Challenge
약 3만개의 제품을 만드는 다품종 소량 생산 공정에서는 제품별로 사용되는 장비와 프로세스가 달라 무수한 변수를 고려해야 합니다. 숙련된 현장 작업자가 생성하는 생산 시나리오는 수많은 변수를 반영하기 어려워 특정 공정에 작업이 몰리는 병목현상, 유휴 장비 증가에 따른 비가동 시간이 발생합니다. 납기일 준수율을 높이고, 주문량 기반의 생산량 최적화를 위한 생산 스케줄링이 필요합니다.
Approach
전체 공정의 스케줄을 반영한 인공지능 기반 시뮬레이터와 숙련된 작업자가 수행하는 작업 공정 배치와 평가 과정을 자동화합니다. 강화학습 에이전트는 실제 생산 스케줄을 모사하는 시뮬레이터를 기반으로 공정 전체의 병목현상과 설비의 비가동 시간을 최소화 하는 최적 생산 시나리오를 도출합니다. AI 운영 체계(MLOps, Machine Learning Operations)를 구축해 빠르게 데이터를 검증하고, 실 데이터를 기반으로 기배포된 모델을 빠르게 개선합니다.
Value Delivered
다품종 소량 생산 공정에서의 조립 계획 준수율이 기존 19%에서 85%로 상승합니다. 장비 고장, 주문 변경 등 공정 내 예기치 못한 변화에도 AI 운영 체계를 기반으로 빠르게 생산 스케줄링을 최적화 해 납기 지연을 예방하고 전체 생산성을 높입니다.
