할 수 있습니다. 기존의 ERP 기능을 신흥 AI 도구와 결합함으로써 Odoo는 소규모 제조업체가 (일정 최적화를 통해) 효율성을 높이고 (조기 오류 감지를 통해) 여러 별도의 시스템 없이도 (조기 오류 감지)를 향상시킬 수 있도록 도와줍니다.
Odoo의 주요 기능 :
- 통합 MRP (제조 자원 계획) : 통합 플랫폼 내에서 생산 주문, BOM 및 작업 센터 일정을 관리합니다.
- 재고 및 창고 관리 : 재주문 규칙 및 자동 조달을 지원하는 주식 수준, 위치 및 움직임을 추적합니다.
- 품질 관리 : 품질 검사는 비 계정 추적 및 시정 조치와 함께 주요 생산 단계에 통합 될 수 있습니다.
- 유지 관리 : 예방 유지 보수 및 로깅 장비 수리를 예약하기위한 내장 유지 보수 앱; 예측 유지 보수 통찰력을 지원합니다.
- AI 중심 예측 : 수요 예측 및 생산 최적화를위한 머신 러닝 기능으로 인해 요구 사항 및 장비 문제가 발생하기 전에 예측하는 데 도움이됩니다.
4. 로그
로그는 an입니다 AI 기반 공급망 공급 및 수요 관리를 최적화하기위한 중소 규모의 제조업체에 적합한 계획 솔루션. 수요 예측, 재고 최적화, 생산 계획 및 공급 업체 협업을위한 강력한 플랫폼을 제공합니다. 원래 대형 공급망을 위해 설계 되더라도 Logility의 모듈 식 접근 방식은 소규모 비즈니스가 필요한 부분 (예 : 수요 계획 또는 재고 관리) 만 구현하고 시간이 지남에 따라 확장 될 수 있음을 의미합니다. 소프트웨어는 머신 러닝 알고리즘을 활용하여 과거 판매, 계절성 및 기타 변수를 분석하여 수동 스프레드 시트 방법보다 더 정확한 예측을 생성합니다. 이를 통해 제조업체는 올바른 재고 수준을 유지하여 중요한 구성 요소의 재고를 피하면서 초과 재고를 줄입니다.
Logility의 강점 중 하나는 “AI-First”계획 자동화입니다. 이 시스템은 시장 조건이 변경됨에 따라 예측을 지속적으로 개선하고 생산 조정 또는 재정의 조정과 같은 최적의 조치를 권장합니다. 소규모 제조업체의 경우, 이는 데이터 분석 및 시나리오 계획의 많은 해제가 도구에 의해 처리되어 직원 시간을 확보하고 의사 결정 속도를 향상 시킨다는 것을 의미합니다. Logility는 또한 What-IF 시뮬레이션을 실행하여 기업이 다양한 계획의 결과를 시각화하여 수요 급증 또는 공급 중단을 준비 할 수 있습니다. AI 중심의 통찰력으로 휴먼 플래너를 확대함으로써 Logility는 소규모 제조업체가 대규모 분석가 팀이 필요없이 서비스 수준과 공급망의 응답 성을 향상시킬 수 있도록 도와줍니다. 그 결과 비용을 확인하면서 고객 수요를 효율적으로 충족시킬 수있는보다 탄력적 인 운영이 발생합니다.
로그의 주요 기능 :
- AI 기반 수요 예측 : 머신 러닝을 사용하여 미래의 제품 수요를 투영하여 수동 예측보다 정확도를 향상시킵니다.
- 재고 최적화 : 최적의 주식 수준과 재주문 포인트를 권장하여 운반 비용을 줄이고 부족을 방지합니다.
- 생산 및 S & OP 계획 : 제조 계획을 영업 및 운영 계획 (S & OP)과 조정하여 공급과 예상 수요의 균형을 맞추고 있습니다.
- 공급망 가시성 : 공급 업체 성능에서 유통에 이르기까지 공급망의 엔드 투 엔드 가시성을 제공하여 병목 현상을 식별하는 데 도움이됩니다.
