제조에 Copilot 사용
제조업에서는 비용을 관리하고 생산 중단을 최소화하는 동시에 안정적인 원자재 공급이 필요합니다.
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제조 혁신 사례
제조업에서는 비용을 관리하고 생산 중단을 최소화하는 동시에 안정적인 원자재 공급이 필요합니다.
공장 운영을 혁신하다
제조업체는 효율성을 보장하고 운영을 간소화하기 위해 프로세스 최적화에 상당한 시간을 투자합니다. AI 기반 직원은 실시간 정보 접근을 활용하여 가동 시간을 확보하고 생산 지연을 유발하는 결함을 방지할 수 있습니다. AI를 활용하여 데이터 분석을 통해 커뮤니케이션 및 일정 관리를 자동화할 수 있습니다. AI는 공장 및 현장 근로자가 정보와 보고를 통해 작업 속도를 높이고 생산에 집중할 수 있도록 지원합니다. AI는 제조 주기를 단축하는 동시에 고품질의 결과물과 더 빠르고 효율적인 납품을 보장하는 데 활용될 수 있습니다. AI 통합은 제조업체가 더욱 민첩하고 대응력이 뛰어난 운영을 구축하여 혁신과 경쟁력을 강화하는 데 도움이 됩니다.
지멘스, AI로 현장 서비스 운영을 강화하다
Siemens는 Azure AI를 사용하여 실시간 문제 해결을 위해 현장 근로자와 엔지니어를 연결합니다.
Dow는 Azure로 엣지에서 비전 AI를 사용하여 직원의 안전과 보안을 강화합니다.
제품 개발 및 엔지니어링 가속화
제품 팀은 성능, 비용 및 생산 요건을 충족하기 위해 제품 설계를 개선하고 최적화하는 데 상당한 시간을 투자합니다. AI를 활용하면 혁신 수명 주기 전반에 걸쳐 AI 지원을 통해 혁신, 연구 및 설계를 강화할 수 있습니다. 이러한 지원에는 AI를 활용하여 신제품에 대한 아이디어와 피드백을 제공하고, 고객 행동 및 상호작용을 지능적으로 분석하는 것이 포함됩니다. 제품 출시 후에는 AI 제품 지원을 포함한 제품 지원에 AI를 활용하는 기업이 점점 더 늘어나고 있습니다.
Bayer 직원들은 Microsoft 365 Copilot를 사용하여 증가하는 세계 인구에 대한 식량 공급을 돕고 있습니다.
Legrand는 제품 지원을 위해 AI를 활용합니다.
Dow Inc.는 AI를 활용해 신제품을 개발합니다.
공급망 및 물류 관리 최적화
AI는 가시성과 효율성을 향상시켜 제조업체의 공급망 관리를 크게 향상시킬 수 있습니다. 실시간 모니터링 및 예측 분석을 통해 제조업체는 잠재적인 차질을 예측하고 완화할 수 있습니다. 또한 AI는 재고 관리 및 수요 예측을 최적화하여 자원이 효과적으로 배분되도록 보장합니다. 또한, AI 기반 자동화는 프로세스를 간소화하여 운영 비용을 절감하고 전반적인 생산성을 향상시킬 수 있습니다.
Dow는 운임 청구 방식을 혁신하고 있습니다.
볼보는 청구 및 청구 처리를 자동화합니다.
