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AI 스마트팩토리 솔루션
소수의 관리자만으로도 전체 공정을 통합 관리하는 솔루션
스마트팩토리 도입 시, 제조 공정에서 무엇이 가장 필요한지 생각해 보셨나요?
아마도 관리일 것 입니다.
생산관리, 공정관리, 재고관리 등 원활하고 체계적인 관리가 진행되어야 생산 목표 차질, 품질 이슈 등을 미연에 방지할 수 있습니다.

이러한 고민을 해결하고자 ㈜트윔의 AI 스마트팩토리 솔루션을 제안합니다.
㈜트윔의 AI 스마트팩토리 솔루션은,
빅데이터를 활용하여 생산 계획의 실행 상태를 실시간으로 정확하게 제공, 예측하여 작업자와 관리자의 빠른 의사결정을 돕고,
제품별 검사장비, 조작 및 모니터링 등의 사양을 표준화하여 소수의 관리자만으로도 전체 공정을 통합 관리 할 수 있습니다.

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.
좀 더 자세한 정보를 원하거나 컨설팅이 필요하면 문의 주십시오
㈜트윔 전략영업마케팅실
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
디스플레이 공정 데이터 분석을 통한 불량 판별 서비스
  • 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
원자재 추천 서비스
  • 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
좀 더 자세한 정보를 원하거나 컨설팅이 필요하면 문의 주십시오
㈜트윔 전략영업마케팅실