1. 미래 제조환경을 구축할 핵심 기술, AI

제조 현장에서 다양한 데이터의 기록과 수집이 이루어지고 있다. 품질, 설비 예지보전, 공정최적화 등 제조 현장에서 요구되는 문제들은 제조 데이터의 단순 모니터링이나 제조시스템의 기능을 활용하여 해결이 가능하기도 하지만, 경쟁이 치열해지고 산업이 고도화되면서 일반적인 방법으로는 어려운 문제들이 증가하고 있다. 이런 경우 AI를 활용하여 돌파구를 찾을 수 있다. 

정부는 AI를 활용한 다양한 사업을 추진하고 있다. 지난 8일 산업통상자원부는 AI 자율제조 확산율을 향상시키기 위해 AI산업정책위원회를 구성하고 ‘AI 자율제조 전략 1.0’을 발표하는 등 AI 경쟁력 강화를 위해 많은 준비를 하고 있다. 

미래 제조환경을 구축할 핵심 기술로 AI가 떠오르면서 제조기업도 AI를 도입하기 위해 다양한 방법을 모색하고 있는데, 대표적으로 제조업에 특화된 AI솔루션들이 주목을 받고 있다. 

2. 한솔PNS 제조AI 솔루션

한솔PNS AI 솔루션은 제조 현장에서 직면하는 문제들을 해결하는데 있어, 원인을 찾기 어렵거나 변수가 다양할 경우, AI 분석 기법을 사용하여 원인을 명확히 하고 해결방법을 찾을 수 있다.

1) 주요기능

① 품질관리

- 불량품 식별: 제품 표면의 결함을 식별하기 위해 이미지 및 비디오 데이터를 분석하여, 결함이 있는 제품을 식별하고 분류하여 품질 관리 과정을 자동화한다.

- 품질 데이터 분석

품질 변동 원인 파악: 제조 과정에서 발생하는 품질 문제의 근본 원인을 식별하고 분석할 수 있도록, 복잡한 데이터 세트에서 패턴과 상관관계를 파악한다.

예측 모델링: 데이터 마이닝과 기계 학습 기법을 사용하여, 복잡한 데이터 세트에서 패턴과 상관관계를 파악하여, 제조 과정에서 발생할 수 있는 품질 문제를 예측하고 이를 통해 품질 문제를 사전에 예방할 수 있다.

② 설비 예지보전

- 센서 데이터 분석: 설비에서 발생하는 다양한 센서 데이터를 실시간으로 모니터링하고 분석하여, 장비의 고장을 사전에 예측한다.

- 수명주기 관리: AI 모델을 사용하여 설비의 수명 주기를 예측하고, 최적의 유지보수 시기를 결정한다.

③ 공정최적화 

- 공정 시뮬레이션: 공정 데이터를 기반으로 시뮬레이션을 실행하여 최적의 생산 조건을 찾을 수 있다.

- 자동화 및 제어: 생산 공정의 다양한 변수를 실시간으로 조절하며, 생산 효율성과 품질을 최적화 할 수 있다.

3. 스마트제조 트렌드의 중심에 있는 AI

급격한 기술의 발달과 글로벌 공급망 재편, 노동인구 감소, 소비 트렌드 변화 등 복합적인 이슈로 제조산업이 변화의 중심에 서있는 가운데, 스마트제조 트렌드가 기존 ‘자동화(Automation)’에서 ‘자율화(Autonomous)’로 진화하고 있다. 

특히 반도체 등 첨단산업을 중심으로 ‘자율화’ ‘무인화’ 생산체제 구축에 나서고 있는 추세로 그 중심에 AI가 있으며 품질관리, 설비예지보전, 공정 최적화 등의 제조분야에 특화된 AI 기술로 공장 자율화와 생산성 향상에 긍정적인 영향력을 미칠 수 있다. 

>> 한솔PNS 제조 AI 솔루션 문의 : https://www.hansolpns.com/customer/inquiry.do

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[참고자료]

https://news.mt.co.kr/mtview.php?no=2023032113485984436

https://www.industrynews.co.kr/news/articleView.html?idxno=51925

https://www.electimes.com/news/articleView.html?idxno=336639

https://www.industrynews.co.kr/news/articleView.html?idxno=52226