- 시나리오 시뮬레이션 : 플래너는 공급망 이벤트 (수요 급증 또는 지연)에 대한 시뮬레이션 (What-IF 시나리오)을 실행하여 적극적인 결정을 내릴 수 있습니다.
5. machinemetrics
Machinemetrics는 AI 중심 기계 모니터링을 공장 바닥에 제공하는 산업 IoT 및 분석 플랫폼입니다. 중소 및 중간 크기의 개별 제조업체를 대상으로 한이 제품은 최소한의 설정으로 생산 장비 (CNC 기계, 프레스 등)의 데이터를 실시간으로 수집 할 수 있습니다. Machinemetrics의 클라우드 플랫폼은 단순한 IoT 장치를 기계에 연결하여 사이클 시간, 다운 타임 및 성능과 같은 메트릭을 자동으로 추적하여 몇 분 안에 배포 할 수 있습니다. Machinemetrics에 내장 된 AI/ML 엔진은이 기계 데이터를 분석하여 새로운 문제를 나타내는 이상 및 패턴을 감지합니다. 예를 들어, 기계가 불변이 아닌 조건을 향해 유행하는 경우 또는 생산 출력이 예상 레벨 이하로 떨어지는 경우, 종종 문제가 중요해지기 전에 플래그가 표시 될 수 있습니다.
Machinemetrics는 상점 층의 라이브 맥박을 제공함으로써 소규모 제조업체가 데이터 중심 결정을 내릴 수 있도록 도와줍니다. 운영자와 관리자는 기계 중단 또는 예측 된 고장에 대한 즉각적인 경고를 얻어 계획되지 않은 가동 중지 시간을 줄이는 빠른 응답을 가능하게합니다. 플랫폼의 분석 대시 보드는 복잡한 데이터를 OEE (전체 장비 효율성) 차트 및 유지 보수 보고서와 같은 액세스 가능한 비주얼로 전환하여 팀이 병목 현상 및 개선 기회를 식별하는 데 도움이됩니다. Machinemetrics는 개별 제조업체를위한 업계 최초의 AI 중심 기계 모니터링 및 예측 분석 플랫폼으로 설명되기 때문에 사내 데이터 과학자조차도 고급 예측 유지 관리 기술을 활용할 수 있습니다. 궁극적으로 Machinemetrics를 통해 제조업체는 장비 활용도를 높이고, 유지 보수를보다 효율적으로 예약하며, AI가 기계 데이터를 통해 AI를 체질하고 가장 중요한 것을 강조하여 처리량을 향상시킬 수 있습니다.
machinemetrics의 주요 기능 :
- 실시간 기계 모니터링 : 연결됩니다 가동 시간, 사이클 카운트, 속도 등에 대한 라이브 스트림 데이터에 대한 생산 장비.
- AI 중심 이상 탐지 : 머신 러닝을 사용하여 패턴을 인식하고 사용자에게 비정상적인 기계 동작 또는 성능 딥을 경고합니다.
- 예측 유지 보수 경고 : 고장을 피하기 위해 수리를 사전에 예약 할 수 있도록 장애 또는 유지 보수 요구를 미리 예측합니다.
- 성능 분석 및 OEE : OEE, 다운 타임 이유 및 처리량과 같은 주요 메트릭에 대한 대시 보드 및 보고서를 제공하여 비 효율성을 정확히 지적합니다.
- 플러그 앤 플레이 IoT 통합 : IoT 커넥터로 쉽게 배포 할 수 있습니다. 웹 및 모바일을 통해 액세스 할 수있는 클라우드 기반 시스템은 소기업의 부담을 최소화합니다.
6. 치마
Fiix는 클라우드 기반입니다 컴퓨터 유지 관리 관리 시스템 (CMMS) 유지 보수 팀이 더 똑똑하게 일할 수 있도록 AI를 통합합니다. Fiix는 모든 규모의 조직 (중소 규모 및 중소 제조업체 포함)을 위해 설계된 모든 유지 보수 활동을 중앙 집중화하고 자산 관리에서 예비 부품 재고 추적에 이르기까지 모든 유지 보수 활동을 중앙 집중화합니다. 기술자가 문제를 기록 할 수있는 사용자 친화적 인 인터페이스를 제공하고 관리자는 예방 유지 보수 캘린더를 설정할 수 있으며 모든 유지 보수 기록이 분석을 위해 저장됩니다. FIIX를 차별화하는 것은 정비 데이터를 자동으로 분석하여 통찰력을 제공하는 임베디드 AI 엔진 (FIIX Foresight)입니다.
