AIM Gateway로 공정 데이터를 실시간 수집하고, 강화학습으로 최적 파라미터를 자동 도출합니다.
품질 검사부터 감독관 Confirm까지, 사람과 AI가 함께 만드는 스마트 생산 현장.
자사 컨설팅 인력이 직접 방문해 현장을 분석하고, AIM Gateway 설치부터 AI 학습까지 단계별로 진행합니다.
자사 컨설팅 인력이 생산설비 구성·공정 흐름·모니터링 요건을 파악합니다. 현장에 최적화된 AIM Gateway 구성안을 수립합니다.
하나 이상의 AIM Gateway를 생산시설에 설치해 운전 상태, 전력 품질, 온습도 등 공정 파라미터를 실시간으로 수집하고 AIEM 서버와 연동합니다.
기존 운전 이력, 품질 기준, 설비 매뉴얼을 RAG 엔진에 등록합니다. AI가 현장 지식을 학습해 최적 운전 조건의 기준선을 수립합니다.
실제 운전 중 수집되는 결과와 감독관 피드백을 기반으로 강화학습을 지속합니다. 운전 조건이 누적될수록 AI의 최적화 정확도가 향상됩니다.
감독관의 피드백과 실제 운전 결과가 누적될수록 AI가 최적 파라미터를 스스로 학습합니다.
온습도·전력 등 환경 변수까지 반영한 정밀한 운전 조건을 자동 도출합니다.
공장 내부의 온도·습도·전력 품질을 파라미터로 함께 수집합니다. 같은 조건이라도 환경이 달라지면 최적 파라미터가 달라짐을 AI가 학습합니다.
감독관은 단순 승인/반려 또는 "A,B,D 파라미터로 운전해"와 같은 자연어로 AIM에게 지시할 수 있습니다. 두 방식 모두 학습 데이터로 활용됩니다.
다음 운전 스케줄이 생기면 현재 온습도를 기반으로 최적 파라미터를 자동 선정하고 감독관에게 변경 권고 메시지를 발송합니다.
설비에서 수집된 실시간 데이터가 AI 엔진과 결합해 자동 분석·판단·조치합니다.
현장 설비에 게이트웨이를 설치해 운전 상태, 전력 품질, 온습도 등을 실시간 수집합니다.
카메라 기반 비전 검사로 산출물의 품질 수치를 자동 측정하고 기준값 초과 시 즉시 알림을 발송합니다.
운전 중 전력 품질을 실시간 측정해 이상 전압·전류를 감지하고 설비 보호 조치를 자동 수행합니다.
감독관 피드백과 운전 결과가 누적되면서 최적 파라미터를 자동 도출합니다. 환경 변수까지 고려한 정밀 제어가 가능합니다.
AI 분석 결과를 메신저로 보고하고 감독관의 승인·지시를 즉시 반영합니다. 자연어 지시도 학습 데이터로 활용됩니다.
모든 운전 이력·품질 기록·파라미터 변경 내역이 자동 저장되고 ERP와 연동해 생산 리포트를 자동 생성합니다.