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전기차 공조시스템(HVAC) 제어 최적화: 에너지 소모 10% 절감
전기차의 실제 데이터를 활용해 현실과 가장 유사한 AI 시뮬레이터를 개발하고, 연산 속도를 획기적으로 개선한 경량화 모델을 탑재해 차량 에너지 제어를 최적화합니다.
더 보기표면실장기술(SMT) 마운트 시퀀스 최적화: 8주 만에 기존 알고리즘 성능 달성
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Challenge
표면실장기술(*) 공정의 소요시간은 인쇄회로기판(PCB, Printed Circuit Board) 위에 전자 부품을 장착하는 순서에 크게 영향을 받습니다. 공정의 소요시간을 줄이고 생산성을 높이기 위해 PCB에 따라 효율적인 장착 순서를 플래닝하는 AI 알고리즘이 필요합니다.
(*)표면실장기술(Surface Mount Technology, SMT) : PCB위에 반도체 등 여러가지 부속품을 장착하고 납땜하는 기술
Approach
마키나락스의 AI 강화학습 모델은 공정 전체 Cycle Time을 최소화하는 시퀸스를 도출해 효율적인 전자부품 장착 순서를 플래닝합니다. 강화학습 모델이 PCB 조립 공정 시뮬레이터를 기반으로 학습시키며 더 짧은 시간 안에 조립을 마치는 것을 목표로 합니다.
Value Delivered
AI 강화학습 모델이 제안한 효율적인 부품 장착 순서로 기판을 조립하면 PCB 생산 공정의 소요 시간이 줄어듭니다. 이에 따라 같은 시간 안에 더 많은 PCB를 생산할 수 있는데요. 이 모델은 비슷한 문제를 겪고 있는 다른 장비에도 작동합니다. 이를 통해 전체 공정의 Cycle Time을 최적화할 수 있습니다.
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