직원에 안정적인 엔지니어가없는 소규모 제조업체의 경우 FIIX의 AI 기능은 가상 분석가 역할을하며 다음에 실패 할 장비 또는 유지 보수 작업이 기한과 같은 것들을 강조합니다. 이 시스템은 위험에 따라 업무 주문을 우선 순위로 정하고 최적의 유지 보수 조치를 제안 할 수도 있습니다. 이로 인해 접근 방식을 반응성 수정에서 데이터 중심 예방 관리로 전환함으로써 상승 시간과 유지 보수 비용이 높아집니다. Fiix의 클라우드 배포는 또한 유지 보수 팀이 어디서나 시스템에 액세스 할 수 있음을 의미합니다. Technicians는 이동 중에 모바일 알림을 받고 업데이트 작업 오더를 업데이트 할 수 있습니다.
Fiix의 주요 기능 :
- 작업 주문 관리 : 작업 오더를 쉽게 작성, 지정 및 추적하여 모든 유지 보수 작업이 제 시간에 기록되고 완료되도록합니다.
- 자산 및 장비 추적 : 각 자산에 대한 서비스 기록, 매뉴얼 및 성능 메트릭을 포함하여 상세한 장비 레지스트리를 유지하십시오.
- 예방 유지 보수 일정 : 일상적인 유지 보수 일정 (시간 또는 사용 기반)을 자동화하고 검사 또는 부품 교체를 수행하도록 알림을받습니다.
- 인벤토리 및 예비 부품 관리 : 예비 부품 재고, 공급 업체 및 자동 반응 레벨을 추적하여 중요한 구성 요소가 항상 준비되도록하십시오.
- AI 기반 통찰력 : FIIX Foresight는 유지 보수 데이터를 분석하여 장비 고장을 예측하고 작업 오더 우선 순위를 최적화하여 규범 유지 조치를 가능하게합니다.
7. 전조
Augury는 예측 유지 보수 및 기계 건강에 중점을 둔 전문 AI 도구입니다. IoT 센서와 AI 알고리즘의 조합을 사용하여 기계의 상태를 지속적으로 모니터링하고 실패가 발생하기 전에 장애를 예측합니다. Augury의 센서 (진동, 온도, 자기 신호 등을 측정하는)는 임계 장비에 연결되며 Augury의 클라우드 기반 AI 플랫폼에 의해 실시간으로 데이터를 분석합니다. 플랫폼의 기계 학습 모델은 방대한 양의 기계 데이터에 대해 교육을 받았으며, 정확도가 높은 임박한 장애 (예 : 마모 시작)의 서명을 인식 할 수 있습니다. Augury의 솔루션은 사내 전문 지식을 개발할 필요가 없기 때문에 소규모 제조업체는 이점을 제공합니다.이 시스템에는 내장 진단과 복잡한 결과를 확인할 수있는 원격 전문가가 제공됩니다.
Augury를 구현하면 소규모 공장의 예상치 못한 다운 타임을 크게 줄일 수 있습니다. 이 시스템은 근교를 감지 할 때 경고와 보고서를 보냅니다. 근본 원인 및 문제를 해결하기위한 권장 조치와 함께 가능성이 높습니다. 이를 통해 유지 보수 팀은 편리한 시간에 수리를 예약하고 사전에 부품을 주문할 수 있으며 비용이 많이 드는 마지막 순간 스크램블을 피할 수 있습니다. Augury의 AI 중심 플랫폼은 제조업체가 가동 중지 시간을 최소화하고 효율성을 높이며 수확량을 최적화하며 운영 폐기물을 줄이는 데 효과적인 것으로 입증되었습니다. 유지 보수 외에도 Augury의 통찰력은 프로세스 개선을 안내 할 수 있습니다. 예를 들어 특정 기계가 최적으로 최적으로 실행 중인지 또는 운영자 사용이 긴장을 유발하는지 식별합니다. Augury는 “기계의 언어”를 실행 가능한 인텔리전스로 변환함으로써 중소 및 중형 제조업체에게 일반적으로 훨씬 더 큰 기업에서 볼 수있는 신뢰성 수준을 달성 할 수있는 실용적이고 확장 가능한 방법을 제공합니다.
