Macufacturing AI
세부과제 3 | AI 기반 재구성 가능 제조시스템 생산플래닝 기술 개발
[주관] 엠아이큐브솔루션(주), [공동] 한양대학교산학협력단, 현대모비스(주), 현대아이에이치엘(주), (주)동서기공
최종목표
- GVC (Global Value Chain)의 신규 생산 요청과 변경에 따라 자원의 재구성 및 최적 생산 계획 수립이 가능한 AI (Artificial Intelligence) 기반 상황 적응형 생산플래닝 기술 개발
- 적절한 재구성 방안 선정과 이 재구성 사항에 대하여 적응한 생산 계획을 수립하는 기술개발을 위하여, 핵심 Work Package (WP)를 하기와 같이 구성
- 지능형 서비스 통합을 위한 서비스 플랫폼 개발
- 심층강화학습 기반 적응형 생산플래닝 어플리케이션 개발
- 재구성 및 생산 계획 의사결정을 위한 디지털트윈 어플리케이션 개발
- 동적 재구성을 위한 최적 재구성 방안 선정 어플리케이션 개발
- GVC 실증, 적용 효과 도출 및 연구개발기술 참조 모델 수립
활용계획 및 기대효과
- 활용계획
- 본 과제 기술개발 결과물의 실효성 검증을 위하여, 전체 연구개발 산출물을 자동차 부품 공급사슬을 이루는 세 연구개발기관(수요)의 제조시스템 내 적용 및 구축 계획
- 현대모비스㈜의 경인부품공장: 선정한 세 실증 대상 기업 중 가장 후단의 공급을 받는 대상 공장. ABS와 ESC 등 스마트모빌리티 시스템 생산
- 현대아이에이치엘㈜의 경주공장: 차량용 램프와 LED 모듈을 생산하는 공장
- ㈜동서기공의 당진공장: 자동차 엔진, 변속기, 샤시 등의 핵심 부품을 생산하는 공장이며, 재구성 가능 제조시스템을 구축하고 이의 실효성 검증 완료
- 기대효과
- (기술적 측면) 기존 생산플래닝 알고리즘의 기술적 한계인 업데이트 필요 시 전문가의 투입을 배제하고, 플래닝 네트워크 재학습을 통한 적응형 생산 운영
- (기술적 측면) 비용과 납기, 유연성 등 대표적 성능 지표와 더불어, 재구성 수준 평가 지표의 접목을 통한 다각도의 의사결정
- (기술적 측면) 디지털트윈을 활용한 재구성 방안과 생산 계획의 반영 및 동기화를 통하여, 동적 시뮬레이션 결과 제공과 합리적/신속한 이벤트 대응 가능
- (경제적, 산업적 측면) 본 (주관/공동)연구개발기관의 고유 기술을 보급확산하여, 외산 기술에 의존하던 스마트공장 기술의 국내 기술력 향상, 생산 제어 지능화 및 중소기업 역량 고도화 기반
- (사회적 측면) COVID-19에 의하여 증가한 비대면 및 디지털전환(Digital transformation) 요구를 디지털트윈과 AI, 최적화 등 지능형/디지털 기술의 적용 필요성 충족