- 최적화
- 제약
발효 공정 최적 운전 자동화 : 제어 편차 4.3%→0.2% 개선
발효 공정의 수율을 결정하는 초기 운전 단계의 운전 자동화로 인적 오류를 제거하고 제어 편차를 획기적으로 개선합니다.
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- 예지보전
- 자동차
자동차 도장공정 환기 팬 이상탐지 : 정확도 20% 향상
인공지능을 기반으로 자동차 도장 공정 내 환기 팬(ventilation fan)에 사용되는 모터의 이상을 탐지하여 생산 라인의 다운타임을 단축합니다.
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- AI 플랫폼
- 국방
국방 특화 폐쇄망 환경에서 자동 재학습이 가능한 AI 플랫폼 구축
데이터 안보와 극한의 전투상황에서도 활용 가능한 폐쇄망 기반 AI 플랫폼(Runway)을 구축했으며, 모델의 성능 저하는 감지하여 자동으로 재학습되는 워크플로우를 구현합니다.
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- AI 플랫폼
- 제조
데이터 라벨링부터 HPC 자원 최적화까지 AI 워크플로우 효율화
오토 어노테이션을 활용한 데이터 구축부터 HPC 인프라 자원 최적화까지, 하나의 AI 플랫폼(Runway)에서 구현하여 전자 산업에서의 인공지능 운영 효율을 높입니다.
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- AI 플랫폼
- 금융
AI 플랫폼 기반 자동차 사고 이미지 분석 모델 운영 프로세스 자동화
AI 플랫폼(Runway)에서 자동차 보험 사고 분석을 위한 다양한 이미지 분석 모델을 복합적으로 적용해 재학습-재배포 등 운영 프로세스를 자동화합니다.
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- AI 플랫폼
- 예지보전
- 제조
PLC 실시간 데이터 기반 제조 특화 AI 시스템 구축
PLC 실시간 데이터를 활용한 AI 시스템(Runway)을 구축해 제조 데이터 특성을 손쉽게 반영하고, 높은 해상도의 데이터도 사용할 수 있는 지속가능한 AI 프로세스를 구축합니다.
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- AI 플랫폼
- 예측분석
- 유통
신선식품 할인 가격 최적화 : 점포별 이익 3% 증가
신선식품의 할인 가격 최적화를 위한 인공지능 모델을 개발하고, AI 플랫폼(Runway)을 기반으로 실제 매장에서 검증된 모델을 다수의 점포로 확장 적용합니다.
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- 최적화
- 제조
퍼니스 장비 최적 온도 제어 : LNG 사용 2% 효율화
AI 기반 MPC(Model Predictive Control)를 통해 철강 퍼니스 장비의 온도를 제어하는 최적의 로직을 도출해 일관된 목표 품질을 달성하며 에너지 소모를 최소화합니다.
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- 최적화
- 에너지
- 제조
축열 시스템 제어 최적화 : 에너지 비용 11% 감소
실측 데이터 기반의 AI 시뮬레이터를 활용해 제어 최적화 시나리오를 도출하고 에너지 비용을 절감하고, 현장 관리자 마다 발생하는 제어 편차를 최소화합니다.
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- 예지보전
- 반도체
CO2 레이저드릴 이상탐지 : 한달 전 이상징후 예측·탐지율 93%
CO2 레이저드릴에 특화된 딥러닝 기반 이상탐지 모델로 이상징후를 사전에 탐지해 반도체 후공정의 다운타임을 단축합니다.
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- 예지보전
- 제조
산업용 모터 이상탐지: 7일 이내 데이터 체계 구축
안정적인 데이터 수집 체계와 다량의 장비에 대응할 수 있는 AI 운영 체계(MLOps)를 구축해 모터 고장으로 인한 생산라인의 다운타임을 단축합니다.
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- 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.
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- 최적화
- 제조
표면실장기술(SMT) 마운트 시퀀스 최적화: 8주 만에 기존 알고리즘 성능 달성
강화학습 기반 알고리즘을 활용해 PCB의 효율적인 전자부품 장착 순서를 플래닝하고, 표면실장기술 공정을 비롯한 전체 공정 소요 시간을 최소화합니다.
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- 로보틱스
- 최적화
- 제조
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.
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- 최적화
- 자동차
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.
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- 로보틱스
- 예지보전
- 자동차
산업용 로봇 이상탐지: 5일 전 고장 예측, 400+대 로봇 적용
1만대 이상 로봇팔이 구동되는 자동차 조립 공정에 AI 운영 환경(MLOps)을 구축해 이상탐지 모델을 확장 적용해 중대 고장을 사전에 예측하고 비가동 시간을 단축합니다.
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- 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.
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- 예측분석
- 에너지
태양광 발전량 예측: 787개 발전소에서 3천개 이상 예측 모델 운영
다양한 앙상블 모델을 활용해 예측 정확도를 높이고, 787개 발전소를 통합 운영할 수 있고 3천개 이상의 모델을 빠르게 재학습하고 배포하는 AI 운영 환경(MLOps)을 구축합니다.
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- 예지보전
- 화학
PP공정 긴급조업중단(ESD) 예측: 7일 전 조기 탐지
석유 화학 폴리프로필렌(PP) 연속 공정 반응로에 딥러닝 기반 이상탐지 모델을 적용해 ESD(Emergency Shut Down)을 사전에 예측하고 이상 특성에 대한 인사이트를 제공합니다.
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- 예측분석
- 배터리
전기차 배터리 수명 예측: 2700+대 차량 적용·모델 성능 4.6배 개선
배터리 관리 시스템 데이터와 전기차(EV) 운행 패턴 분석을 통해 리튬 배터리(2차 전지)의 잔존 수명 예측과 생애 주기 모니터링이 가능합니다.
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- 예지보전
- 에너지
에너지 저장 시스템(ESS) 이상탐지: 12시간 전 이상 예지
ESS(Energy Storage System)의 열폭주를 탐지할 수 있는 AI 모델을 기반으로 안전성 지표를 제공하고 화재 발생 전 이상 징후를 예측하고 모니터링합니다.
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- 예지보전
- 반도체
반도체 생산 장비 이상 전조 탐지: 정탐률 90%, 최대 24시간 전 이상 예지
반도체 생산 장비에서 나오는 최소한의 데이터를 활용해 레시피 변경에도 신속히 대응할 수 있는 이상탐지 모델로 이상 징후와 고장에 걸리는 시간을 예측합니다.
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