삼영기계 샌드3D프린터 솔루션
예산 200백만원
도입 내용
데이터 수집 및 분석 체계 구축
- 리코팅과 프린팅 과정에서 발생하는 이미지 및 진동 데이터를 실시간으로 수집.
- 수집된 데이터를 기반으로 AI 모델을 학습시키고, 공정에서 발생할 수 있는 오류를 분석하는 기초 자료 제공.
AI 기반 품질 검사 및 오류 분류기 개발
- AI 솔루션을 이용해 각 레이어별 이미지 및 진동 데이터를 분석하여 품질 검사를 수행.
- 단순한 오류 식별을 넘어, 공정 중 발생할 수 있는 다양한 유형의 미세한 품질 문제를 정교하게 분류하고 진단.
실시간 품질관리 시스템 제공
- AI 분석 결과를 실시간으로 사용자에게 제공하여 품질 문제를 빠르게 감지하고 대응할 수 있게 함.
- 공정 상태 모니터링 및 알림 기능을 통해 필요한 조치를 즉시 취할 수 있도록 지원.
도입 필요성
품질 관리의 중요성 - 샌드 3D 프린팅 공정에서 발생할 수 있는 미세한 품질 문제들은 최종 제품의 품질에 큰 영향을 미칠 수 있으며, 이를 사전에 파악하고 수정하는 것이 중요함.
실시간 품질 검사의 필요성 - 리코팅(모래 적층)과 프린팅(바인더 분사) 단계에서 발생하는 오류를 실시간으로 감지하고 분석하는 시스템이 필요. 기존의 품질 검사 시스템은 시각적, 물리적 한계로 인해 세밀한 오류나 이상을 즉각적으로 감지하지 못할 수 있음.
효율적인 공정 최적화 - 공정 중 발생하는 다양한 품질 문제를 빠르게 파악하고 분석함으로써, 생산 과정에서의 오류를 미리 예방하고 공정을 최적화할 수 있는 시스템이 필요함.
기대 효과
정밀한 품질 관리
- 공정 중 발생할 수 있는 미세한 품질 문제를 실시간으로 탐지하고 분석함으로써, 품질을 더욱 정밀하게 관리할 수 있음.
생산 효율성 향상
- AI 분석을 통해 공정 중 오류를 빠르게 감지하고, 이를 개선함으로써 생산 효율성을 극대화할 수 있음. 이는 불필요한 리워크와 자원 낭비를 줄여주며 생산성을 높임.
제품 품질 향상
- 최종 제품의 품질이 향상될 뿐만 아니라, 불량률을 낮추고 일관된 품질을 유지할 수 있게 되어, 고객 만족도를 높이는 데 기여함.
공정 최적화 및 예측 능력 강화
- AI 시스템은 공정 상태에 대한 실시간 모니터링과 예측 기능을 제공, 향후 발생할 수 있는 문제를 사전에 예측하고 이를 해결하기 위한 대응책을 마련할 수 있음.
