Industrial AI
  • 빅데이터 및 디지털 신기술을 활용한 현장의 생산성 및 품질 향상
  • 모든 생산라인의 상태 실시간 모니터링 및 통합관리

구성도

AI_Asset
적용 사례1
• 기존 시스템과의 점목을 통한 현장의 디지털 전환 제한
• 복잡한 설비 라인의 디자인 이슈 및 낮은 운영 효율성
• 비효율적인 데이터 수집 및 관리
• 시스템 확정성이 부족하여 추가 기능 구현 제한
• 체계적이지 못한 설비 상태(가동/비가동)관리
• 부족한 시간적 요소(투명도, 알람 표시 등)로 인한 비효율적인 정보전달
• 직관성이 떨어지며 복잡한 사용자 인터페이스
• 라인 디자인 간소화를 통한 유지보수 및 가동 효율성 개선
• X-SCADA 통한 데이터 수집, 알람 모니터링, 상태관리 기능 강화
• 확장성을 고려한 설계를 통한 사용자 요구기능 구현 및 장비확장 기능
• UI를 직관적이고 사용자 친화적으로 설계 및 사용개선
• 정보전달 향상을 위한 시각화 기능 강화
• 운영 데이터의 실시간 제공
• X-DAS 도입을 통한 현장 데이터 빅데이터화
• 통합관제 및 운영이 유연한 디지털전환 실현
• 시간당 생산량 증가
• 설비 가동률 증가
• 제조 리드타임 감소
• 공정 불량율 감소
• 품질 불량건수 감소
• 이물 흔입 등 안전사고 발생율 감소
• 작업환경의 안전성 상승
• 원가 절감률 상승
• 설비 다운타임 감소
• 재고 회전율 및 재고 비용 감소
• 유지보수 비용 감소
• 실시간 데이터 수집 및 모니터링
• 제조 이력 추적률
• 빅데이터 및 AI 분석 활용건수 증가
• 데이터 기반 의사결정
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