생산 스케줄링 및 공정 최적화 (APS)
Case 01시계열 분석 기반 수요 예측. 디지털 트윈과 AI 시계열 분석 적용으로 수요량뿐만 아니라 설비 부하와 작업자의 피로도(정성적 요소)까지 계산하는 고급 알고리즘.
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시계열 분석 기반 수요 예측. 디지털 트윈과 AI 시계열 분석 적용으로 수요량뿐만 아니라 설비 부하와 작업자의 피로도(정성적 요소)까지 계산하는 고급 알고리즘.
2,200만 건의 온도, 압력, 버너 데이터를 학습. AI가 온도 변화를 예측하여 스스로 버너 화력을 자동 조절.
수천 종의 과거 원자재 가격 추이, 고객사 주문, 시장 상황을 머신러닝으로 분석. 필요 소요량과 발주 시점 정밀 예측.
매일 8만 건의 온도 및 전력 실적 데이터 학습. 현장 맞춤형 AI가 설비별 전력 소비 최적 구간 도출.
전력량계 데이터와 폐플라스틱 열분해유 사용량을 실시간 수집. 시계열 분석 알고리즘으로 시간별/공정별 탄소 배출량 예측.
센서를 통해 슬러리(혼합물) 점도를 예측. 목표 점도 도달 확률이 최대가 되는 '최적 용수량' 자동 산출.
1초에 300회 이상 가공기의 회전수, 전류, 수압 데이터 수집. LSTM 모델이 세라믹 강도를 예측하여 파손 한계 내에서 속도 조절.
시스템별로 산재된 AI 기기 데이터를 통합 모니터링. 사용자 설정 민감도에 따라 양품/불량 통제.
비전 AI 카메라가 생산 전 과정을 모니터링. 제품 종류와 수량 파악, 공정 변수 예측 및 스케줄 조정.
모듈러 건축(DFMA)으로 공장 사전 제작 90% → 현장 조립. 3D 모델 업로드 즉시 형상 해석, 가공 시간/비용 분 단위 자동 계산 및 견적 산출.
농축산물 생산부터 가공, 물류, 판매까지 전 과정을 AI로 연결하여 모니터링 및 자동화.
모방 학습(Imitation Learning)을 통해 무작위로 섞인 물체의 패턴과 잡기 편한 각도를 스스로 인식.
초당 30프레임 고속 처리. PatchCore 알고리즘으로 정상 데이터만 학습하여 이탈값 검출.
프로브와 전류 부하 측정기로 미세 오차 수집. AI가 공구 파손 전 최적 교체 시기 알람.
카메라와 센서가 금형 상태, 온도, 습도를 24시간 감시. 고장 징후 예측 및 실시간 검사 병행.
장비의 미세한 이상 신호를 수집하여 막힘 현상 발생 직전 예측 알림 발송.
스윙 모션 로봇의 12개 카메라가 난반사가 심한 대형 금속 표면의 미세 요철을 주행 촬영.
고속 이동 강판을 촬영, 딥러닝 객체 탐지로 스크래치 및 얼룩 자동 판별.
불량 데이터가 적은 환경. 다수의 '양품' 데이터만 집중 학습하여 이탈 대상을 불량 판정.
가공 시 발생하는 소리와 진폭 데이터 동시 분석. 정상 진폭 이탈 구간을 불량으로 포착.
초당 30장 처리 YOLO 모델이 실시간 추적. 파이프 안착 불량 시 프레스 즉각 정지.
이동형 촬영 장비 스캔 + KS 표준 학습 AI가 11개 등급으로 자동 분류.
협동 로봇이 고중량 부품을 자동 3D 스캔. 치수 및 표면 도금 불량 AI 분석 리포트 발행.
정상/불량 혼재 데이터 중 '주류 패턴'만 정상으로 자동 추출하여 불량 판정.
설비에 초소형 CPU/GPU 내장 '엣지 디바이스' 부착. 현장에서 진동 파형을 즉시 딥러닝 연산. 회전 설비(펌프/모터) 베어링 마모 및 축 정렬 진단.
빛 반사로 판독이 어려운 데이터를 8만 장 이상 집중 학습하여 극복.
4대의 비전 카메라를 다각도로 설치, 세부적인 볼트 조임 여부를 순간 스캔.
진동 센서와 음향 방출(소리) 센서를 동시 활용. AI가 이상 소음과 진동 패턴을 융합 분석.
AGV/AMR 전용 특수 캐스터 기술. 충격 흡수로 반도체 등 정밀 부품 이송 시 진동 최소화. 틸팅 기능으로 고르지 않은 바닥에서도 접지력 유지.
AI CCTV 모니터링으로 작업자 위험 구역 진입 감지 및 설비 자동 정지. 관절 움직임 추론 모델(Guardian AI)로 행동 패턴 분석. 크레인 3D 충돌 방지 및 지게차 탑뷰 충돌 예측.