데이터셋 구축
Domain Knowledge 정의, RAW DATA 수집, 비식별화·라벨링과 학습·시험 데이터 구축을 지원함.
INTELLIGENT MANUFACTURING모인 데이터가
모인 데이터가
판단을 돕도록.
현장 지식을 학습 데이터로 연결하고, 비전 AI·예지보전·디지털트윈으로 활용 범위를 확장함. 제조 현장에서 검증 가능한 과제부터 고도화를 추진함.
ROADPIA / SOLUTION CONCEPT지능형 고도화
AI 기술보다 먼저,
해결할 현장 문제부터.
현장의 요구사항과 노하우를 바탕으로 데이터 수집·가공 범위를 정의함. 학습·시험 데이터와 적용 업무를 연결하고, 현장 검증 결과를 바탕으로 운영 범위를 협의함.
소재 판별 · 비전 AI
이미지 기반 품번·수량 판별과 생산 투입정보 기록을 연계함. 프레스토 V2.01 소개 이력을 보유함.
설비 예지보전
온도·진동·전류·전압 등 제조 유틸리티 데이터를 활용하는 모니터링·이상 알람 체계를 구성함.
3D 디지털트윈
공장·설비·공정의 가상 모델과 운영 데이터를 연결하는 시각화·모니터링 구성을 검토함.
SCOPE & DELIVERABLES
고도화에 필요한 연결
- 현장 요구사항·노하우와 데이터 정의
- 원본 데이터·라벨·학습·시험 데이터 관리
- AI 판별 결과와 MES·운영 업무 연계
- 현장 검증·보고·데이터 업데이트 계획
WORKING PROCESS목적에서 출발해,
목적에서 출발해,
운영까지 함께 설계함.
현장과 데이터 조건에 따라 적용 범위를 협의하는 제안 절차임.
- 01
문제 정의
현장 요구와 평가 기준 협의
- 02
데이터 준비
수집·비식별화·가공·검수
- 03
모델 적용
비전·예지보전·시각화 연계
- 04
검증·개선
시험 결과 확인·데이터 업데이트
RELATED WORK
전체 사례 보기관련 적용 내용.
소재 판별·수량 인식 AI
표면처리 공정의 제품 품번·수량 판별과 MES 기록을 연계하는 AI 적용 내용임.
적용 내용 보기BEFORE WE START
도입 전 확인 사항.
정확도나 생산성 향상을 보장하는지?
고정된 수치를 보장하지 않음. 데이터 품질, 대상 제품, 현장 조건과 평가 방법에 따라 결과가 달라지므로 프로젝트별 검증 기준을 먼저 정해야 함.
기존 MES·POP 이후 단계로 도입 가능한지?
첨부 AI 자료는 품번·수량 판별 결과를 MES DB에 기록하는 연결 구조를 제시함. 실제 연동 항목과 방법은 기존 시스템 분석 후 확정함.
AI 메이트와 같은 제품인지?
지능형 고도화는 제조 데이터·비전 AI·예지보전 중심의 서비스임. AI 메이트는 별도 보유 솔루션으로 분류하며, 확인되지 않은 기능을 제조 AI나 챗봇 기능으로 대체 설명하지 않음.
자료 출처와 공개 범위
AI 소개자료 4~10쪽(데이터셋), 12~13쪽(예지보전·디지털트윈), 14~16쪽(품번·수량 판별 및 MES 연계)을 근거로 작성함.
LET’S BUILD WHAT’S NEXT현장에 필요한 다음 단계,
프로젝트 문의현장에 필요한 다음 단계,
로드피아와 함께 시작함.
필요한 데이터와 공정, 해결하려는 문제부터 함께 검토함.