스마트 공장의 운영 비효율 자동화를 위한 AI

기업개요

스마트 공장은 생산 공정을 효율적으로 운영하기 위해 데이터를 학습하고 최적화합니다. 생산 공정에서 효율성을 늘리는 건 크게 두 가지 방법이 있습니다. 하나는 불량 원인을 분석하고 개선해서 지속적인 개선을 이뤄내는 것입니다. 다른 하나는 설비를 최적화해 생산 속도를 향상시킬 수 있습니다. 한 스마트 공장에서 데이터를 학습하고 공정을 최적화하는 데 강점을 가진 AI를 활용해 효율성을 늘리고자 합니다.

(1) 불량 원인 분석 및 개선안 생성 AI

도입 목표 : 기존 생산 공정에서 나타나는 불량을 줄이고자 했습니다. AI가 불량이 발생하는 패턴을 학습해 원인을 파악하고, 전체 공정에서 어떤 부분을 개선해야 하는지 개선안을 도출하게 하고자 했습니다.

상세 내용 : 불량과 개선을 위한 기준들을 AI가 학습합니다. 기존 생산 공정이 진행되는 플로우, 생산 품질을 통과하는 기준, 불량을 판단하는 기준 등이 이에 해당합니다. 이런 불량 원인 분석을 바탕으로 AI가 각 공정 단계에서 어떤 개선을 할 수 있는지 제시합니다.

(2) 설비 최적화 AI

도입 목표 : 각 공정에 필요한 설비를 체크하고 어떻게 운영했을 때 가장 효율적인지 AI를 통해 분석하길 원했습니다. 이를 바탕으로 효율성을 증대하고자 했습니다.

상세 내용 : 각 공정과 그에 해당하는 설비를 먼저 AI가 학습합니다. 각 공정의 단계에서 필요한 설비, 해당 설비에 소모되는 에너지, 해당 설비가 내는 업무효과 등을 분석합니다. 이를 통해 전반적인 설비 운영 데이터를 추론하고, 각 공정에 맞는 최적화된 설비 운영을 AI가 제안합니다.