발효 공정 최적 운전 자동화 : 제어 편차 4.3%→0.2% 개선 제약 발효 공정의 수율을 결정하는 초기 운전 단계의 운전 자동화로 인적 오류를 제거하고 제어 편차를 획기적으로 개선합니다. 최적화 제약
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. 최적화 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. 최적화 에너지 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. 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. 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. 로보틱스 최적화 제조
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. 최적화 자동차
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. 최적화 반도체
