제조분야 데이터 기반 제품·서비스 개발 관련 애로사항 및 추진계획 등의 개요

ㅇ 릴투릴 도금 공정의 애로사항 - 릴투릴 도금 라인의 경우 도금 및 표면처리 단위공정을 포함하여 각 공정에서 관리되어야 하는 정류기의 전류 및 전압 등을 제어해야 함 - 제품별 작업 시 중요 공정 별 전압/전류 데이터를 작업자가 수기로 작성하고 있음 - 동일한 라인에서 제품이 변경될 경우 작업자가 제품별 수작업으로 작업 조건을 새로 세팅을 진행해야 함 - 작업조건 수작업 설정 시 휴먼 에러로 오입력 사례가 발생하여 비용 상승 - 릴투릴 도금 공정에 사용되는 설비의 주요 데이터를 수집하고 인공지능 기반 최적의 설비 설정 기분 학습/분석이 가능한 제조 서비스 필요 ㅇ 제안 기술(제품) - 데이터 추출 장치: 도금 및 표면처리 등의 주요 설비 대상 온도/PH 등의 센서 데이터를 수집하여 전달하는 데이터 추출 장치 - 데이터 정제/분석 서비스: 제품별 설비의 최적 운용이 가능한 인공지능 기반 학습 서비스 개발

지원의 필요성

ㅇ 지원 필요성 - 작업자 스킬에 따라 큰 편차가 발생하는 공정 표준 확보 – 제품 경쟁력 차원 ① 생산공정내 작업과 관련된 표준을 디지털 DB 화하여 작업표준의 편차를 축소할 필요 ② 이로 인해 작업자의 스킬에 따라 생산품의 속도와 공정 효율성 향상 필요 ③ 최적의 공정 조건을 산출하여 제품의 가격 경쟁력을 향상하여 기업의 경쟁력 강화 - 기술 환경 변화에 대응하기엔 기업의 자구안만으로는 문제 해결이 어려움 ① 급변하는 완성차의 기술 변화와 부품 사양 변경등 외부에서 일어나는 현상에 자체 인원만으로는 미래차의 기술적 차이를 극복하는 것은 어려움 ② 미래차 사업의 진입을 위해 기업의 현재 위치를 객관적 시각에서 협업 가능 유무를 협의하고 기업의 경쟁력 확보를 위한 지원책이 필요

데이터 활용도

데이터 관련 장비 활용 계획 - 사물인터넷 기반의 데이터 수집 장치는 도금 공정에 필수적인 고가의 설비에 대하여 실시간으로 데이터 계측 및 활용 - 딥러닝 시스템을 활용한 계측 데이터의 정제 및 AI 기반 학습/예측(예: 설비 최적운영을 위한 시계열 센서 데이터 수집/정제/학습/예측) o 데이터 관점의 서비스 활용 계획 - 딥러닝 시스템을 통한 설비 최적운영을 위한 설정기준 방안 도출 - 특정 제품에 대한 공정불량률 5% 감소

기대효과(시장성 및 경제성)

데이터 관련 장비 활용 계획 - 사물인터넷 기반의 데이터 수집 장치는 도금 공정에 필수적인 고가의 설비에 대하여 실시간으로 데이터 계측 및 활용 - 딥러닝 시스템을 활용한 계측 데이터의 정제 및 AI 기반 학습/예측(예: 설비 최적운영을 위한 시계열 센서 데이터 수집/정제/학습/예측) o 데이터 관점의 서비스 활용 계획 - 딥러닝 시스템을 통한 설비 최적운영을 위한 설정기준 방안 도출 - 특정 제품에 대한 공정불량률 5% 감소