데이터를 통합하고, 중단을 예측하고, 실시간으로 대응하여 운영 전반의 가동 시간, 품질 및 복원력을 개선하세요.
개요
제조에서 효율성, 가동 시간 및 품질을 향상시키는 AI
제조업체는 중단, 사일로화된 시스템 및 인력 문제로 인해 지속적인 압박에 직면해 있습니다. IBM은 운영 및 공급망 전반에서 데이터를 통합하여 실시간 가시성, 예측 인사이트 및 의사 결정 지원을 통해 성능 및 복원력을 개선할 수 있도록 지원합니다.
장애를 조기에 예측하고 유지보수 워크플로를 자동화하며, 생산 라인 전반의 결함을 미리 감지하여 예기치 않은 다운타임을 줄이고 품질을 개선합니다.
AI는 제조업체가 문제를 예측하고 프로세스를 자동화하며 생산, 유지 관리 및 품질 전반에 걸쳐 결과를 개선하는 데 도움이 됩니다.
사용 사례
비즈니스 우선순위
공급망 혼란
현대 공급망은 수요 변화와 글로벌 불확실성으로 인한 지속적인 혼란에 직면해 있습니다. 실시간 가시성과 AI 기반 인사이트를 통해 조직은 위험을 예측하고, 성능을 최적화하며, 변화에 더 빠르게 대응할 수 있습니다. 제조 팀은 복잡하고 빠르게 변화하는 환경에서 성과를 내야 합니다. AI는 수동 작업을 줄이고, 인사이트를 제공하며, 더 빠른 의사결정을 지원하여 팀이 더 높은 가치의 업무에 집중할 수 있도록 합니다.
혼란 속에서 제조 공급망 재편
AI 기반 공급망을 통해 커넥티드 인사이트와 의사 결정 지원을 함께 제공하여 제조업체가 긴급하지 않고 통제력을 가지고 대응할 수 있도록 지원하는 방법을 알아보세요.
에이전틱 AI 여정 살펴보기: 공급망에서 활용되는 AI 에이전트
최신 공급망 트렌드, 연구 결과 및 IBM의 혁신 여정을 살펴보세요. 이제 AI가 실제로 어떻게 활용되는지 확인해 보세요.
직원 혁신
제조업의 AI 투자는 증가하고 있지만 생산성 향상은 여전히 제한적입니다. 가장 큰 문제는 에이전트가 아니라 에이전트를 중심으로 업무가 구조화되는 방식에 있습니다. AI를 확장하고 측정 가능한 생산성, 더 빠른 처리량, 보다 신뢰할 수 있는 결과를 이끌어내기 위해 운영을 재설계하고, 데이터 품질을 향상하며, 거버넌스를 강화하고, 기술 격차를 해소하는 방법을 알아보세요.
에이전트 AI를 통한 직원 생산성 혁신
이 가이드는 인력 생산성을 제한하는 기술, 프로세스 및 장벽을 해결하여 제조 분야에서 에이전틱 AI를 확장하는 방법을 소개합니다.
IBM이 에이전트 AI를 사용하여 HR 지원을 재설계한 방법
IBM은 AI와 자동화를 활용하여 업무를 간소화하고, 반복적인 작업을 줄이며, 의사결정을 개선하고, 직원들이 더 높은 가치의 업무에 집중할 수 있도록 지원했습니다.
사례 연구
제조 산업 전반에서 입증된 성과
Ikano Group
Ikano Group은 다양한 운영 전반에 걸쳐 ESG 데이터를 수집, 관리 및 보고하는 방법을 개선하여 지속가능성 전략을 강화했습니다. 프로세스를 간소화하고 통합 데이터 기반을 구축하여 투명성을 높이고 규정 준수를 지원하며 보다 효과적인 데이터 기반 의사 결정을 지원합니다.
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Envizi 기반 솔루션의 활성 사용자 수
15,685
CSRD 보고를 위해 캡처 및 추적되는 데이터 유형
관련 제품
통합 플랫폼을 통해 비즈니스 전반의 AI 에이전트와 어시스턴트를 연결하여 구성원이 최고의 업무 성과를 낼 수 있도록 지원하세요.
자산 및 운영 전반의 데이터를 연결하여 장애를 예측하고, 다운타임을 줄이고, 생산 성능을 개선하세요.
관련 서비스
IBM Consulting을 통해 공급망, 조달 및 제조 운영에 대한 가시성, 민첩성 및 예측 역량을 확보하세요.
선제적인 AI 기반 기술과 전문 지식으로 직원의 경험을 최적화하세요.
