- 최적화
- 제조
파라미터 튜닝 자동화: 시간 52% 단축∙정확도 20% 상승
데이터 기반 시뮬레이터와 강화학습을 활용해 파라미터 튜닝을 자동화하고 소프트웨어 기반 모션 컨트롤 솔루션의 제어값과 실제 제어값의 편차를 최소화합니다.
더 보기미생물로부터 목적물을 생성하기 위한 제약사 발효 공정에서는 원활한 균 증식 단계에서 최대 400시간까지 중단 없는 공정 운영이 필요합니다. 특히, 초기 20~50시간의 운전 효율은 발효 공정 전체의 수율을 결정하는 중대한 공정 구간으로 분류됩니다. 그러나 작업자의 수동 운전으로 인해 공정이 운영되면서 야간 투입, 숙련도 차이, 피로 누적으로 인한 인적 오류 등으로 생산성 저하 문제가 발생합니다. 또한, 다변량(multi-variate)/비선형(non-linear) 특성을 가진 데이터 구조, 센서 세팅값과 실제값의 오차와 같은 계측기 오류, 미생물 재료 자체의 가변성 등으로 인해 PLC 운전 자동화에도 어려움이 존재합니다.
PLC 데이터를 비롯해 기존의 규칙과 운전 레시피 등을 복합적으로 분석해 표준화 된 운전 알고리즘을 설계합니다. 현장 도메인 지식이 반영된 숨겨진 규칙과 운전 로직을 구조화하는 파서(parser) 프로그래밍을 적용해 생산성 개선을 보장하는 최적 운전 로직을 도출합니다. 이를 통해 발효 공정의 자동화 운전을 실현합니다.
PLC 장비 2대에 대한 완전 자동화 운전을 적용하고 수동 운전에서 발생하던 제어 편차를 4.3%에서 0.2%로 개선합니다. 최적 운전 알고리즘의 예측 결과를 기반으로 다음 운전 시점과 조치사항에 대해 최적 운전 로직을 제공함으로써 수동 운전에서 발생하던 숙련도 편차를 비롯한 인적 오류 요소도 제거합니다.
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