[IT] 제조 DX, Manufacturing AI

제조분야 DX에 대해 간단하게 정리해봅니다. 

Manufacturing AI

제조업의 DX

제조 현장의 방대한 소스 데이터를 수집, 처리, 분석하여 생산성을 높이고

혁신 인사이트를 발굴하는 제조 데이터 기반 지능화 솔루션을 통해

제조 현장의 디지털 전환(DX) 실현이 궁극적인 목표입니다.  

 

즉, 제조 설비의 다양한 데이터를 수집하고 유기적으로 연결하여 운영 효율을 극대화하는

설비 예지보전 시스템부터 품질 향상을 위한 최적의 공정 조건을 도출하는 등의

제조 특화 AI 서비스를 직접 개발, 운영할 수 있는 플랫폼도 필요합니다. 

 

 

설비 극대화 위한 솔루션 통해 

ㅇ 설비 효율 극대화 : 실시간 설비 제어, 모니터링 목적의 RMS, EPT, FDC 등 모듈형 서비스 필요  

ㅇ 설비 모니터링 및 비가동 분석 : 무중단 운영을 위한 실시간 알람과 유실 분석으로 설비 종합 효율 향상 추진 

 

ㅇ 설비 종합 지표 : 설비 Cycle Time 최소화를 위한 분석 데이터 활용 

 

ㅇ 파라미터 차트 분석 : 설비 파라미터 실시간 모니터링, 비교 분석을 통해 불량 최소화, 생산성 향상

 

 

제조에 특화된 AI를 통해서는

설비 예지보전 시스템 구축, 최적 공정조건 탐색 등 제조 특화 인공지능(AI) 서비스를

쉽게 개발하고 운영할 수 있도록 합니다.

 

ㅇ 제조 빅데이터 분석 & 활용 : 제조 데이터 분석 모델링을 위한 전처리 기능 및 시각화 도구 지원

ㅇ 제조 특화 AI 서비스 MLOps 플랫폼

: Deep Learning 기술 기반 제조 특화 AI 서비스 개발을 위한 모델 설계, 개발·운영 환경 제공

 

ㅇ 설비 예지보전 업무 간소화 & 생산성 향상 : AI 기반 이상 감지 & 진단을 통한 상시 감독 체계 구축 및 불량 요인 사전 제거

 

ㅇ 공정별 결함 검출 & 제어 : AI 기반 검사 시스템 구축을 통한 검사 시간 단축, Human Error 제거

 

여기까지...