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.

제조 공정의 선제적 품질 관리와 불량 조기 예측 가능

공장의 생산 품질은 제조에 있어서 핵심적인 경쟁 요소이지만, 생산량과 다른 가시적 지표에 비해 측정이나 평가가 어려워 공정 관리에서 간과되는 경우가 많습니다. 품질 측정은 공정 완료 후 진행하는 경우가 많아서 공정 중간에 제품의 품질 수준을 실시간으로 평가하기는 어려운 일입니다. 보통 공정 중 품질 측정의 경우 샘플링 측정을 하고 있으며 제품의 최종 품질과의 연관성이 높지 않은 문제를 가지고 있습니다. 공정 중 품질 또는 불량 예측 시스템의 도입을 통해 제조 공정의 선제적 품질 관리와 불량 조기 예측이 가능해집니다.

불량에 대한 신속한 사전 예측 제공

제조 공정에는 기본적으로 설정 오류, 사람 변수 및 환경 인자 등에 따른 다양한 불량 요인이 존재합니다. 따라서 언제든 공정 불량은 발생할 확률이 있으며 실제 불량 검출이 증가하는 시점에 실시간 대응 조치를 취할 수 있어야 합니다. 빈도가 높은 불량 발생에 대해서는 원인 공정과 환경 변수 및 데이터 특성 파악을 통해 근본적인 문제 해결이 필요합니다. 이것은 어느 변수 또는 어느 시간 구간의 입력 데이터가 불량의 잠재 원인인지를 파악하는 것으로 어느 정도 규명될 수 있습니다. 이 정보는 불량 요인 해소를 위한 자동 피드백 시퀀스 구축을 위해 사용될 수도 있습니다.

불량률 감소를 통한 생산성 제고에 기여

AI-PCO는 제조 공정에서 발생 가능한 제품 불량에 대해 선제적 대응 조치를 가능하게 함으로써 불량률 감소에 기여합니다. 공정 불량 예측을 통해 획득된 정보를 활용하여 현장 작업자의 공정 관리 능력을 향상시킬 수 있습니다. 공정 불량의 정확한 원인 인자 파악을 통해 설비 및 공정 문제의 근본적인 개선이 가능해집니다. 궁극적으로는 불량률 감소를 통한 생산성 제고에 기여합니다.