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다중로봇 오프라인 프로그래밍(OLP) 자동화: 소요시간 6주에서 3일로 단축
AI와 로보틱스 기술을 결합해 다중로봇으로 구성된 차체 용접 공정을 빠르고 안전하게 수행할 수 있는 경로와 작업을 자동화하고 작업 시간과 제품 생산 시간을 단축합니다.
더 보기차량의 공조시스템(HVAC, Heating, Ventilation, and Air Conditioning) 내부에 존재하는 다양한 파라미터를 제어해 전력 소비 효율을 늘리고 주행 거리를 확장할 수 있습니다. 기존에는 시뮬레이터를 활용해 제어 모델을 개발했으나, 실제 차량 환경을 충분히 대변하지 못하고 속도가 느립니다. 이에 따라 실제 차량에서 제어 성능이 재현되지 않고, 모델 개발 속도가 늦어집니다.
실제 전기차의 공조 시스템에서 수집된 데이터를 이용해 차량의 내부 상태를 모사하는 다이내믹스 모델을 개발합니다. 차량 시뮬레이터 대신 학습된 모델로 차량 내부의 환경 변화를 예측하고, 이를 기반으로 효율적인 공조 시스템 제어 모델을 개발합니다.
기존의 제어 방식보다 효율적으로 목표 온도에 도달할 수 있습니다. 총 에너지 소모는 10% 절감했고 이에 따라 총 주행거리는 5% 증가했습니다. 전 세계의 모든 전기차에 이 알고리즘이 탑재되면 주행 가능 거리는 약 4억km 늘어나게 됩니다.
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