AI Solution
공정최적화PRODUCTION OPTIMIZATION
공정 조건과 운영을 최적화해 생산성을 높입니다.
개요
생산 공정에서 생성되는 센서·설비·환경 데이터와 품질 데이터를 AI가 통합 분석하여 공정 조건(온도, 압력, Recipe, 공정시간 등)을 자동으로 최적화하는 지능형 제조 운영 솔루션입니다.
금속
열처리
사출
압출
표면처리
도금
도장
식품
화학
정밀 가공
공정 운영의 전환
경험 기반에서 데이터/AI 기반으로
AS-IS
기존 방식- 공정 조건 설정이 작업자 경험 및 감각 기반
- 품질과 설비 상태 변화에 따른 공정 조건 조정이 느림
- 데이터는 수집되지만 분석·활용되지 않음
- 제품 모델 변경, 원재료 변화 시 공정 안정화까지 시간이 오래 소요
TO-BE
개선 후- 공정/품질 데이터의 실시간 통합 분석
- 변수 간 관계 학습 기반 최적 조건 제안
- 공정편차 감지 및 자동/반자동 보정
- 제품·공정별 레시피 표준화
- 신제품/원재료 변화 대응을 위한 자동 학습
기술 구성 요소
수집-분석-최적화-제어-표준화-연동
실시간 데이터 수집/통합
설비·공정·환경·품질 데이터를 실시간 수집·통합해 상태를 종합 파악
머신러닝 기반 공정조건 최적화
온도/압력/속도/시간 등 파라미터 상관관계를 학습해 최적 조건 제안
품질 예측 모델 연동
공정 진행 중 실시간 데이터로 최종 품질 결과를 사전 예측
공정편차 감지/자동 보정
기준 대비 편차를 감지하고 조건을 자동 또는 반자동 보정
레시피 관리/표준화
제품·공정별 최적 조건을 레시피로 관리해 운영 표준화
MES/PLC 통합 연동
공정 조건 제어, 실적/품질 정보를 실시간 교환
기대효과
공정 편차 감소부터 신제품 대응까지
품질 안정화
공정 편차 감소
공정효율 향상
공정조건 자동 최적화
생산비 절감
재작업, 시험 생산 비용 등 감소
운영 표준화
작업자 편차 제거
신제품 대응력 강화
공정 조건 학습 자동화
사례
열처리 투입순서/Tray 배치 시뮬레이션
도입 배경
업종
정밀 절삭공구 제조업
사례 내용
O기업은 열처리 공정 투입을 작업자 경험에 의존해 진행하여 효율 판단이 어려웠습니다. 이에 Tray-Jig 적재 시뮬레이션과 시뮬레이션 기반 투입 순서 자동 결정 기능을 목표로 프로젝트를 추진했습니다.
시스템 상세
1
Tray 배치 시뮬레이션
AI 학습을 통해 Tray-Jig 적재 시뮬레이션을 수행하고, 설비 추천 및 배치 결과를 도출합니다.
2
투입 순서 자동 결정
시뮬레이션 결과에 따라 열처리 설비 투입 순서를 자동 결정하고, 공정 효율을 최적화합니다.
3
작업자 보정 + 학습 반영
작업자가 배치 배열 값을 강제로 수정할 수 있으며, 변경된 배열 값을 학습하여 이후 시뮬레이션에 반영합니다.