실시간 공정 자율 최적화
데이터와 조건을 분석해 주요 제어값을 산출하고,
안전 범위 안에서 설비 제어를 최적화합니다.
금형 온도, 습도 등 공정 변수는 상시 변하기 때문에
고정 설정값 중심의 운영 방식으로는 즉시 대응이 어렵습니다.
고정된 설정값은 원재료 상태,
설비 조건, 환경 변화에 따른
공정 편차를 반영하기 어렵습니다.
조건 조정이 개인의 경험에 의존하면
담당자 변경, 퇴직, 이직 시 노하우가
조직에 축적되기 어렵습니다.
새 금형과 조건 변경을 위한
반복된 시사출은
원자재와
설비 시간의 낭비로 이어집니다
시간 공정 데이터를 기반으로 현재 상태를 분석하고,
도메인 지식 기반 AI를 통해 제어값 산출과 반영을 지원합니다

| 데이터 수집 | SENSE |
| 설비 센서와 제어 시스템으로부터 온도, 압력, 속도, 진동 등 주요 공정 데이터를 수집합니다. |

| 상태 분석 | ANALYZE |
| 수집된 데이터를 기반으로 공정 상태와 이상 가능성을 분석합니다. |

| 최적값 산출 | DECIDE |
| 공정 조건, 안전 범위, 도메인 지식을 반영해 적용 가능한 제어값을 산출합니다. |

| 자율 제어 | CONTROL |
| 산출된 제어값을 설비에 전달해 설정값 조정과 공정 안정화를 지원합니다. |

| 모델 학습 | LEARN |
| 제어 결과와 공정 변화를 모델에 반영해, 시간이 갈수록 정확도가 높아집니다. |
01
사출성형 공정의 물리적 특성과 공정 조건을 반영해
데이터만 학습한 모델보다 현장을 안정적으로 지원합니다.
02
사출성형 적용 사례에서 기존 50회 이상 필요했던
시사출 과정을
8회 수준으로 줄이는 결과를 확인했습니다.
03
사전에 설정한 설비 안전 한계와 공정 조건 안에서
제어값을 산출하고
자율적으로 반영하도록 설계되었습니다.
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