09.10.2024 by Dr. Marc Egelhofer
실험실의 AI: 플라스틱 재활용품의 최적화된 데이터 분석 및 품질 관리
실험실은 종종 다양한 출처와 기기에서 생성되는 압도적인 양의 데이터에 직면하게 됩니다. 특히 데이터가 여러 시스템에 분산되어 있는 경우, 이렇게 많은 양의 데이터를 관리, 분석 및 활용하는 것은 어려운 일입니다. 플라스틱 공정에서 폴리머 재활용 제품의 품질 관리가 특히 그렇습니다. DIN SPEC 91446은 데이터의 품질에 따라 4가지 재활용 품질 수준을 정의합니다. 품질 수준이 높을수록 더 많은 품질 관련 데이터를 수집해야 합니다.
따라서 실험실에서 최고의 품질은 일상 업무에서 분석하고 문서화해야 하는 데이터 포인트의 수를 최대화한다는 의미이기도 합니다. 따라서 실험실의 핵심 질문 중 하나는 데이터 품질과 효율성을 높이기 위해 인공 지능(AI)과 같은 최신 기술을 기존 프로세스에 어떻게 통합할 수 있는가 하는 것입니다.
AI - 폴리머 재활용 사용 사례
한 사례 연구에는 다양한 공급업체로부터 재활용 혼합물을 조달하는 한 플라스틱 가공업체가 포함됩니다. 이 회사는 매우 파편화된 데이터 관리에 직면해 있었습니다. 품질 관리에 필요한 측정값이 여러 Excel 스프레드시트에 흩어져 있었고, 이 데이터를 수작업으로 분석하는 데 상당한 리소스가 소요되었습니다.
이러한 환경에서는 AI를 사용한다고 해서 큰 도움이 될 수 없었습니다. 플라스틱 가공업체는 데이터 기반 플랫폼과 AI 지원 디지털 비서를 함께 도입함으로써 프로세스를 크게 최적화할 수 있었습니다. 이 플랫폼은 모든 관련 장치 데이터를 통합하여 분석 중인 재료에 대한 전체 개요를 제공했습니다.
이제 AI 지원 디지털 어시스턴트는 복잡한 데이터 분석과 상관관계 파악부터 데이터 시각화 및 보고서 생성에 이르기까지 모든 잠재력을 발휘할 수 있습니다.
공급업체 모니터링 시나리오
특히 예시적인 시나리오는 AI의 도움으로 공급업체 모니터링이 어떻게 더 쉬워졌는지 보여줍니다. 예를 들어, 이 사례 연구에서는 간단한 쿼리를 사용하여 서로 다른 세 공급업체의 데이터를 분석하고 공급된 배치의 편차를 신속하게 식별하는 방법을 보여줍니다. 한 사례에서 AI는 공급업체 중 한 곳이 합의된 점도의 세 배에 달하는 배치를 납품한 것을 확인했습니다. 이러한 정밀한 데이터 분석을 통해 회사는 공급업체의 품질을 더 잘 평가하고 향후 공급업체에 대한 정보에 입각한 결정을 내릴 수 있었습니다.
또한 심각한 공정 문제와 제품 품질 저하로 이어질 수 있는 점도가 너무 높은 재료의 사용을 사전에 방지할 수 있었습니다.
결론
이 사례 연구는 AI가 더 이상 미래의 비전이 아니라 현재 실험실에서 이미 사용되고 있음을 보여줍니다. large 방대한 양의 데이터를 효율적으로 분석하여 재활용 플라스틱의 품질을 보장하는 데 도움이 됩니다. AI 지원 데이터 관리 솔루션을 사용하는 실험실은 데이터 품질 향상뿐만 아니라 상당한 시간과 자원 절약의 이점도 누릴 수 있습니다. 이는 궁극적으로 경쟁력을 높이고 더 나은 제품을 개발하는 데 도움이 됩니다.
AI가 실험실을 지원하는 방법에 대한 더 많은 사례를 보려면 사례 연구 전문을 읽어보세요:
