최적의 생산 조건 산출AI 실증

도입 내용

1. 생산공정데이터, 품질데이터 수집하여 데이터셋 구성

2. 기존 누적데이터 수기 데이터를 데이터화 진행

3. 추가 수집 데이터 정보 기재

4. 누적된 데이터로 최적의 생산 조건 산출 AI 적용

5. 두께 정보 입력시 생산조건 도출

도입 필요성

- 특수 재료를 배합하는 과정으로서 배합과정 중 비율, 온도, 압력, SHOT Time에 따라 제품의 품질이 달라져 신제품의 생산조건을 확인하기 어렵고 품질이 자주 변동됨.

- 당사는 다품종 소량 생산 방식으로 최적의 생산조건으로 제품을 생산하기 위해 3,4회의 테스트 생산을 통하여 생산조건을 확인하고 있음.

- 현재 원자재의 원가가 비싸 테스트 생산 시의 비용과 인력 투입 비용

- 결과 데이터에 대한 관리가 수기로 이뤄지고 있음

기대 효과

기존 변경된 두께에 대한 테스트 생산이 4, 5회 진행이 되었다면 최적의 생산조건산출AI 적용후 2,3회로 줄어 원가 절감 효과 발생.