Augury의 주요 기능 :
- IoT 센서 모니터링 : 무선 센서를 사용하여 수동 판독없이 장비에서 데이터 (진동, 온도 등)를 지속적으로 수집합니다.
- AI 기반 진단 : 독점 AI 모델은 센서 데이터를 해석하여 구성 요소 마모 또는 오작동의 초기 징후를 높은 정확도로 식별합니다.
- 실시간 실패 경고 : 잠재적 인 고장이 감지 될 때 즉시 알림을 보냅니다. 문제를 자세히 설명하고 권장 조치를 취합니다.
- 전문가지도 : Augury Review Complex 사례의 엔지니어링 분석가와 AI Insights와 AI 통찰력을 결합하여 추가 검증 및 조언을 제공합니다.
- 다운 타임 감소 : 반응성에서 예측 유지 보수로 전환 할 수있어 작은 식물조차도 계획되지 않은 정전을 피하고 전반적인 장비 효율성을 향상시킵니다.
8. 조격
Instrumental은 회사가 생산 중에 결함을 감지하고 수율을 향상시키는 데 도움이되는 AI 기반 제조 품질 관리 플랫폼입니다. 중소 규모 및 중형 제조업체 (예 : 전자 장치 어셈블리 또는 소비자 제품)에 특히 유용한 Instrumental은 고급 컴퓨터 비전 및 기계 학습을 사용하여 제품을 검사합니다. 고해상도 이미지는 다양한 단계의 어셈블리에서 캡처되며 Instrumental의 클라우드 기반 AI는 이러한 이미지를 분석하여 인간 검사관이 놓칠 수있는 이상 또는 결함을 발견합니다. 이 플랫폼은 모든 제조 데이터 및 이미지에 대한 통일되고 추적 가능한 레코드를 생성합니다. 즉, 품질 엔지니어는 모든 장치의 기록을 자세히 검토 할 수 있습니다. 이 데이터를 집계함으로써 도구는 실시간으로 결함을 플래그 할뿐만 아니라 잘못 정렬 된 구성 요소, 온도 변화 또는 자료의 공급 업체 문제 등 문제의 근본 원인을 식별하는 데 도움이됩니다.
소규모 제조업체의 경우 악기를 구현하면 스크랩 및 재 작업 비용이 크게 줄어들 수 있습니다. AI는 발견 할 수 있습니다 알려지지 않은 전통적인 비전 시스템에 비해 큰 장점 인 패턴 외 결과를 인식하여 결함 (특별히 사전 프로그래밍되지 않은 문제). 수율이 아래쪽으로 표류되거나 미묘한 결함이 발생하면 악기가 경고를 보내 팀이 즉시 수정 조치를 취할 수 있습니다. 또한, 분석 도구는 데이터를 상관 관계와 관련하여 어떤 프로세스 단계 또는 부품이 결함을 일으키는 지 정확니다 ( “생산 데이터의”건초 더미에서 바늘 찾기 “). 이것은 린 품질 팀에서도 문제 해결 및 프로세스 튜닝을 가속화합니다. 클라우드 플랫폼이기 때문에 Instrumental은 최소 IT 인프라가 필요합니다. 사용자는 웹 대시 보드를 통해 로그인하여 어디서나 라이브 품질 메트릭을 볼 수 있습니다.
도구의 주요 특징 :
- AI 육안 검사 : 기계 학습을 활용하여 라인에서 제품의 이미지를 검사하고 결함이나 불규칙성을 자동으로 감지합니다.
- 실시간 수율 모니터링 : 중요한 편차 또는 추세에 대한 경고와 함께 생산 수익률 및 결함 속도에 대한 실시간 가시성을 제공합니다.
