지속 가능한 디지털 엔터프라이즈에서 AI 활용하기 - Siemens

산업용 AI: 효율성, 속도, 품질 다행스럽게도 디지털 기업의 연결된 데이터 흐름은 AI 적용으로 엄청난 데이터 세트의 분석을 가속화할 절호의 기회예요.이를 통해 작업 현장과 다른 시스템에서 공장의 다양한 측면을 전보다 훨씬 빠르게 최적화할 수 있어요.예를 들어 에를랑겐에 있는 Siemens Electronics 공장은 공장 전체의 데이터를 활용하여 지능형 에너지 효율 조치를 구현하여 에너지 소비를 25%, 순 탄소 발자국을 50% 줄였어요.게다가 생산 효율의 목표 개선으로 각 제품 생산에 사용되는 에너지를 50% 까지 줄일 수 있었어요. AI는 또한 진정한 예측 유지 보수 계획을 가능하게 해서 공장 운영자들이 기계 가동 중지 시간을 결코 놀라운 일로 겪지 않도록 보장해요.기계 및 유지보수 데이터를 분석하고 과거 사례와 비교하여 패턴과 잠재적 솔루션을 식별해요.공장에서는 인쇄 회로 기판 생산의 일부로 발생하는 밀링 공정에 예측 유지 보수를 사용해요.밀링 공정에서 미세먼지가 생성되어 밀링 스핀들에 쌓여 스핀들의 회전을 방해하거나 충분히 축적되면 계획되지 않은 가동 중단이 발생할 수 있어요.이렇게 비용이 많이 드는 지연을 방지하기 위해 예측 유지보수 솔루션은 스핀들 전류와 속도를 모니터링하여 이상을 관찰하고 미래의 위험 상태를 예측하기도 해요.