데이터 수집 방법- 센서, 촬영, 체크, 자료 정리 등

  "Chapter m. AI 기반 제조 공정 03 실습"이라는 제목의 강의 자료로 보입니다. 주요 내용은 AI를 활용한 제조 공정 개선에 대한 실습 계획과 관련된 질문들로 구성

• 데이터 수집 구간은?

  공정 프로세스를 그리고, 데이터 수집 구간 표시 → 데이터 수집 → AI 공정 개선 방안
• 업무(공정 포함) 중 Data를 수집하여, AI를 적용하여 개선할 수 있는 부분은?
• 업무 및 공정 中 DATA 수집 방법은?

  (센서, 촬영, 체크, 자료 정리 등)
• 전체 업무 중 사람 투입이 많은 업무(공정 포함)는?
• 사람 투입이 많은 업무를 자동화 및 AI를 적용해서 개선 효과를 높일 수 있는 것은?
• 어떤 AI를 어떻게 도입하면 좋을까?
• 단계별(일정/자금 포함) 도입 스케줄 작성?

이러한 질문들은 제조 공정에서 데이터를 수집하고 AI를 적용하여 효율성을 높이는 방안을 모색하는 데 초점을 맞추고 있습니다. 실습을 통해 참여자들은 실제 제조 현장에서 발생할 수 있는 문제들을 분석하고, AI 기술을 활용하여 해결책을 제시하는 과정을 경험하게 될 것으로 예상됩니다. 예를 들어, 데이터 수집 방법을 고민하고, 수집된 데이터를 바탕으로 AI 모델을 구축하여 공정을 최적화하는 방안을 구체화할 수 있습니다. 또한, AI 도입에 필요한 예산과 일정을 계획함으로써, 실제 현장에 적용 가능한 실행 계획을 수립하는 데 도움이 될 것입니다.

• 데이터 수집 구간은?

  공정 프로세스를 그리고, 데이터 수집 구간 표시 → 데이터 수집 → AI 공정 개선 방안
• 업무(공정 포함) 중 Data를 수집하여, AI를 적용하여 개선할 수 있는 부분은?
• 업무 및 공정 中 DATA 수집 방법은?

  (센서, 촬영, 체크, 자료 정리 등)
• 전체 업무 중 사람 투입이 많은 업무(공정 포함)는?
• 사람 투입이 많은 업무를 자동화 및 AI를 적용해서 개선 효과를 높일 수 있는 것은?
• 어떤 AI를 어떻게 도입하면 좋을까?
• 단계별(일정/자금 포함) 도입 스케줄 작성?

이러한 질문들은 제조 공정에서 데이터를 수집하고 AI를 적용하여 효율성을 높이는 방안을 모색하는 데 초점을 맞추고 있습니다. 실습을 통해 참여자들은 실제 제조 현장에서 발생할 수 있는 문제들을 분석하고, AI 기술을 활용하여 해결책을 제시하는 과정을 경험하게 될 것으로 예상됩니다. 예를 들어, 데이터 수집 방법을 고민하고, 수집된 데이터를 바탕으로 AI 모델을 구축하여 공정을 최적화하는 방안을 구체화할 수 있습니다. 또한, AI 도입에 필요한 예산과 일정을 계획함으로써, 실제 현장에 적용 가능한 실행 계획을 수립하는 데 도움이 될 것입니다.

업무 및 공정 중 데이터 수집 방법은 다양하며, 센서, 촬영, 체크, 자료 정리 등이 있습니다. 각 방법에 대한 자세한 설명은 다음과 같습니다.

• 센서:

  • 공정 과정에서 발생하는 온도, 압력, 습도, 진동 등의 데이터를 실시간으로 수집할 수 있습니다. 
  • 스마트 팩토리에서 누락된 측정 항목은 새로운 센서/계측기를 추가하여 데이터를 수집할 수 있습니다. 
• 촬영:

  • 공정 과정이나 제품의 상태를 이미지 또는 영상으로 기록하여 데이터를 수집할 수 있습니다. 
  • 사진 촬영은 작업 현황이나 제품의 외관 검사 등에 활용될 수 있습니다.
• 체크:

  • 작업자가 직접 측정 도구를 사용하여 데이터를 수집하거나, 수동으로 데이터를 기록하는 방법입니다.
  • 품질 검사, 설비 점검 등에 활용될 수 있습니다.
• 자료 정리:

  • 기존에 축적된 데이터나 문서 자료를 분석하고 정리하여 필요한 정보를 추출하는 방법입니다.
  • 과거의 데이터를 분석하여 문제점을 파악하거나 개선 방안을 도출하는 데 활용될 수 있습니다.

이 외에도 데이터 수집 방법은 다양하며, 상황과 목적에 따라 적절한 방법을 선택하여 활용하는 것이 중요합니다. 예를 들어, 스마트 팩토리에서는 설비 연동을 확대하고 실시간 정보 수집을 강화하여 빅데이터 분석 및 AI 적용을 위한 데이터 수집이 중요해지고 있습니다