Benefits
X
400
1대의 로봇에서 수백대까지 확장성 있는 모델 적용
5
days
높은 정확도로 로봇의 고장을 최소 5일 전 예측
95
%
오프라인 프로그래밍 시간을 6주에서 3일로 단축
50
%
오프라인 프로그래밍 자동화로 작업 속도 향상
Approach
1
Anomaly
Detection
Detection
정상 데이터 분포 특성을 학습해 이상징후를 사전 예측
머신러닝 기반 로봇 동작 품질 분석 구현
로봇 동작 분포를 더 정확하게 학습할 수 있는 생성형 모델(Nomalizing Flow) 적용
2
Operation
Optimization
Optimization
동일한 작업을 하는 로봇의 동작품질 비교해 이상징후 탐지 및 노후화 예측
우선 점검이 필요한 로봇을 도출해 유지보수 작업 최적화
확장성 있는 운영체계를 구축해 다수의 로봇, 다양한 메이커에 대응
3
OLP
Automation
Automation
AI와 시뮬레이션을 기반으로 제조 공정의 로봇 프로그램 자동 생성
AI 기반 3D 시뮬레이션으로 공정 내 로봇 작업의 검증과 평가를 빠르게 수행해 OLP 프로세스 효율화
작업 자동 분배, 인터록 신호 자동 생성, RCS 검증 등 실 적용을 위한 다양한 기능 지원
Features
로봇 데이터 기반 인사이트를 대화형으로 확인
수백대의 로봇에서 나오는 무수한 데이터를 기반으로 LLM 모델을 접목해 주요하게 점검이 필요한 로봇에 대한 인사이트를 대화형으로 확인할 수 있습니다.
머신러닝 기반 종합 동작 품질 점수 제공
정상데이터를 학습한 딥러닝 모델을 기반으로 제공되는 동작품질 점수로 로봇의 축별 부하율을 분석해 동작 개선 인사이트를 얻을 수 있습니다.
시뮬레이터를 통한 OLP 자동화 검증 지원
OLP를 위한 작업 검증, 분배, 로봇 경로 생성, 신호 자동 생성 등 다양한 단계의 실행과 결과를 확인하고 분석할 수 있는 웹베이스 3D 도구를 지원합니다.
규모 제조 공정의 OLP 자동화
대부분의 모듈을 병렬화 하여 200대 이상의 로봇이 포함된 대규모 공정에서 효과적으로 OLP 자동화를 수행할 수 있습니다.
