Ruleベースのビジョン性能を最大限に引き出した、
トゥイムのハイブリッドビジョンシステムは、
製品の計測検査、外観検査、Alignmentに最適化を保証します。
更に工程環境に応じた光学設計で、お客様に特化したシステム効率をご提案いたします。
すでに数多くの事業領域やプロジェクトでその性能を検証、そして認められた
トゥイムのハイブリッドビジョンシステムを是非導入してみませんか。
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공정 관리를 위한 (주)트윔의 Big Data 빅데이터
개요
제조 공정 내 발생하는 대량의 정형 및 비정형 데이터(Legacy System)를 실시간으로 빅데이터 웨어 하우스 (Big Data Warehouse) 에 분석 및 저장하여 데이터를 인공지능 시스템에 바로 사용 가능하도록 데이터를 관리합니다.
특징(차별화)
- 네트워크 트래픽 정보(패킷, 시스템 로그 등) 활용 이상 징후 탐지 시스템 구축
- 실시간 공정 상태 모니터링을 통해 공정 능력 지수 변화를 즉각 감지 후 문제 공정 실시간 진단 및 예측
- 공정 데이터 다차원 분석으로 품질 문제 사전 감지 및 불량률 개선, 수율 향상으로 생산 효율성 증대
도입 효과
- 제조 생산과정에서 모니터링과 공정 제어의 발전 : 센서의 적극적인 활용과 이를 뒷받침하는 데이터 수집/보관 기술을 적용하여 장기간 생산 데이터 시각화와 미세 공정 제어가 가능
- 생산공정에 대한 분석과 피드백 반영의 발전 : 생산공정에 대한 분석과 피드백 반영을 통한 개선이 데이터분석 보고서와 엔지니어의 객관적 해석으로도 가능
- 생산성과 효율성 향상을 위한 새로운 동력 확보 : 빅데이터와 AI는 4차 산업혁명의 동력으로써 제조업 생산성과 효율성 향상을 도모할 수 있는 새로운 동력
- 제조업의 서비스화 : 고객의 수요와 제조사의 공급 사이의 모든 정보를 활용하여 소량생산/다품종 생산체계를 구축
적용 사례
- 정의 : 디스플레이 공정에서 발생하는 설비 데이터 분석을 통해 제품의 양품/불량 판별을 목표로 하는 AI 분류 알고리즘 서비스
- 필요성 : 제조 공정에서 양품/불량품 판정을 위해 불필요한 비용 발생을 줄이기 위함.
-
효과 :
- 설비 데이터를 분석하여 양품/불량품 판정에 필요한 검사과정을 최소화하여 비용절감
- 딥러닝 모델로 정확하고 빠른 판단이 가능하여 생산성 증대
SMOTE (Synthetic Minority Over-sampling Technique)
- · 다수 클래스를 샘플링하고 기존 소수 샘플을 보관하여 새로운 소수 인스턴스를 합성하여 불균형 해결
- · 동일한 샘플의 재 생성이 아닌 기존 샘플과 조합하여 새로운 샘플 생성, 오버 피팅에 일정 예방 가능
앙상블
- · 다양한 모형의 예측 결과를 결합함으로써 단일 모형으로 분석한 경우보다 높은 신뢰성의 예측 값 획득
Confusion Matrix
- · 분류 모델을 학습하는 것의 목적은 주어진 데이터를 의도에 맞게 분류 하기 위함
- · 정확도, 정밀도, 재현도와 같은 척도를 평가함
- 정의 : 설비 센서, 빅데이터 기반의 공장 운영으로 제품 생산을 위해 AI 주요 지표 예측 모델을 학습하고, 학습된 AI주요 지표 예측 모델을 활용하여 원자재를 추천하는 서비스 개발
- 필요성 : AI 기술을 접목한 제품생산의 경제적, 안정적, 친환경적 운용이 필요함
-
효과 :
- 생산설비의 경제적 운영 효율 개선, 안정적 운영 유지, 친환경적 운영 유도
- 생산설비의 운영계획을 탄력적으로 제안
- 기존 관리자의 주관적 경험과 수동적 설비 운영을 지양하고 객관적 데이터와 자동적 설비 운영이 가능
응용 분야
- 디스플레이 공정 데이터 분석을 통한 불량 판별 서비스 : 디스플레이 공정 분야
- 일사량을 통한 태양광 발전량 예측 서비스 : 발전소 또는 에너지 사업 분야
- 생육환경을 통한 수확량 예측 서비스 : 농업분야
- 원자재 추천 서비스 : 모든 제조 분야