제조 AI 빅데이터 분석 솔루션
기존 제조 데이터 관리 시스템은 생산 공정에서 발생하는 정형 데이터(센서 데이터, 품질 검사 데이터 등)의 저장과 분석에 초점을 맞춰 운영되었습니다. 그러나 최근에는 IoT 및 스마트 팩토리 기술의 확산으로 인해 비정형 데이터(영상, 음성, 로그 데이터 등)가 급증하고 있으며, 실시간 데이터 분석 및 예측 유지보수의 필요성이 커지고 있습니다. 이러한 변화에 대응하기 위해 AI 기반의 클라우드 빅데이터 분석 시스템 도입이 필수적입니다. AI 기술을 활용한 빅데이터 분석은 제조업에서 생산 공정 최적화, 품질 관리, 예측 유지보수, 이상 탐지 및 공급망 최적화(SCM) 등 다양한 영역에서 강력한 성능을 발휘합니다.
주요 기능
제조 데이터 통합 및 분석 플랫폼
제조 현장에서 발생하는 IoT 센서, ERP, MES, PLM 등의 데이터를 클라우드 기반으로 통합하여 실시간으로 수집·저장함으로써 데이터 활용성을 극대화합니다. 또한, Data Lake 및 MDM(Master Data Management) 구축을 통해 데이터 표준화 및 품질 관리를 체계적으로 수행합니다. 더 나아가, 머신러닝과 딥러닝 기술을 적용해 이상 탐지, 품질 예측, 공정 최적화 등을 지원함으로써 AI 기반의 데이터 분석 역량을 강화하고, 제조 공정의 효율성과 품질 향상을 실현할 수 있습니다.
제조공정 최적화 및 자동화
AI 기반 실시간 모니터링 시스템을 도입하여 생산 라인의 상태를 지속적으로 분석하고, 이를 통해 생산 불량률을 최소화하고 생산성을 향상시킵니다. 또한, AI 기반 RPA(Robotic Process Automation)와 스마트 로봇을 연계하여 공정 자동화를 구현함으로써 업무 효율성을 높이고, 생산 공정의 정밀성과 안정성을 강화합니다.
예측 유지보수 및 설비 관리
IoT 센서 데이터를 활용한 예측 유지보수 시스템 도입으로 AI를 활용한 장비 고장을 사전에 예측해 유지보수 일정을 최적화하거나, 장비 다운타임의 감소, 또는 부품 교체 시기 최적화 등을 실현해 운영 비용을 절감할 수 있습니다. 또한, 설비 상태 실시간 대시보드를 구축하여 IoT 센서와 생산 장비의 상태를 실시간으로 모니터링하고 시각화하여 공정의 가시성을 높이는 것도 가능합니다.
진행 프로세스
1단계: 제조 데이터 수집 및 표준화
- 제조사의 기존 시스템 및 데이터 환경 분석
- IoT 센서, MES, ERP 데이터 수집 → 클라우드 기반 Data Lake 구축 → 데이터 정제 및 표준화(MDM 적용)
- AI 및 빅데이터 분석 요구사항 정의 및 목표 설정설정
2단계: AI, 빅데이터 아키텍처 설계
- 클라우드 기반 제조 데이터 인프라 설계
- 실시간 데이터 스트리밍 및 저장소 설계
- AI/ML 기반 분석 및 예측 모델 설계
3단계: 시스템 구축 및 모델 배포
- 데이터 파이프라인 구축 및 통합
- AI 모델 개발 및 배포 (MLOps 기반 운영 환경 적용)
- BI 대시보드 및 실시간 모니터링 시스템 구축
4단계: 제조현장 시스템과 통합 및 클라우드 최적화
- MES, ERP, WMS 등과 연계
- 스마트팩토리 운영체계 구축
- 데이터 보안 및 운영 자동화 체계 구축
5단계: 운영 및 유지보수
- 실시간 모니터링 및 장애 대응 시스템 운영
- AI 모델 업데이트 및 성능 개선
- 제조 현장 데이터 분석 및 지속적인 최적화 지원