기계공학 산업에서 인공지능의 적용은 여전히 많은 장애물에 직면해 있습니다.

인공지능(AI)은 베트남 기계공학 산업을 재편하는 핵심 요소가 되고 있으며, 앞으로도 계속해서 그 역할을 지속할 것입니다. 베트남 기계공학 산업은 '경험 기반 설계' 모델에서 '데이터 기반 및 인공지능 기반 설계' 모델로 전환하고 있습니다.

실제로 빅데이터, 산업용 사물인터넷(IIoT), '디지털 미러' 모델과 같은 기술들의 결합은 기계 설계 및 제조 공정에 상당한 변화를 가져오고 있습니다. 대표적인 예로 FANUC Intelligent Edge Link & Drive(FIELD) 시스템을 들 수 있는데, 이 시스템은 AI와 IoT 기술을 활용하여 여러 CNC 기계의 데이터를 연결 및 동기화하고, 작동 상태를 분석하며, 문제 발생을 사전에 예측합니다. 그 결과 절삭 효율이 10~20% 향상되고, 대량 생산을 위한 준비 시간은 최대 40%까지 단축될 수 있습니다.

기계공학 산업에서 인공지능(AI)의 적용은 여전히 많은 장애물에 직면해 있습니다. (이미지는 이해를 돕기 위한 예시입니다.)

기계공학 산업에서 인공지능(AI)의 적용은 여전히 많은 장애물에 직면해 있습니다. (이미지는 이해를 돕기 위한 예시입니다.)

인공지능(AI)은 엄청난 잠재력을 지니고 있음에도 불구하고, 베트남 기계 산업에 적용하는 데에는 여전히 많은 장애물이 존재합니다. 대부분의 솔루션은 여전히 실험 단계에 머물러 있으며, 주로 소수의 대기업과 연구기관에 집중되어 있습니다. 더욱이, 기계 산업 관련 기업의 90% 이상, 특히 중소기업들은 생산 공정에 AI를 체계적으로 도입하는 데 필요한 재정, 인프라, 그리고 인적 자원이 부족합니다.

기계공학, 자동화 및 환경 연구소 소장인 딘 반 치엔 박사에 따르면, 기업들이 인공지능의 잠재력을 효과적으로 활용하려면 기술 인프라와 전문 소프트웨어에 상당한 투자를 해야 할 뿐만 아니라 기계, 자동화 및 디지털 기술 에 대한 지식을 갖춘 고도로 숙련된 인력을 채용하거나 교육해야 합니다.

전문가들은 인공지능(AI)이 기계공학 산업 발전의 진정한 원동력이 되기 위해서는 전략적이고 통합적인 해결책이 필요하다고 보고 있습니다. 무엇보다 먼저 설계, 가공, 시뮬레이션, 센서 데이터 등을 포괄하는 국가 규모의 디지털화된 기계공학 데이터 저장소를 구축하여 AI 모델 학습의 기반을 마련해야 합니다. 동시에 기계공학, 전자공학, AI 분야의 융합 인재 양성을 촉진하고, 산학협력을 강화하여 엔지니어들이 실제 생산 라인에서 실무 경험을 쌓을 수 있도록 해야 합니다. 특히 가공 제어 소프트웨어, 머신 비전 시스템부터 "메이크 인 베트남" 디지털 복제 모델에 이르기까지 스마트 기계공학 제품의 국산화를 장려함으로써 기업의 비용 절감, 자립도 향상, 핵심 기술 확보를 점진적으로 추진해야 합니다.

출처: https://nongnghiepmoitruong.vn/ung-dung-ai-trong-nganh-co-khi-con-nhieu-rao-can-d790074.html