PROTEUS AI
실시간 제조 공정 최적화 AI
Proteus AI는 최신 장비부터 구형 장비까지, 복잡한 하드웨어 센서 없이 소프트웨어 가상 센싱을 통해 어떠한 기계환경이나 데이터 조건 속에서도 유연하게 적응하여 최적의 제어값을 찾아냅니다.
약 50회 → 8회
신규 금형 셋업 시사출 횟수
1시간 → 0.3초
조건 보정 시간
공정 산포 축소
양산 불량률 최소화 - 무인 운전 기반 확보
도입 효과 · Before / After
시사출을 1/5로 줄인 Proteus AI 사례
신규 금형 셋업부터 양산 유지까지, Proteus AI가 현장에 만드는 변화입니다.
Before · AS-IS
- 신규 금형 셋업 시 시사출 약 50회 반복
- 조건 보정 시간에만 30분~1시간 소요
- 수지 로트·온도 변화에 따라 조건 이탈 발생
- 불량 발생 후 작업자가 수동으로 조건 재조정
- 보정 품질이 작업자 숙련도와 경험에 의존
After · TO-BE
- 시사출 50회 → 8회
- 조건 보정 시간 1시간 → 0.3초로 단축
- Shot별 공정 데이터 피드백을 기반으로 제어값 갱신
- 수지 특성 변화와 고화 상태를 반영한 보정값 산출
- 작업자 경험 중심의 조건 탐색을 데이터·물리 기반 자율 제어로 전환
* 수치는 소개서 기준이며 고객사와 최종 확정 예정입니다.
Why Lunexio is different
모니터링 뿐만 아니라, 실시간 제어까지 사출기 내부에서 동작합니다.
사출기 On-Premise
클라우드 왕복 없이 장비 제어기와 직결되어 사이클 단위로 판단·보정합니다. 네트워크 없이도 현장에서 완결됩니다.
물리 기반 보정 제어
도메인 지식 엔진이 보정의 방향과 크기를 물리 법칙에 근거해 결정합니다. 왜 이 값으로 보정했는지 근거를 함께 제시합니다.
장비 번들 아키텍처
별도 시스템 구축 없이 사출기에 기본 탑재되는 구조입니다. 특정 제조사에 종속되지 않아 어떤 장비에도 적용할 수 있습니다.
3대 핵심 가치
소프트웨어 가상 센싱
금형에 구멍을 뚫고 고가의 센서를 설치하는 기존 하드웨어적 접근 방식과 달리 기계로 부터 얻는 기본데이터와 물리 모델을 활용해 금형 내부 유동(압력·점도 변화)을 투시하는 소프트웨어 가상 센싱을 구현하였습니다.
듀얼 모드 적응형 제어
실시간 데이터 스트리밍이 가능한 최신 장비는 In-cycle 제어로, 구형 장비는 Shot-to-Shot 피드백 제어로 대응합니다.
물리 기반 안전 제어
블랙박스 AI가 임의의 제어값을 지시하는 대신, 수지 유동·열역학·점도 변화 등 물리 제약을 반영해 파손 위험을 원천 제거하고 안전한 범위 내에서 제어값을 산출합니다.
최적화 작동 방식
스스로 감지하고 판단해, 사이클 단위로 스스로 보정하는 AI 에이전트
감지 - 조건 이탈
사출기에서 수집되는 실시간 공정 데이터로 이상 조건과 조건 이탈을 감지합니다.
판단 - 보정량 결정
물리 정보 기반 AI(Physics-Informed)가 보정의 방향과 크기를 물리 법칙에 근거해 결정합니다.
실행 - 사이클 단위 자동 보정
Edge 기반 실시간 공정 제어로 장비 제어기와 직결되어 조건을 자동 복원합니다.
학습 - 공정 데이터 피드백 루프
보정 결과가 공정 데이터 피드백 루프로 축적되어 자율 양산 모드 전환의 기반이 됩니다.
Proteus AI Process
사출 성형 – Full Stack 실행 흐름
최소 데이터 입력
①목표 중량, ②수지 종류, ③목표 사출 시간 세 가지 데이터만 Proteus AI에 입력합니다.
최적의 사출조건 도출
Proteus AI가 입력 정보를 해석하여 사출 프로파일과 초기 제어값을 생성한 후, 8샷 안에 최적의 사출 조건값에 수렴합니다.
실시간 데이터 보정
사출 조건 최적화 이후 변화하는 장비 데이터를 매 샷마다 밀리초 단위로 보정하여 최적화를 지속적으로 유지합니다.
DUAL-MODE 구조
최신 장비와 레거시 장비 모두를 고려한 Dual-mode 구조로 현장 도입 제약을 줄이고, 설비 데이터를 자율 제어 의사결정으로 연결합니다.
가장 어려운 문제를 풀 수 있다면, 나머지는 이미 해결된 것입니다. 사출 성형 사례는 전체 스택(데이터→감지→판단→실행)이 실전에서 작동함을 증명하는 기준점입니다.
Expandable Applications
사이클 단위 제어가 존재하는 설비로 확장됩니다
사출기에서 검증된 Edge 자율 보정 루프 구조를 다른 설비로 확장합니다.
다이캐스팅 · 프레스 설비
성형·가압 공정의 조건 이탈 감지와 사이클 단위 보정으로 확장합니다.
압출 · 블로우 성형
연속 공정의 조건 유지와 자동 복원 루프를 적용합니다.
CNC · 공작기계
가공 조건의 이상 감지와 물리 기반 보정으로 확장합니다.
스마트팩토리 무인 운전
자율 보정 루프를 기반으로 무인 운전의 기반을 확보합니다.
Hardware / Software
Edge와 공정 데이터 플랫폼이 하나의 루프로 동작합니다
Hardware
사출기 내장 Edge - 장비 번들
클라우드 왕복 없이 장비 제어기와 직결되어 사이클 단위로 판단·보정합니다. 별도 시스템 구축 없이 사출기에 기본 탑재되는 구조로, 네트워크 없이도 현장에서 완결됩니다.
Software
공정 데이터 플랫폼 - 피드백 루프·자산화
보정 결과가 공정 데이터 피드백 루프로 축적되어 자율 양산 모드 전환의 기반이 됩니다. 축적된 공정 데이터는 Janus AI의 지식 자산과 하나의 도메인 지식 엔진 위에서 연결됩니다.
핵심 AI 기술
PROTEUS AI만의 핵심 기능 8가지
- 물리 정보 기반 AI(Physics-Informed AI)
- 소프트웨어 가상 센싱
- 듀얼 모드 적응형 제어
- 수지 상태 실시간 추정
- 핵심 공정 데이터 압축(PSP)
- 고화 시점 동적 추정
- Shot-to-Shot / In-cycle 피드백 제어
- 멀티모달 경량 모델
검증 파트너
함께하는 파트너
함께 동작하는 Janus AI
Janus AI는 자산화를, Proteus AI는 현장에서의 실행을 돕습니다.
Janus AI가 설계·해석 데이터를 지식 자산으로 구조화하면, Proteus AI는 사출기 현장에서 공정 조건을 사이클 단위로 자율 보정합니다. 두 제품은 하나의 도메인 지식 엔진 위에서 연결됩니다.
Janus AI - 해석 데이터 자산화
축적된 설계·해석 데이터를 지식 자산으로 구조화하고, 유사 사례 검색과 도메인 지식 보정으로 초기 설계 검토를 가속합니다.
Proteus AI - 현장 실행
사출기 현장에서 실시간 공정 데이터로 조건 이탈을 감지하고, 사이클 단위로 조건을 자율 보정합니다.