제조업을 위한 솔루션

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현대 산업화 세계의 특징인 제조 부문은 원자재 조달에서 최종 제품으로의 변환에 이르기까지 모든 단계를 포함합니다. 산업화 이전 시대의 가정용 제조부터 이 부문은 기계화된 어셈블리 라인 및 자동화와 같은 단계를 통해 발전해 왔으며, 모든 새로운 개발은 더 빠르고 효율적인 제조 프로세스에 추가되었습니다. 클라우드 컴퓨팅은 IT 인프라와 프로세스를 오류가 발생하기 쉬운 온-프레미스에서 고가용성, 보안 및 효율적인 클라우드로 변환하고 최첨단 IoT(사물 인터넷), AI/ML 및 분석 솔루션을 제공함으로써 제조 회사에 다음 혁명을 가져올 수 있습니다.

Microsoft Azure는 다음을 수행할 수 있는 제조 솔루션을 제공하여 4차 산업 혁명에 대한 가능성을 보여 주고 있습니다.

  • 산업용 IoT를 사용하여 더 민첩한 스마트 팩터리를 구축하는 데 도움이 될 수 있습니다.
  • 복원력이 더욱 뛰어나고 수익성 있는 공급망을 만듭니다.
  • 작업 인력 생산성을 변환합니다.
  • 혁신과 새로운 비즈니스 모델을 잠금 해제합니다.
  • 새로운 방식으로 고객과 소통합니다.


Azure를 사용하여 제조 비즈니스를 현대화하는 방법을 알아보려면 제조를 위한 Azure를 방문하세요. 더 많은 리소스는 Microsoft Trusted Cloud for Manufacturing을 참조하세요.

제조를 위한 아키텍처 가이드

다음 문서에서는 제조 업계의 Azure 솔루션에 대한 아키텍처 지침을 제공합니다.

Architecture 요약 기술 포커스
IoT(사물 인터넷) 아키텍처 디자인 기본 IoT(사물 인터넷) 개념 및 Azure IoT를 시작하는 방법에 대해 알아봅니다. IoT
MLOps 프레임워크를 통해 기계 학습 수명 주기 업스케일링 Fortune지 선정 500대 식품 회사가 사용자 지정된 기계 학습 모델의 도움을 받아 미국 내 여러 지역의 다양한 매장에서 수요 예측을 개선하고 제품 재고를 최적화한 방법을 알아봅니다. AI/ML
확장성 있는 주문형 고성능 컴퓨팅 이 문서에서는 대규모 컴퓨팅 성능이 필요한 엔지니어링 및 제조 분야에서 잘 알려진 몇 가지 영역을 안내하고 Microsoft Azure 플랫폼에서 지원하는 방식을 살펴봅니다. 컴퓨팅
제조업을 위한 예측 유지 관리 예측 유지 관리에 대한 몇 가지 배경을 소개한 후 온-프레미스 데이터, Azure 기계 학습 및 기계 학습 모델의 조합을 사용하여 PdM 솔루션의 다양한 부분을 구현하는 방법을 설명합니다. AI/ML
예측 유지 관리 솔루션 이 문서에서는 예측 유지 관리 솔루션을 구축하기 위한 옵션을 제시합니다. 제시된 다양한 관점과 기존 자료를 사용하여 시작할 수 있습니다. AI/ML
IoT 데이터에서 실행 가능한 인사이트 추출 이 가이드에서는 IoT 데이터 분석에서 조치 가능한 인사이트를 추출하는 데 필요한 구성 요소를 기술적으로 살펴봅니다. IoT

제조를 위한 아키텍처

다음 문서에서는 제조 업계를 위해 개발 및 권장되는 아키텍처에 대한 자세한 분석을 제공합니다.

Architecture 요약 기술 포커스
Anomaly Detector 프로세스 Anomaly Detector API를 사용하면 기계 학습을 몰라도 시계열 데이터에서 변칙을 검색하고 모니터링할 수 있습니다. 분석
자동 안내 차량 컨트롤 이 예제 아키텍처는 자동차 OEM(주문자 상표 부착 방식)을 위한 엔드투엔드 접근 방식을 보여 주고 참조 아키텍처 및 재사용할 수 있는 공개된 지원 오픈 소스 라이브러리 여러 개를 포함합니다. IoT
Azure Cognitive Services를 사용하여 음성 텍스트 변환 전사 파이프라인 빌드 많은 양의 녹음된 통화를 분석하고 Azure Cognitive Services를 사용하여 음성 텍스트 변환 대화 내용 기록 파이프라인을 빌드하여 고객 관리 센터의 효율성을 개선하고 비즈니스를 변환합니다. AI/ML
Power Platform을 사용하는 시민 AI 아키텍처는 Azure Synapse 시나리오를 사용한 엔드투엔드 분석에서 확장됩니다. Azure Machine Learning에서 사용자 지정 ML 모델을 학습하고 Microsoft Power Platform을 사용하여 빌드된 사용자 지정 애플리케이션으로 구현할 수 있습니다. AI/ML
에지에서 컴퓨터 비전을 사용하는 엔드 투 엔드 제조 다시 에지에서 클라우드로 전환되는 컴퓨터 비전에 대한 엔드투엔드 방식을 보여 주는 예제 아키텍처. AI/ML
인텔리전트 IoT Edge를 사용하여 예측 유지 관리 IoT(사물 인터넷) Edge는 데이터 처리 및 저장을 데이터 원본에 가깝게 하여 클라우드 연결 및 리소스에 대한 종속성을 줄이면서 빠르고 일관된 응답을 가능하게 합니다. IoT
품질 보증 이 솔루션은 제조 파이프라인(어셈블리 라인)의 예제를 사용하여 오류를 예측하는 방법을 보여 줍니다. AI/ML

제조를 위한 솔루션 아이디어

다음은 제조 솔루션의 시작점으로 사용할 수 있는 다른 아이디어입니다.