제조업의 변화 + 관련 참고 자료

The Manufacturing Transformation (Microsoft).pdf

7.65MB

The Manufacturing Transformation 제조업의 변화, 혁신, 변신.  

- Microsoft 관련 서류 Summary (원본 유첨, Original attached.)  

 

1. Enable inteligent factories 지능형 공장

- 클라우드 컴퓨팅, 데이터 분석을 통동해 자원 및 비용 최적화 실현  

>> 효율적인 생산 계획, 실시간 생산 현황 확인과 이에 맞는 다음 생산 계획 수립

Effecient Production planing, making next production plan based on real time production status

 

2. Unlock innovation and introduce new products 혁신 및 신제품 도입

- 로봇 기술을 사용하여 제품 품질 향상 및 생산 비용 감소 

>> 설비 투자: 자동 재단, 미싱 기계, 자동 기리메

Equipment investment: automatic cutting, sewing machine, edge paint machine

 

3. Resilient manufacturing supply chain 탄력적인 제조 공급망

- 실시간 가시성을 확보하여 공급망의 탄력성 증가  

>> 자재 스케줄 현황 확인과 이에 맞는 계획 수립

Check material stchedule and apply to production plan

 

4. Modemnize the manufacturing customer experience 고객 만족도 개선

- 고객 니즈를 우선시하여 시장 점유율 및 만족도를 향상  

>> 완제품의 조기 선적. 완제품 보관?  

FG Early shipment & Storage??

 

써놓고 보니 너무다 당연한 얘기고 AI 랑 상관이 전혀 없어 보인다.

한 10년 전에도 나왔을 동일한 얘기...

almost same idea as 10years ago and it's nothing relative with AI.

 

 

** 퍼온 글 + 생각

 

1. 산업별 AI 활용 사례

https://www.samsungsds.com/kr/insights/ai_use_cases.html 
가죽 제품과 철강, 반도체 제조업의 경우 차이가 있다. 

- 가죽 제품은 결국 살아있는 동물을 가공 후 사용하는 것이며 이에 따라 딱 떨어지지 않는, 허용 범위가 많다.  

- 원단, PU, PVC 제품의 경우 적용 가능할 것으로 자재 입고 검사시 적용 가능할 것으로 보임.  

 

Leather products, Steel & Semiconductor is different product.

Leather products are made from live animal... there is a wide range of tolerances and it cannot be fit perfectly..

I guess Fabric, PVC material product can be applicable when material inspection.

 

 

2. AI 활용 사례-제조업

https://m.blog.naver.com/seoreu_data/222674428605 
T-Mega case: 금속 제품의 찍힘, 눌림, 스크레치 등의 불량 검사 진행

- 검사기에 시 딥러닝 검사 Sw 모아이4.0 탑재  

>> 가죽 제품 검사에 적용 가능?? 소재 및 디자인에 따라 기준이 너무 다양하지 않을까?

>> 단순한 원단 소재 의류의 경우 가능할 것으로 보인다.  

 

T-Mega case: Metal product inspection -  dents, scratches etc.

- Equipped with deep learning inspection Sw Moai 4.0 in the inspection machine  

>> Applicable to leather product inspection?? we have diverse standard based on material & design

>> it can be possible to simple fabric clothing.
   

3. 생성형 AI 시대와 기업의 준비 (1편)

https://www.samsungsds.com/kr/insights/enterprise-readiness-for-generative-ai-part1.html
Birty Copilot, Fabrix - 기업 맞춤형, 기업 전용 AI 모델  Customized AI Model. 

>> 일일 현황 보고, 생산 스케줄 작성시 적용 가능??  사용을 위해선 맞춤 AI 기능 개발이 필요해 보인다..
기존 생산 데이터의 활용이 필요할듯 하고 (이전 생산라인, 기존생산 수량, 생산 투입인원등), 신규오더에는 적용이 어려우나 바이어구분없이 유사스타일로 계획을 짠다면 가능할지도...

 

can be used for Daily status report, production plan ?? need some customized AI model.

necessary to utilize old production data (previous production line, previous daily output, worker's # of production line etc),  it can be difficult to new style order but we can apply based on similar style regardless of customer..

 

 

4. 생성형 AI 시대와 기업의 준비 (2편)

https://www.samsungsds.com/kr/insights/enterprise-readiness-for-generative-ai-part2.html

이건 말이 어려운지.. 크게 도움이 안되네 ㄷㄷ