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AI와 금속 제조의 미래

Oct 05, 2023

gorodenkoff/iStock/Getty 이미지 플러스

인정하겠습니다. ChatGPT는 저를 두렵게 하지만 동시에 호기심과 활력으로 가득 차게 합니다. 인공 지능(AI)에 대한 모든 걱정은 기본적으로 하나의 질문으로 귀결됩니다. AI가 우리를 더 멍청하게 만들까요, 아니면 더 똑똑하게 만들까요? 아마도 둘 다일 것입니다. 그러나 비즈니스에 있어서는 더 똑똑한 사람만이 성공할 것입니다. 나머지는 완전히 가격 중심적이고 거래 가능한 상품이 될 제품과 서비스를 제공할 것입니다. 기계 자동화와 마찬가지로 AI는 기존 지식을 향상하거나 애초에 아무것도 배울 필요가 없도록 하는 데 사용될 수 있습니다. 후자는 악몽의 시나리오이다.

고등학생들은 AI에게 연구 논문을 작성하게 한 다음, 잡히지 않기 위해 표절 및 AI 검사 웹사이트를 통해 이를 실행할 수도 있습니다. 그들은 실제로 글쓰기 방법을 배우지 않기 위해 최선을 다합니다. 마찬가지로 상점 주인은 주어진 부품의 작동 방법을 배우는 절곡기 작업자를 고용하지만 그게 전부입니다. 그들은 굽힘 차감 및 굽힘 허용치, k-인자, 다양한 금속의 거동 방식, 반경 형성 방법, 백게이징 전략, 범프 굽힘 등 기본적으로 프레스 브레이크에서 공기가 형성되는 모든 가능성에 대해 전혀 배우지 않습니다. 그들은 단지 기계가 시키는 대로만 하면 됩니다.

이러한 환경에서 기업은 기술을 버팀목으로 사용하여 기술을 구현하여 나타나지 않는 사람, 계속 실수하는 사람, 배려하지 않는 사람을 처리할 필요가 없습니다. 기술이 유일한 차별화 요소가 됩니다. 즉, 거리에 있는 상점이 유사한 장비에 투자하기 전까지는 말입니다.

이제 학습을 피하기 위해가 아니라 학습을 향상시키기 위해 AI를 사용하는 고등학생을 생각해 보십시오. 그들은 문법을 알고 있습니다. 그들은 무엇이 매력적인 문장을 만드는지 알고 있습니다. 그들은 주장을 펼치고 이야기를 전달하는 방법을 알고 있습니다. 그들은 AI를 사용하여 이미 알고 있는 것을 기반으로 합니다. (물론 내가 아는 어떤 고등학생과도 같지 않은데, 그래서 AI가 좀 무섭습니다.)

AI가 그토록 파괴적인 이유는 모든 사람이 자동화되지 않아도 안전하다고 생각했던 지식 직업에 AI가 어떻게 영향을 미칠 수 있는지입니다. 현실은 조금 더 미묘할 수 있습니다. 특히 미래의 팹샵이 어떻게 형성될 수 있는지 고려할 때 더욱 그렇습니다.

프레스 브레이크 부서의 작업자를 다시 생각해 보십시오. 이번에는 제작자가 교육에 투자합니다. 그들은 금속 제조의 문법을 배우고, 그 기초를 바탕으로 창의력을 발휘하고 한계를 뛰어넘는 방법을 알고 있습니다. 그들은 또한 점들을 연결하기 시작합니다. 그들은 마이크로 태빙 및 네스팅 전략, 여러 개의 작은 브래킷을 한 번에 구부릴 수 있는 방법, 부품 제거 자동화를 통해 소형 부품의 미니 네스트를 들어 올리고 쌓는 방법에 대해 레이저 및 펀치 프레스 직원과 이야기합니다.

가능성은 끝이 없어 보입니다. 이러한 환경에서는 작업 현장 작업도 지식 작업이며, 팹샵의 다른 작업에 비해 자동화될 가능성이 적습니다. 가장 심하게 자동화된 공장에서도 프로세스를 유지, 실행 및 개선하려면 사람들이 있어야 합니다.

사무실로 이동하면 이야기가 달라집니다. 몇몇 맞춤형 제작업체에서는 이미 자동화된 견적 및 주문 처리를 제공하고 있습니다. 7년 전, 제가 본 것 중 가장 인상적인 기업 중 하나인 네덜란드에 본사를 둔 247TailorSteel을 방문했을 때 사무실에 단 두 사람만 있었습니다. 그 사이 수십 명의 작업자가 바닥에 있는 수십 개의 레이저와 자동 공구 교환 프레스 브레이크를 관리했으며, 프로세스 간에 부품을 운반하는 소수의 자동 가이드 차량도 관리했습니다. 고객은 3D CAD 파일을 업로드하고 즉시 견적을 받았습니다. 수락된 주문은 자동으로 처리, 예약 및 중첩되었습니다. 유타에 본사를 둔 OSH Cut(회사 창립자 Caleb Chamberlain이 현재 thefabricator.com에 칼럼을 쓰고 있음)을 포함한 몇몇 미국 상점이 현재 이 모델을 따르고 있습니다.

247TailorSteel의 창립자는 주문 흐름을 자동화하면 더욱 복잡해지기 때문에 용접 및 조립과 같은 추가 서비스 제공을 주저했다고 말했습니다. 잘리고 구부러진 부분을 인용하는 것도 한 가지입니다. 다양한 제작 및 구매 구성 요소가 포함된 대규모 하위 조립품을 인용하는 것은 전혀 다른 것입니다.