AI: 뒤에

비전 시스템에 내장된 인공 지능은 픽앤플레이스 및 충전 애플리케이션에서 로봇 공학의 결정을 안내하는 동시에 제품에 대한 품질 검사를 수행할 수 있습니다.이미지 제공: Festo North America

ARC Advisory Group 웹사이트의 사설에서 Marianne D'Aquila 연구 이사는 "왜 인공 지능 구현이 실패합니까?"라고 묻습니다. 그녀는 "제조 분야에서 AI를 구현하는 것은 비즈니스 목표에 대한 이해와 AI를 기존 프로세스 및 시스템과 통합해야 하기 때문에 어려운 일이 아닐지라도 어려울 수 있습니다"라고 대답합니다.

D'Aquila는 계속해서 "AI 구현을 포함하여 모든 디지털 혁신 프로젝트의 효과적인 시작점을 결정하는 것은 일반적으로 압도적이다"라고 덧붙였습니다. 그녀는 강력한 분석 디지털 역량을 개발하는 방법에 대한 명확한 아이디어가 없으면 기업이 AI 파일럿 및 프로젝트의 붕괴를 경험하는 경우가 많아 이러한 프로젝트가 낭비적인 투자라는 내부 인식으로 이어진다고 말합니다.1

이러한 실패 중 일부는 씹을 수 있는 것보다 더 많이 깨물어서 발생한 것일 수 있습니까? 예를 들어, AI는 재료 투입부터 가공, 포장, 그리고 외부로의 모든 공장 ​​운영에 걸쳐 한꺼번에 실패할 운명의 구현이 될 필요가 없습니다. 그러면 예상한 결과가 나오지 않을 수 있습니다. 아마도 가치 있는 대안은 에너지 사용량 모니터링, 제품 품질의 시각적 검사, 기계 고장 예측 등 AI가 내장된 애플리케이션을 찾는 것일 것입니다. 소프트웨어 및 자동화 공급업체는 이미 AI를 이러한 애플리케이션에 내장하고 있으며 작동하는 것으로 나타났습니다.

이 개념은 독립적인 애플리케이션이나 Adobe Photoshop 또는 Affinity Photo의 플러그인으로 작동하는 일부 새로운 AI 기반 그래픽 소프트웨어와 유사합니다. 현재 제가 사용하고 있는 AI 기반 플러그인을 사용하면 작업을 더 빠르고 정확하며 효율적으로 완료할 수 있으며 AI 프로그래밍이나 호스트 애플리케이션 수정에 대해 걱정할 필요가 없습니다. 플러그인 애플리케이션 개발자는 이미 어려운 작업을 완료했습니다. 나는 AI 기반 소프트웨어가 이전의 비 AI 기반 소프트웨어보다 더 잘 작동한다는 것을 발견했습니다.

그래서 AI 기반의 ChatGPT에 "인공지능이 소프트웨어 애플리케이션의 일부가 되어 사용자가 애플리케이션이 AI를 사용한다는 사실을 인식하지 못하게 될까요?"라고 묻고 싶다고 생각했습니다. 결국 AI 시스템에 해당 주제에 대해 "생각"하는 것이 무엇인지 묻는 것은 자연스러운 것처럼 보입니다.

ChatGPT는 "그렇습니다. 인공지능이 사용자가 그 용도를 인식하지 못하는 방식으로 소프트웨어 애플리케이션의 필수적인 부분이 될 가능성이 매우 높습니다. 이는 AI가 소프트웨어 애플리케이션의 다양한 작업을 향상하고 자동화할 수 있는 잠재력을 갖고 있기 때문입니다. , 이를 더욱 효율적이고 효과적으로 만듭니다.

"예를 들어, AI는 애플리케이션에서 사용자 인터페이스와 경험을 개선하고, 개인화된 권장 사항을 제공하고, 일상적인 작업을 자동화하는 데 사용될 수 있습니다. 이러한 기능이 소프트웨어 애플리케이션에 더욱 통합됨에 따라 사용자는 AI가 사용되고 있다는 사실조차 인식하지 못할 수도 있습니다.

"사실 이런 일은 가상 비서, 챗봇, 추천 엔진 등 이면에서 AI를 사용하는 많은 애플리케이션에서 이미 일어나고 있습니다. 이러한 애플리케이션은 AI를 사용하여 사용자에게 자신이 다른 앱과 상호 작용하고 있다는 사실을 명백히 알리지 않으면서 기능을 향상시키고 있습니다. AI 시스템."

그렇다면 공장의 일부를 보다 효율적이고 원활하게 운영하기 위해 개발자가 AI를 내장한 애플리케이션을 활용해 보는 것은 어떨까요?

질문을 받았을 때 ARC Advisory Group의 D'Aquila는 AI 애플리케이션에 대한 네 가지 일반적인 범주를 지정했습니다. 네 번째는 여러분이 고려하지 않았을 수도 있지만 똑같이 중요합니다.

Peak Technologies/Peak Analytics의 사장인 John Dwinell은 "식음료 가공업체에서는 판매 및 운영 계획을 개선하기 위해 점점 더 AI 기반 솔루션을 찾고 있습니다."라고 말합니다. 식품 및 음료 산업에서 AI의 잠재적 이점에 대한 인식이 높아지고 있으며, 많은 가공업체가 운영 최적화에 도움이 되는 AI 기반 솔루션을 적극적으로 찾고 있습니다. 그러나 특정 영역에서 AI의 효율성과 적용 가능성에 대해서는 여전히 회의적이거나 불확실성이 있을 수 있습니다.