기존의 제조업 물류 시뮬레이션의 경우
생산 현장에서 발생하는 대용량 데이터를 시뮬레이션 솔루션에 반영해서
실시간으로 의사결정을 하는데 한계가 있습니다.
그리고 생산 계획 단계에서 분석하고 검증하는 것은
시뮬레이션 정합성을 높이는데 매우 어렵습니다.
당사에서 제안하는 제조업 물류 디지털트윈 솔루션은
MES, PLC, Sensor 등 생산 현장에서 발생하는 다양한 데이터를 기반으로
실시간 모니터링 시스템을 구축할수 있고
제품 동선 파악, 생산량, 재공재고 등 다양한 정보를 시각적으로 확인할수 있습니다.
또한 제조 현장에 특화된 AI 기반 가속 시뮬레이터가 지속 실행되어
주기적으로 특정 미래 서점의 상황과 이상 현상 등을 예지할수 있고
상황에 맞는 적합한 대응 방안을 수립할수 있도록 지원합니다.
AI 시스템은 고객 및 사용자의 요구 사항등을 반영해서
문제를 조기에 발견하고 해결하기 위해 사용하는데요.
AI 모델을 구축하기 위해 데이터를 수집하고,
분석을 통해 학습한 내용을 기반으로 판단이나 예측을 할수 있습니다.
디지털트윈 모델의 데이터를 분석하기 위해
AI 딥 러닝 기술을 사용하여 다단계 분석하고 스스로 프로세스에 대한
해답을 제시할수 있습니다.
참고로, 딥 러닝이란 인간의 두뇌에서 영감을 얻은 방식으로 데이터를 처리하도록
컴퓨터를 가르치는 AI 방식중의 하나인데요.
딥 러닝 모델은 그림, 텍스트, 사운드 및 기타 데이터의 복잡한 패턴을 인식하여
정확한 예측을 생성할수 있습니다.
일반적으로 인간의 지능이 필요한 작업을 자동화하는데 딥 러닝 방법을 사용할수 있는데요.
자동차, 항공 우주, 제조, 전자, 의학 연구 및 기타 분야에서
딥 러닝을 다양한 방법으로 활용되고 있습니다.
디지털트윈 구축 단계는 크게 4단계로 구분할수 있으며,
제조업 공장 전체를 한번에 만드는 것이 아닌 셀, 라인 등 소규모 단위부터 단계별로 진행하면서
점자 범위를 넓혀가면서 디지털트윈을 확장할수 있는데요.
제조업 물류 디지털트윈 솔루션은
2단계(생산 현장 정보 기반 실시간 모니터링 구축),
3단계(생산 현장의 특성을 반영하여 미래 예측예방),
4단계(스케줄링, 디스패칭 등 발생 가능한 문제를 해결할수 있는 AI 모델)에
전부 적용할수 있는 장점이 있습니다.
제조업 물류 디지털트윈 솔루션은
개발자 수준의 커스텀 모델링 환경 제공,
고배속 시뮬레이션(시뮬레이션 이벤트 및 알고리즘 최적화),
모니터링 및 예지(디지털트윈을 통한 실시간 동기화, 실시간 예측),
AI 플랫폼 연동 등 다양한 특장점을 보유하고 있습니다.
물류 디지털 트윈 솔루션은
반도체, 배터리, 디스플레이, 전기전자 등 다양한 산업군에 적용했는데요.
반도체 A사의 경우
OHT 이동 경로를 AI를 이용하여 스케줄링, 제어, 라우팅 등을 적용했으며
그 결과 OHT 대부분의 운영 로직을 구현하여
실제 현장과 98% 이상의 정합성을 검증받았구요.
OHT 딜러버리 시간을 14% 감소하는 효과를 보았습니다.
생활가전업체 B사의 경우
실제 현장 데이터 기반 모니터링 시스템을 구축하고
AI 기반 미래 예측 시뮬레이션을 통합해서
이상 상황에 대해 알림 시스템을 구축했는데요.
그 결과 이상 상황 감지 및 경고 문구, 문자 알림과
맥킨지에서 선정한 세계 10대 스마트공장 후보에 선정되었습니다.
AI 기반 미래예측예방을 할수 있는 제조업 물류 디지털트윈에 대해
자세하게 상담받길 원하시면
아래 연락처로 언제든지 연락주시기 바랍니다. ^^
