마이크로소프트, 제조업 AI 목표 산업지향적 솔루션 선보여

가장 큰 분야 중 하나이고 다른 분야보다 훨씬 더 많은 직원을 고용하는 제조 분야는 AI 혁명을 맞이하고 있습니다. 인공지능이 우리 일상생활의 일부가 되기 직전인 만큼, 산업계도 인공지능의 힘을 활용할 수 있어야 한다고 마이크로소프트는 말했다.

AI는 혁신을 지원하고, 효율성을 높이고, 운영을 최적화하고, 운영 비용을 절감하고, 결과적으로 해당 부문 전반에 걸쳐 수익을 증대할 것입니다. 이를 달성하기 위해 Microsoft는 Hannover Messe 에 이어 업계를 위한 AI 및 클라우드 기반 솔루션을 발표합니다 .

레드몬드에 본사를 둔 거대 기술 기업은 종종 손실되는 방대한 양의 데이터를 활용하는 데 중요한 Microsoft Fabric 의 제조 데이터 솔루션 과 Azure AI의 Copilot 템플릿을 소개합니다.

Microsoft Fabric을 사용하면 IT(정보 기술) 및 OT(운영 기술)의 데이터를 통합하고 프로세스를 최적화하기 위한 귀중한 통찰력을 얻을 수 있습니다.

Copilot 템플릿을 사용하면 업계에서는 Microsoft 공식 블로그 에 따라 지식 발견, 근본 원인 분석, 문제 해결, 자산 유지 관리, 교육 등의 경우 작업자를 위한 전용 Copilot을 만들 수 있습니다 .

초기 비공개 미리보기에서 IPG(Intertape Polymer Group)는 Sight Machine의 제조 데이터 플랫폼을 사용하고 있으며 Bridgestone은 AI 및 클라우드 비즈니스 서비스인 Avanade와 협력하고 있습니다.

제조 분야의 AI 통합은 여전히 ​​핵심 과제로 남아 있습니다.

모든 산업은 고유하며, 해당 산업에서 생성되는 데이터도 고유합니다. 범용 AI 솔루션 배포는 이러한 시나리오에서는 작동하지 않으며 대신 비생산적입니다.

이러한 과제를 극복하고 다양한 산업 분야에서 AI의 진정한 잠재력을 활용할 수 있도록 Microsoft는 적응형 클라우드 접근 방식을 도입합니다. 마이크로소프트 공식 블로그에 따르면,

또한 Dynamics 365 Supply Chain Management에는 효과적이고 효율적인 이벤트 추적을 위한 추적성 추가 기능의 미리 보기가 함께 제공됩니다.

Dynamics 365 Field Service의 경우 향상된 Copilot과 Microsoft Teams의 Field Service 앱에서 작업 주문에 대한 링크를 공유하는 기능이 제공됩니다. 이러한 향상된 기능은 모두 2024년 4월 17일부터 Dynamics 365 Field Service 사용자에게 제공되었습니다.

AI는 오랫동안 제조 분야의 핵심 구성 요소였습니다. 인텔이 프로세서 설계에 AI 기반 도구를 사용하는 것 외에도 다른 워크플로우를 간소화하는 것은 이를 입증합니다.

작년에 Microsoft와 Seimens는 생산성 향상을 목표로 산업용 Copilot을 구축했습니다. AI 환경의 또 다른 중요한 발전인 Microsoft의 AutoDev는 개발자를 감독자의 역할로 격하시킬 것으로 예상됩니다.

산업 내 AI의 미래와 이에 대한 Microsoft의 기여에 대해 어떻게 생각하시나요? 댓글 섹션에서 독자들과 공유하세요.

당사의 적응형 클라우드는 공장과 같은 운영 전반에 걸쳐 엣지 인프라를 현대화하여 애플리케이션에 대해 현대적이고 구성 가능하며 연결된 아키텍처를 활용하는 프레임워크입니다. 적응형 클라우드 접근 방식을 실행하는 Azure IoT Operations는 개방형 표준을 활용하고 Microsoft Fabric과 협력하여 IT 및 OT 협업을 위한 공통 데이터 기반을 만듭니다.