Manufacturing AI Solutions
제조 현장을 위한 4대 AI 솔루션
예측, 분석, 감지, 보전 — 제조업이 필요로 하는 AI를 코어닷투데이가 한 곳에서 제공합니다
전기 전력량 예측
Energy Forecasting
시계열 AI 모델이 공장의 전력 사용 패턴을 학습하여 일별·주별·월별 전력량을 정밀 예측합니다. 전력 피크를 사전에 감지하고, 최적의 에너지 운용 전략을 수립합니다.
프로세스 마이닝
Process Mining
생산 로그 데이터를 AI가 자동 분석하여 실제 공정 흐름을 시각화합니다. 병목 구간, 이탈 패턴, 비효율 경로를 발견하고 공정 최적화 인사이트를 제공합니다.
결함 예측
Defect Prediction
이미지 AI와 시계열 센서 데이터를 결합하여 제품의 결함을 생산 단계에서 사전 감지합니다. 불량률을 획기적으로 줄이고 품질 관리 비용을 절감합니다.
예지보전
Predictive Maintenance
설비 센서 데이터의 이상 패턴을 실시간으로 감지하여 고장을 사전에 예측합니다. 비계획 정지를 최소화하고, 최적의 정비 시점을 AI가 제안합니다.
3가지 데이터 유형을 아우르는 특허 기술
코어닷투데이는 텍스트, 이미지, 시계열 데이터 각각에 대한 독자적인 AI 기술을 특허로 보유하고 있습니다
자연어 기반 산업 문서 분석 기술
생산 보고서, 정비 이력, 품질 기록 등 비정형 텍스트 데이터를 자동으로 분류·요약·분석합니다. 프로세스 마이닝과 결합하여 공정 이상의 근본 원인을 텍스트에서 추출합니다.
시각 기반 산업 검사·결함 탐지 기술
제품 표면, 부식 영역, 용접 비드 등을 카메라 이미지에서 자동 검출합니다. 딥러닝 기반 객체 검출과 세그멘테이션으로 미세 결함까지 정밀하게 감지합니다.
시계열 데이터 기반 예측·이상 탐지 기술
센서 데이터, 전력 사용량, 진동·온도·압력 시계열을 분석하여 미래 값을 정밀 예측하고, 이상 패턴을 실시간으로 탐지합니다. 전력 수요 예측과 예지보전의 핵심 기술입니다.
멀티모달 데이터 융합
세 가지 특허 기술이 하나의 파이프라인으로 결합되어 제조 현장의 복합적인 문제를 해결합니다
Energy Forecasting
전기 전력량 정밀 예측
시계열 AI 모델이 과거 전력 사용 데이터, 기상 정보, 생산 스케줄을 종합 분석하여 단기(시간별)부터 중장기(월별)까지 전력 수요를 정밀하게 예측합니다.
피크 수요 사전 감지
전력 피크를 24시간 전에 예측하여 전기요금 할증을 회피합니다. 피크 시간대 부하를 자동 분산합니다.
에너지 비용 최적화
수요 예측 기반으로 전력 계약 용량과 운영 스케줄을 최적화합니다. 불필요한 전력 대기 비용을 제거합니다.
신재생 에너지 통합
태양광·풍력 발전량을 함께 예측하여 자가발전과 계통 전력의 최적 비율을 실시간으로 조절합니다.
Forecasting Pipeline
Process Mining Flow
Process Mining
프로세스 마이닝으로 공정을 투명하게
생산 로그 데이터를 AI가 자동 분석하여 실제 공정 흐름을 시각화합니다. 설계된 공정과 실제 공정의 차이를 발견하고, 병목 구간과 비효율 경로를 자동으로 식별합니다.
공정 흐름 자동 발견
이벤트 로그에서 실제 프로세스를 자동 추출하고 시각화합니다.
병목 구간 식별
대기 시간이 긴 구간을 자동 감지하고 원인을 분석합니다.
이탈 패턴 탐지
표준 공정에서 벗어난 비정상 경로를 자동 발견합니다.
근본 원인 분석
텍스트 AI와 결합하여 이상의 근본 원인을 추적합니다.
Defect Prediction
생산 단계에서 결함을 미리 잡는 AI
이미지 AI가 제품 표면의 미세 결함을 실시간으로 검출하고, 시계열 센서 데이터가 공정 파라미터의 이상 징후를 사전에 감지합니다. 두 기술의 융합으로 출하 전 불량을 원천 차단합니다.
이미지 검사
생산 라인의 카메라가 제품 표면을 실시간 촬영하고, 딥러닝이 스크래치, 크랙, 이물질 등 결함을 자동 분류합니다.
센서 데이터 분석
온도, 압력, 진동, 전류 등 공정 센서 데이터를 시계열 AI가 실시간 모니터링하여 이상 징후를 사전 탐지합니다.
융합 판정
이미지 결함 정보와 센서 이상 신호를 종합하여 최종 불량 여부를 판정하고, 결함 유형과 원인을 자동 기록합니다.
피드백 최적화
결함 데이터가 축적될수록 모델이 자동 개선됩니다. 공정 파라미터 조정 가이드를 AI가 자동 생성합니다.
Predictive Maintenance
AI 예지보전으로 고장 전에 대응
"고장 나면 수리"에서 "고장 전에 예방"으로. 시계열 AI와 Physics-Informed AI가 설비의 미래를 예측합니다.
사후 보전
Reactive
고장 발생 후 수리
예방 보전
Preventive
주기적 정비 (과잉 정비 발생)
상태 기반 보전
Condition-Based
임계값 기반 모니터링
예지보전
Predictive (AI)
AI가 고장 시점을 사전 예측
데이터 수집
진동, 온도, 압력, 전류, 음향 등 설비 센서 데이터를 실시간으로 수집합니다. 기존 PLC/SCADA 시스템과 연동하여 추가 센서 설치 없이 데이터를 확보합니다.
이상 감지
시계열 AI가 정상 운전 패턴을 학습하고, 미세한 이탈을 실시간으로 감지합니다. 오탐률을 최소화하는 특허 알고리즘으로 불필요한 알람을 줄입니다.
잔여 수명 예측
설비의 현재 상태와 열화 추세를 분석하여 잔여 수명(RUL)을 예측합니다. Physics-Informed AI가 물리적 열화 모델과 데이터를 결합하여 정확도를 높입니다.
최적 정비 시점
고장 확률, 정비 비용, 생산 스케줄을 종합하여 최적의 정비 시점을 AI가 제안합니다. 비계획 정지를 최소화하고 정비 비용을 절감합니다.
Sharp-PINN 연동
예지보전 시스템은 코어닷투데이의 Sharp-PINN (Physics-Informed Neural Network) 기술과 연동됩니다. 물리 법칙 기반 열화 모델이 데이터 부족 환경에서도 정확한 잔여 수명 예측을 가능하게 합니다.
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