최적 품질을 위한 설비 자율 제어

제조업 회사 A에서는 현재 각 생산 배치의 제품 품질을 유지하기 위해 작업자가 자동화된 공정 제어 파라미터를 수동 조정하거나 공정을 수동 작업합니다

1. 불필요한 사이클 타임

수동 조정으로 인해 사이클 타임이 길어지고 불규칙해집니다.

2. 일관되지 않은 수율

작업자의 경험과 작업 숙련도에 따라 수율이 달라집니다.

3. 위험한 작업 환경

수동 공정 작업 시 안전 사고 위험이 증가합니다.

SmartICS

AI 생태계 구현을 통해 공정 KPI가 개선됩니다.

산업 장비 예지 보전

중장비를 다루는 회사 B에서는 진동 분석 전문가로 이루어진
소규모의 유지보수 엔지니어 팀이 설비에서 발생하는
진동 정보를 분석하여 설비 이상 여부를 점검합니다

1. 제한된 엔지니어 가용성

진동 데이터 분석 전문가 수가 부족해 설비 보전 업무의 병목 현상을 초래합니다.

2. 데이터 과부화

수많은 센서에서 나오는 대용량의 데이터를
수동으로 분석하기 때문에 중요한 패턴을 놓치거나
인적 오류가 발생할 수 있습니다.

3. 낮은 확장성

수동 분석 방식은 공장과 기계 수가 증가함에 따라
늘어나는 유지보수 요구를 충족하는데 어려움을 겪습니다.

SmartCMS (Condition Monitoring System)

AI 생태계는 효율적이고 자동화된 설비 예지 보전을 실현합니다.

실시간 프로세스 이상 감지

제조업 회사 C에서는 관리자가 제한된 데이터를 사용하는 전통적인 엔터프라이즈 소프트웨어를 사용해 제조 공정의 결함을 분석합니다.

1. 원인 파악의 어려움

기계 결함이나 품질 문제가 발생했을 때, 제한된 데이터로 인해 근본 원인을 정확히 파악하기 어렵습니다.

2. 장시간의 다운타임

문제의 원인을 분석하고 파악하는 데 며칠이 소요되어 장기간의 가동 중단이 발생합니다.

3. 수율 감소와 긴 사이클 타임

문제 해결 시간이 길어져 생산 효율과 산출량에 부정적인 영향을 미칩니다.

SmartPDM (PLC Diagnostics & Monitoring)

AI 생태계는 분석 과정을 간소화합니다.