- 통합 데이터 및 이미지 추적 성 : 생성 된 각 장치의 이미지 및 센서 데이터를 수집하고 저장하여 분석 및 감사를위한 추적 가능한 레코드를 만듭니다.
- 자동 근본 원인 분석 : AI를 사용하여 결함의 상관 관계와 근본 원인을 식별하여 제조 문제의 문제 해결 속도를 높입니다.
- 클라우드 기반 플랫폼 : 클라우드를 통해 액세스 할 수 있으므로 엔지니어는 품질을 원격으로 모니터링하고 검사 기준에 대한 업데이트를 신속하게 배포 할 수 있습니다.
9. 시선 기계
Sight Machine은 AI 및 Advanced Analytics를 사용하여 공장 운영에 대한 지속적인 실시간 통찰력을 제공하는 제조 데이터 분석 플랫폼입니다. 단일 구조화 된 데이터 스트림으로 끌어 당겨 모든 종류의 생산 데이터 (기계 신호, 운영자 입력, 품질 결과, ERP 정보에 대한 통일 계층 역할을합니다. 플랫폼의 강점은 플랜트 바닥 데이터를 실시간으로 정리하고 상황에 맞는 강력한 데이터 처리 파이프 라인에 있습니다. 이 데이터 재단 외에도 Sight Machine은 AI/ML 알고리즘 및 시각화 도구 (대시 보드, 보고서)를 적용하여 제조업체가 성능을 한눈에 자세히 이해할 수 있도록 도와줍니다. 예를 들어, Sight Machine을 사용하는 소규모 제조업체는 Shop Floor의 라이브 생산 처리량, 품질 수확량 및 기계 조건을 하나의 인터페이스로 볼 수 있으며 AI는 출력 강하 또는 결함 속도의 급증과 같은 이상을 강조합니다.
광경 기계를 배포함으로써 소규모 제조업체는 an을 얻습니다 엔터프라이즈 등급 빅 데이터 인프라를 처음부터 구축하지 않고도 분석 기능. 플랫폼의 AI 모델은 비 효율성을 정확히 파악하고 특정 기계 설정이 빈번한 조정을 유발하거나 특정 원료 배치가 고품질 문제와 관련이 있음을 식별하는 것과 같은 개선을 제안 할 수 있습니다. 또한 생산 일정, 재고 수준 및 기계 상태를 결합하여 자산 활용을 최적화하고 대기 시간을 최소화하는 예측 사용 사례를 지원합니다. Sight Machine은 클라우드를 통해 제공되는 AI 지원 분석 플랫폼 (Azure와 같은 플랫폼에서 종종 호스팅)이므로 지속적으로 업데이트되며 비즈니스가 성장함에 따라 확장 할 수 있습니다.
시력 기계의 주요 기능 :
- 통합 데이터 파이프 라인 : 이질적인 소스 (기계, 센서, ERP, MES)에서 공장의 표준화 된 실시간 데이터 모델로 데이터를 집계합니다.
- AI 지원 분석 : 패턴 및 이상에 대한 생산, 품질 및 유지 보수 지표를 지속적으로 모니터링하기위한 기계 학습 모델 및 분석.
- 실시간 대시 보드 : 드릴 다운 기능을 갖춘 처리량, OEE, 결함 속도 및 에너지 사용과 같은 주요 성능 표시기 (KPI)의 라이브 시각화.
- 근본 원인 및 What-IF 분석 : 문제를 조사하는 도구 (예 : 결함 스파이크가 발생한 이유) 및 결과를 예측하기 위해 프로세스 변경을 시뮬레이션합니다.
- 확장 가능한 클라우드 솔루션 : 높은 확장 성 및 업데이트를 제공하는 클라우드 인프라에 배포되었습니다. 원격으로 액세스 할 수 있고 작은 IT 발자국을 사용하여 엔터프라이즈 수준의 데이터 볼륨을 사용할 수 있습니다.
