한솔PNS의
AI는
제조 현장에서 직면하는 문제들을 해결하는데 있어, 원인을 찾기 어렵거나 변수가 다양할 경우, AI 분석 기법을 사용하여 원인을 명확히 하고 해결방법을 찾을 수 있습니다.
한솔PNS AI 솔루션은 품질관리, 설비 예지보전, 공정최적화 등 제조업의 다양한 분야에서 활용될 수 있습니다.
주요 기능
01품질관리
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불량품 식별
- 제품 표면의 결함을 식별하기 위해 이미지 및 비디오 데이터를 분석하여, 결함이 있는 제품을 식별하고 분류하여 품질 관리 과정을 자동화합니다.
- 사용되는 알고리즘: CNN(Convolutional Neural Networks), Autoencoder, SVM(Support Vector Machine),YOLO
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품질 데이터 분석
- 품질 변동 원인 파악: 제조 과정에서 발생하는 품질 문제의 근본 원인을 식별하고 분석할 수 있도록, 복잡한 데이터 세트에서 패턴과 상관관계를 파악합니다.
- 예측 모델링: 데이터 마이닝과 기계 학습 기법을 사용하여, 복잡한 데이터 세트에서 패턴과 상관관계를 파악하여, 제조 과정에서 발생할 수 있는 품질 문제를 예측합니다. 이를 통해 품질 문제를 사전에 예방할 수 있습니다.
다변량 분석, 패턴인식, 이상치 탐지
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사용되는 알고리즘
- 결정 트리, 랜덤 포레스트, SVM(Support Vector Machines), 주성분 분석(PCA), 클러스터링 알고리즘(K-평균 등), Auto encoder, 신경망 기반 회귀모델
02설비 예지 보전
(Predictive Maintenance)
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센서 데이터 분석
- 설비에서 발생하는 다양한 세서 데이터를 실시간으로 모니터링하고 분석하여, 장비의 고장을 사전에 예측합니다.
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수명주기 관리
- AI 모델을 사용하여 설비의 수명 주기를 예측하고, 최적의 유지보수 시기를 결정합니다.
03공정 최적화
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공정 시뮬레이션
- 공정 데이터를 기반으로 시뮬레이션을 실행하여 최적의 생산 조건을 찾습니다.
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자동화 및 제어
- 생산 공정의 다양한 변수를 실시간으로 조절하며, 생산 효율성과 품질을 최적화 할 수 있습니다.
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사용되는 알고리즘
- 유전 알고리즘, 입자 군집 최적화(PSO), 강화 학습, RNN, CNN
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