본 기술은 기존의 시뮬레이션 기술에 인공지능 기술을 적용하여 제조 환경에서의 시뮬레이션 정확도를 향상시킬 수 있는 기술이다.
● 생산 현장에 도움이 되는 정확한 의사결정을 하기 위해서는 실 세계를 정밀하게 모사할 수 있는 정밀한 시뮬레이션 모델 개발이 반드시 선행되어야 한다.
● 시뮬레이션 대상이 되는 분야는 제품 설계, 공정, 설비 세팅, 작업자 배치, 물류 등 너무나 다양하고 현장마다 그 특성이 상이하기 때문에 각각 현장에 맞는 시뮬레이션 모델을 만들기 위해서는 고도화된 현장 노하우를 필요로 하며 이를 컴퓨터를 활용한 수식 또는 로직으로 표현할 수 있는 높은 기술력을 필요로 한다.
● 뿐만 아니라 현장의 모든 변수를 시뮬레이션 모델에 완벽하게 반영하기 어렵기 때문에 기존의 시뮬레이션 기술로만 시뮬레이션 모델의 정확도를 향상 시키는 것은 매우 어려운 일이다.
● 실제 특정 화학 공정을 수행하는 국내 제조 기업 중 한 곳은 현장과 똑같이 돌아갈 수 있는 공정 시뮬레이션 모델 개발을 위해 10년 가까운 시간과 인력을 투입하고 있을 만큼 어려운 과정이라 할 수 있다.
본 기술은 기존의 시뮬레이션 기술을 활용하여 제조환경에서 확보하기 어려운 데이터들을 자동으로 생성하고, 이를 학습하여 시뮬레이션 모델을 AI 모델로 변환 후 실제 현장의 데이터를 재학습에 활용함으로써 시뮬레이션 모델의 정확도를 시간이 지남에 따라 점점 더 향상 시켜나갈 수 있도록 개발된 기술이다.
● 기술명 : 시뮬레이터 연계 데이터 구축 및 학습 시스템 기술
- 기존의 시뮬레이션 기술에 인공지능 기술을 적용하여 제조 환경에서의 시뮬레이션 정확도를 향상시킬 수 있는 기술
● 기술명 : 시뮬레이터 연계 데이터 구축 및 학습 시스템 기술
- 상용 시뮬레이터 연계 기능
- DNN 모델 학습 및 실행 기능
- 추가 데이터 학습 및 모델 갱신 기능
● 잦은 수요변동에 적용 가능한 생산계획 최적화 서비스 제공
● 생산계획 변경에 따른 자동 현장자원 활용계획 수립서비스 제공
● 시뮬레이션 모델이 존재하고 이를 활용한 의사결정 시스템이 필요한 분야에서 활용 가능