솔루션·사례
MELSOFT MaiLab
MELSOFT MaiLab의 활용 예
설비의 자동화가 진행되어도 현장 작업자의 직감과 경험에 의존하는 공정은 적지 않습니다. 이를 디지털화함으로써 기술 계승, 인력 부족에 대한 대응, 비용 절감, 생산성 및 품질 향상 등을 실현할 수 있습니다.
- CASE 1
- CASE 2
CASE 1
보이지 않는 공구 수명을 진단
데이터로 공구 수명을 진단하여 비용 절감
최대 수명으로 마지막까지 사용한다. 최적의 메인터넌스로 설비 가동률을 향상시킨다.
과제
공구의 보이지 않는 수명
금속 가공에 필요한 금형과 공작기계의 공구는 매우 고가임에도 불구하고, 그 수명과 교환 시기를 정확히 파악하는 것은 매우 어렵습니다. 보통 금형의 교체는 'Shot 수'가 규정 횟수를 초과했을 때 이루어집니다.
그러나 금형의 수명은 다양한 요소에 의해 좌우됩니다. 최적의 Shot 수가 몇 번인가 라는 것은 어려운 문제입니다.
AI가 분석한다
각양각색의 요소로부터 연결고리를 찾아낸다
MELSOFT MaiLab은 사람의 눈으로 발견하기 어려운 이상 징후를 AI가 진단합니다.
모터의 진동이나 전류값, 압력, 주위 온도 등 장비와 관련된 여러 파라미터에서 금형의 상태를 수치화합니다.
AI가 해결한다
최적의 교환 시기를 찾아낸다
이상 징후가 발생하지 않는지 모니터링하고, 고장 전의 교환 및 메인터넌스 시기를 경고합니다.
단순한 Shot 수에 따른 교환 시기가 아닌, 본연의 성능을 최대한 이끌어내어 보수 및 운영 관련 비용을 최적화합니다.
현장이 바뀌고
비용이 내려간다
계획적인 메인터넌스, 유지보수 비용 절감
공구와 금형을 수명이 다할 때까지 사용할 수 있을 뿐만 아니라, 이상 발생 전에 교환 시기를 파악하여 최적의 메인터넌스를 계획적으로 실행할 수 있게 되었습니다.
사전 부품 발생이나 최소한의 정지 시간, 장치의 회전률 등 공장 전체의 보수 및 운영 비용을 낮춰 기업의 경쟁력을 더욱 높일 수 있게 되었습니다.
CASE 2
더운 날이나 추운 날이나 항상 같은 품질을.
베테랑 장인의 노하우를 계승한다
베테랑 장인의 직감과 경험을 디지털화. 설비 자동화를 통해 인재 부족에도 대응.
과제
사람의 직감과 경험에 의존
식품 업계에서 최적의 가공 제어는 그날의 온도와 습도에 따라 크게 달라집니다.
상품을 일정한 품질로 유지하기 위해 베테랑 장인이 항상 생산 라인에 상주하며 그날그날의 완성도를 눈과 촉감, 향기 등을 기준으로 품질을 체크하고 있습니다.
하지만 이제는 일손이 부족한 시대. 베테랑 장인의 손길에만 의존하는 것은 미래에 대한 불안이 남습니다.
AI가 직감과
경험을 학습한다
직감과 경험을 디지털화
온도, 습도, 시간, 기타 매일의 다양한 조건과 기계에 부착된 센서를 통한 자세한 가동 상황 및 동작 데이터를 수집합니다.
다양한 외란 조건을 바탕으로 베테랑 장인들이 매일 내리는 판단을 학습하면서, 겉보기에는 전혀 연관성이 없어 보이는 방대한 데이터 속에서 특정한 연관성을 발견해 갑니다. 이제 MELSOFT MaiLab이 베테랑 장인의 손길을 조금씩 익히기 시작했습니다.
AI가 해결한다
베테랑 장인의 노하우를 계승
MELSOFT MaiLab이 이러한 베테랑 장인의 오랜 직감과 경험을 AI로 재현합니다.
베테랑 장인과 같은 판단을 할 수 있게 되면, 경험이 부족한 작업자라도 운영해갈 수 있게 됩니다.
· 온도와 습도에 따른 발효 시간과 온도 관리
· 적절한 재료 투입의 타이밍 지시
· 출하 상황에 맞춘 재고 관리
현장이 바뀐다
MELSOFT MaiLab이 교육 분야에도
작업자는 처음에는 그 수치의 이유를 모른 채 AI의 지시에 따라 작업을 진행할 수도 있습니다. 하지만 차츰 경험을 쌓다 보면, 지금까지 베테랑 장인이 직감으로 해오던 매일의 데이터 조합을 습득하여 언젠가는 베테랑 장인과 비슷한, 아니 베테랑 장인 이상의 맛을 낼 수 있는 날이 올 것입니다.
