초록 ▼

□ 연구개발 목표
제조 시작부터 완성까지의 공정, 설비간의 순차적, 유기적인 상황을 반영하여 설명 가능하고, 세분화된 공정상황을 반영하여 정확하게 예측하며, 최적 제조 공정 제어가 가능한 기술을 개발하여 제조 과정 전반에 걸쳐 효율성 및 생산성을 증대시킬 수 있는 인공지능 기반 지능형 제조기술 개발

□ 연구개발 내용
목표 달성을 위해 Explainable AI, Predictable AI, Optimizable AI 단계로 연구를 진행하며, 제조과정을 구성하는 공정, 설비, 제품 수준에서 적용할 수 있는 방법

□ 연구개발 목표
제조 시작부터 완성까지의 공정, 설비간의 순차적, 유기적인 상황을 반영하여 설명 가능하고, 세분화된 공정상황을 반영하여 정확하게 예측하며, 최적 제조 공정 제어가 가능한 기술을 개발하여 제조 과정 전반에 걸쳐 효율성 및 생산성을 증대시킬 수 있는 인공지능 기반 지능형 제조기술 개발

□ 연구개발 내용
목표 달성을 위해 Explainable AI, Predictable AI, Optimizable AI 단계로 연구를 진행하며, 제조과정을 구성하는 공정, 설비, 제품 수준에서 적용할 수 있는 방법론으로 연구내용을 세분화함
[Explainable AI] 자가 진단 및 개선을 위한 지능형 제조 환경 구축
• [공정] 순차적으로 진행되는 제조공정 상황을 반영하여 불량을 유발하는 혐의공정을 탐지하고 이를 시각화하여 설명 가능한 공정관리의 가이드라인 제시
• [설비] 실시간으로 수집되는 설비 파라미터의 관계를 네트워크로 표현하고, 이를 통하여 설비 건강도 진단에 핵심적인 설비 파라미터를 판별
• [제품] 제품의 불량 원인을 규명하기 위한 딥러닝 기반 불량활성화지도를 개발하고 불량 판정텍스트를 일반화하여 현장 전문가에게 인사이트 제공

[Predictable AI] 다양한 환경에 적용 가능한 반응형 예측 시스템 구축
• [공정] 순차적으로 진행되는 제조공정의 정체 및 이상 현상을 조기에 탐지할 수 있는 공정진행 예측모델 기반의 모니터링 방법론 개발하여 공정의 수율 향상
• [설비] 공정을 수행하는 설비의 고장시점과 원인을 조기에 탐지할 수 있는 해석 가능한 딥러닝 모델을 통해 설비의 신뢰도 및 생산성 향상
• [제품] 제품의 생산과정 중에 조기에 불량을 예측하여 제조공정의 수율 향상 및 생산성 향상을 달성

[Optimizable AI] 제조 효율성 향상을 위한 최적화 기반 제조 공정 제어
• [공정] 공정 최적화를 위한 과거 데이터 기반 제어 파라미터 추론 및 검증
• [설비] 설비 운용을 효율화하기 위한 의사결정 문제를 심층 강화학습 기반으로 모델링
• [제품] 공정 환경이 변화하여도 제품의 품질을 지속적으로 보증할 수 있는 최적화 방법

□ 활용계획 및 기대효과
• 인공지능이 산출한 결과물에 대해 현장 엔지니어들이 이해할 수 있는 결과물을 제공함으로써 제조업 현장에서 인공지능과 작업자의 시너지 효과를 극대화
• 다양한 데이터를 통해 예측된 결과물을 바탕으로 유연하고 자동화된 공정 관리를 수행할 수 있는 최적화 시스템 구축을 통해 생산성을 향상
• 국가 경제에서 가장 큰 위상을 차지하는 고부가가치 정밀 제조업 분야 운영의 핵심 기술을 자체적으로 보유할 뿐만 아니라 개발된 기술의 플랫폼화를 통해 타 산업으로 이전
• 제조업 공정에 특화된 인공지능 관련 핵심 인재를 양성하여 국가 기반산업 발전에 기여

(출처 : 요약문 2p)

목차 Contents

• 표지 ... 1
• 국문 요약문 ... 2
• 목차 ... 4
• Ⅰ. 연구개발 과제의 개요 ... 5
• 1. 과제개요 ... 5
• 2. 연구목표 ... 6
• Ⅱ. 연구개발 내용 및 성과 ... 7
• 1. 연구개발과제의 수행 과정 및 내용 ... 7
• 2. 연구개발과제의 목표 달성 정도 및 수행 결과 ... 8
• 3. 연구개발성과 및 관련 분야에 대한 기여 정도 ... 35
• 4. 연구개발성과의 관리 및 활용 계획 ... 36
• Ⅲ. 기 타 ... 37
• 1. 인력 현황 ... 37
• 2. 시설장비 구축 현황 ... 37
• Ⅳ. 참고문헌 ... 37
• 끝페이지 ... 38