AI-PCO
Process Control Optimization
Industry 4.0 시대의 도래와 함께 제조 현장에서는 방대한 양의 센서 데이터가 실시간으로 수집되고 있습니다. 이제 필요한 것은 단순히 자동화된 시스템이 아니라, 스스로 주변 환경을 인지하고, 데이터를 기반으로 의사결정을 내리며, 이를 정밀하게 실행할 수 있는 “지능형 자동화” 시스템입니다.
AI-PCO는 단순한 제어기 교체가 아닌, 기존 시스템 위에 구축되는 “지능형 감독 레이어 (Intelligent Supervisory Layer)”로 포지셔닝됩니다. 운영자에게 실시간 최적 가이드를 제공하는 자문 모드 (Advisory Mode), 기존 제어기의 설정값을 동적으로 최적화하는 감독 모드(Supervisory Mode), 전통적인 방식으로는 제어가 불가능했던 복잡한 공정을 직접 제어하는 직접 제어 모드 (Direct Control Mode)가 제공됩니다.
선제적 품질 관리와 불량 조기 예측
공정 품질은 핵심 경쟁 요소이지만 실시간 측정이 어렵고 샘플링 기반 평가의 한계로 인해 관리가 충분히 이루어지지 않습니다.
- 공정 중 품질·불량 예측 시스템을 도입하여 실시간 품질 수준 파악
- 샘플링 의존도를 줄이고 최종 품질과의 연관성이 높은 지표 확보
- 공정 중간 단계에서 선제적 품질 관리 수행
- 불량 발생 가능성을 사전에 예측하여 조기 대응 체계 구축
불량에 대한 신속한 사전 예측 제공
제조 공정에는 다양한 불량 요인이 상존하며, 불량 증가 시점에 실시간 대응이 가능해야 하고 근본 원인 규명이 지속적으로 필요합니다.
- 주요 공정·환경·입력 변수와 시간 구간 분석을 통해 불량의 잠재 원인 식별
- 빈발 불량에 대해 데이터 기반 근본 원인 분석 수행
- 실시간 불량 검출 변화에 대응할 수 있는 모니터링·알림 체계 구축
- 원인 정보를 활용해 자동 피드백 시퀀스를 설계하여 불량 재발 방지
불량률 감소를 통한 생산성 제고
AI-PCO는 공정 불량을 사전에 예측하고 원인을 명확히 파악하여 불량률을 낮추고 생산성을 향상시키는 역할을 합니다.
- 예측 정보를 기반으로 현장 작업자의 공정 관리 역량 향상
- 불량 원인 인자 분석을 통한 설비·공정의 근본적 개선
- 공정 단계에서 선제적 대응 조치 수행
- 불량률 감소를 통한 전반적인 생산성 제고
