- 최적화
- 반도체
반도체 설계 자동화: 수행시간 85% 단축·성능 49% 개선
AI 기반 시뮬레이터와 강화학습 에이전트를 활용해 주문형 반도체(ASIC)에 존재하는 수백만 구성요소의 최적 배치를 자동화하고 작업 시간과 성능을 향상합니다.
더 보기다중로봇 오프라인 프로그래밍(OLP) 자동화: 소요시간 6주에서 3일로 단축
- 로보틱스
- 최적화
- 제조
Challenge
한 대의 자동차가 출고되기까지 2000번의 용접 작업이 필요하고, 이를 약 300대의 로봇이 작업합니다. 다수의 로봇이 사용되는 제조 공정에서는 주어진 작업을 로봇에 분배하고 로봇이 실제 어떻게 움직일지를 정의하는 프로그램이 필요합니다. 이러한 작업은 전통적으로 전문가가 수행했습니다. 수동으로 충돌과 간섭을 막고 모든 목표를 달성하는 프로그램을 작성하려면 많은 시행착오와 검증 프로세스를 거쳐야 했습니다.
Approach
현장 전문가의 도메인 지식을 활용해 실제 공정의 제약조건들을 반영한 목적 함수를 설계합니다. 마키나락스의 다양한 ML/최적화 기반의 기법들을 활용해 각 작업을 자동으로 로봇에 할당합니다. 할당된 작업을 따라, 빠르고 안전한 로봇 프로그램을 생성하는 Path Planning을 수행합니다. 동시에 모든 모듈의 병렬화를 지원해 작업속도와 경로 탐색의 효율을 높입니다.
Value Delivered
다수의 로봇으로 구성된 공정 라인에서 목표 공정을 효과적으로 수행할 수 있는 로봇 프로그램을 자동으로 생성할 수 있습니다. 기존 몇달에 걸쳐 수행하던 작업을 3일 안에 자동으로 수행합니다. 제조 공정 개선으로 그 만큼 빠르게 제품 생산을 시작하고 전반적인 생산 주기를 단축합니다.
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