조지아-퍼시픽은 많은 종이 변환 작업에 디지털 메자닌(Digital Mezzanine)이라는 AI 기반 솔루션을 도입하여 데이터를 분석하고 의미 있는 성과 개선을 위한 실행 가능한 인사이트를 식별하고 있습니다.
오늘날 빠르게 변화하는 산업 환경에서 의미 있는 개선을 파악하는 것이 경쟁에서 앞서 나가는 핵심입니다. 조지아-퍼시픽에서는 혁신적인 자체 도구인 디지털 메자닌이 바로 그 역할을 돕고 있습니다 — AI와 머신러닝의 힘을 통해 원시 기계 데이터를 실행 가능한 인사이트로 전환하는 것입니다.
디지털 메자닌은 여러 시설에서 장비를 변환하는 과정에서 발생하는 데이터를 연속적으로 수집하며, 기계가 언제, 왜, 얼마나 오랫동안 결함 상태에 들어가는지 세밀하게 분석합니다. 하지만 단순히 문제를 발견하는 것만이 아닙니다; 어떤 문제를 해결해 진정한 가치를 창출할 수 있는지 이해 하고, 그 문제를 더 빠르게 해결하는 데 도움을 주는 것입니다.
Digital Mezzanine의 창립자 아담 더니건은 이것을 "압축 가능한 기회"라고 부른다고 말했습니다. 시간에 따른 고장 데이터를 비교하고 기계와 시설 간에 걸친 문제를 통해 시스템은 정상적인 기본 운영에 속하는 문제와 정상 외에 존재하며 개선할 수 있는 문제를 식별하고 구분할 수 있습니다. 마치 스마트워치가 평소보다 잠을 충분히 못 잤다고 알려주는 것과 같습니다.
"디지털 메자닌 이전에는 상당 손실을 노리는 것이 전부였다,"고 그는 말했다. "우리는 종이 찢어진 것처럼 체계적인 문제를 고치려고 벽에 머리를 부딪히는 셈이야. 이런 문제들은 피할 수 없습니다. 이런 현상은 어느 정도 항상 발생하므로, 상위 손실 접근법만 따른다면 해결하기 불가능하거나 비현실적인 문제를 다루고 있는 셈입니다. Digital Mezzanine은 단순히 손실뿐만 아니라 입증된 가치를 가진 기회를 식별하고 우선순위를
정합니다."많은 시설에 있어 패러다임 전환입니다. 가장 많은 다운타임을 일으키지만 개입과 상관없이 발생하는 문제에만 집중하는 대신, Digital Mezzanine은 해결 후 생산성, 신뢰성, 안전성에서 측정 가능한 개선을 이끄는 문제들에 집중합니다.
아담은 팔레타이저에서 발생한 결함을 강조한 한 사례를 공유했습니다. 팔레타이저는 제품 케이스를 팔레트에 쌓고 배치하여 취급, 저장, 배송을 담당하는 기계입니다. 이 경우 결함은 그리퍼가 잃어버린 슬립 시트였습니다. AI 모델은 결함을 확인하고, 어떤 제품이 실행 중인지 알고, 과거 데이터를 분석해 '좋음'이 무엇인지 파악합니다. 운영자들은 하루에 5개의 결함을 예상해야 할까요, 아니면 50건, 아니면 아예 아예 없을 것으로 예상해야 할까요?
아담은 이번 경우에는 그런 결함을 전혀 볼 수 없어야 한다고 말했고, 지난 4시간 동안 다섯 개의 결함을 봤다.
"만약 그들이 이 단층을 계속 그 속도로 발견한다면, 앞으로 24시간 동안 80개의 정지 상태가 발생할 것이다,"라고 그는 말했다. "그래서, 그들이 정말
신경 쓰이는 게 뭔가 있구나."문제가 인식되고 강조된 지금, 정교한 대형 언어 모델은 방대한 기계 매뉴얼과 문서들을 활용해 맞춤형 문제 해결 단계를 생성합니다. 제안된 솔루션들은 선임 기술자와 전문가들에 의해 안전성과 타당성을 보장하기 위해 검증된 후 운영자가 확인할 수 있습니다.
"디지털 메자닌 소프트웨어는 모든 정보를 통합하여 이 고장 모드가 심해지기 시작할 때 해결하기 위해 취해야 할 조치를 알려주는 꽤 간결한 출력을 제공합니다. "아담이 설명했다.
그는 이것이 지금까지 조지아-퍼시픽 전역에서 AI 도구의 가장 성공적인 구현 중 하나라고 말했습니다. 이 기술을 도입한 조지아-퍼시픽 시설들은 제한된 초기 투자로 평균 15% 기계 효율 향상을 보고했습니다.
플랫폼의 확장성도 또 다른 핵심 강점입니다. 조지아-퍼시픽은 디지털 메자닌을 가능한 한 많은 기기에 배포하고 있으며, 가디언 같은 다른 코흐 회사와도 이 첨단 기술을 공유하고 있습니다.
궁극적으로 디지털 메자닌은 단순한 손실 감소 도구 그 이상입니다. 이는 복잡한 데이터를 명확하고 우선순위가 정해진 개선 경로로 바꾸는 패러다임 전환입니다 . 엔지니어와 운영자 모두가 무엇 이 잘못되었는지뿐만 아니라 왜 그런지, 그리고 어떻게 안전하고 효율적으로 해결할 수 있는지 이해 할 수 있도록 돕습니다.
"이것은 사람들이 문제를 빠르게 이해할 수 있게 해주어, 문제가 작을 때 해결할 수 있게 해주며, 큰 문제로 발전하는 것을 막을 수 있습니다."라고 아담은 말했습니다. "기술과 우리의 역량은 계속 진화하고 있어서, 우리가 쫓고 싶은 것들이 부족하지 않아."