10. 트윈 스레드
Twinthread는 디지털 쌍둥이 사용자 친화적 인 방식으로 제조업체에 대한 기계 학습. 디지털 트윈은 프로세스 또는 장비의 가상 모델이며 Twinthread는이 개념을 사용하여 제조업체가 운영을 모델링하고 AI 중심 분석을 실행할 수 있도록합니다. 이 플랫폼은 클라우드 기반이며 빠른 배포를 위해 설계되었으므로 소규모 회사에도 고급 산업 분석에 액세스 할 수 있습니다. Twinthread를 사용하면 사용자는 시스템 및 프로세스에서 데이터를 연결할 수 있으며 시스템의 AI는 패턴과 기준선 동작을 학습하기 시작합니다. 첫 번째 원칙 모델과 기계 학습의 조합을 사용하여 들어오는 데이터를 지속적으로 분석하여 사용자에게 이상이 발생할 때 최적화 기회를 경고합니다. 본질적으로 Twinthread는 공장의 맥박을 모니터링하는 추가 “뇌”역할을하며 장비 신뢰성, 제품 품질 및 에너지 효율과 같은 영역의 개선을 제안합니다.
~에 중소 규모의 제조업체에 대한 Twinthread의 주요 호소는 사전 구축 된 솔루션 템플릿입니다. 이 플랫폼은 회사가 최소한의 구성으로 켜질 수있는 상자 외부 응용 프로그램 (예 : 예측 유지 관리 모듈, 품질 최적화 모듈 등)을 제공합니다. 즉, 산업 AI의 혜택을 시작하기 위해 데이터 과학 팀이 필요하지 않다는 것을 의미합니다. Twinthread의 기성품 알고리즘은 일반적인 제조 문제를 해결하도록 설계되었습니다. 사용자는 디지털 트윈의 분석에서 파생 된 “펌프 #5가 10 일 안에 실패 할 가능성이 높다”또는 “결함을 줄이기 위해 2 ° 조정”과 같은 경고를 얻을 수 있습니다. 이 시스템은 또한 인간의 루프 조정을 허용하므로 엔지니어는 도메인 전문 지식을 기반으로 AI 권장 사항을 미세 조정할 수 있습니다.
Twinthread의 주요 기능 :
- 디지털 트윈 모델 : 장비 및 프로세스의 가상 복제본을 생성하여 실시간으로 제조 작업의 시뮬레이션 및 분석을 가능하게합니다.
- 예측 유지 관리 및 품질 : 장비 장애 및 품질 문제를 예측하기 위해 미리 구축 된 AI 솔루션이 발생하기 전에 발생하여 다운 타임 및 스크랩을 줄입니다.
- 연속 이상 탐지 : 데이터 스트림을 지속적으로 모니터링하고 AI를 사용하여 이상 또는 편차를 감지하여 팀에게 잠재적 인 문제를 즉시 경고합니다.
- 코드 없음 AI 인터페이스 : 엔지니어가 코드를 작성하지 않고 AI 모델을 배포하고 해석 할 수있는 사용자 친화적 인 도구는 비다 과학자가 고급 분석에 액세스 할 수 있도록합니다.
- 클라우드 확장 성 : 클라우드 플랫폼에서 실행되므로 비즈니스와 비슷합니다. 소규모 제조업체는 온 프레미스 인프라없이 한 줄이나 기계로 시작하여 필요에 따라 사용을 확장 할 수 있습니다.
결론
AI 도구의 통합은 효율성을 높이고 경쟁력을 유지하기위한 소규모 제조업체에게 점점 더 중요 해지고 있습니다. 특히 국립 제조업체 협회의 한 연구조사 대상 제조업체의 72%가 AI 기술을 배포 한 후 비용이 감소하고 운영 효율성이 향상되었다고보고했습니다. 논의 된 것과 같은 AI 솔루션을 채택함으로써 소규모 제조업체는 운영을 간소화하고 제품 품질을 향상 시키며 발전하는 산업의 지속 가능한 성장을위한 자리를 차지할 수 있습니다.
게시물 소규모 제조업체를위한 10 개의 최고의 AI 도구 (2025 년 2 월) 먼저 나타났습니다 Unite.ai.