Use Cases | 마키나락스

안정적인 데이터 수집 체계와 다량의 장비에 대응할 수 있는 AI 운영 체계(MLOps)를 구축해 모터 고장으로 인한 생산라인의 다운타임을 단축합니다.

데이터 기반 시뮬레이터와 강화학습을 활용해 파라미터 튜닝을 자동화하고 소프트웨어 기반 모션 컨트롤 솔루션의 제어값과 실제 제어값의 편차를 최소화합니다.

강화학습 기반 알고리즘을 활용해 PCB의 효율적인 전자부품 장착 순서를 플래닝하고, 표면실장기술 공정을 비롯한 전체 공정 소요 시간을 최소화합니다.

AI와 로보틱스 기술을 결합해 다중로봇으로 구성된 차체 용접 공정을 빠르고 안전하게 수행할 수 있는 경로와 작업을 자동화하고 작업 시간과 제품 생산 시간을 단축합니다.

전기차의 실제 데이터를 활용해 현실과 가장 유사한 AI 시뮬레이터를 개발하고, 연산 속도를 획기적으로 개선한 경량화 모델을 탑재해 차량 에너지 제어를 최적화합니다.

1만대 이상 로봇팔이 구동되는 자동차 조립 공정에 AI 운영 환경(MLOps)을 구축해 이상탐지 모델을 확장 적용해 중대 고장을 사전에 예측하고 비가동 시간을 단축합니다.

AI 기반 시뮬레이터와 강화학습 에이전트를 활용해 주문형 반도체(ASIC)에 존재하는 수백만 구성요소의 최적 배치를 자동화하고 작업 시간과 성능을 향상합니다.

다양한 앙상블 모델을 활용해 예측 정확도를 높이고, 787개 발전소를 통합 운영할 수 있고 3천개 이상의 모델을 빠르게 재학습하고 배포하는 AI 운영 환경(MLOps)을 구축합니다.

석유 화학 폴리프로필렌(PP) 연속 공정 반응로에 딥러닝 기반 이상탐지 모델을 적용해 ESD(Emergency Shut Down)을 사전에 예측하고 이상 특성에 대한 인사이트를 제공합니다.

배터리 관리 시스템 데이터와 전기차(EV) 운행 패턴 분석을 통해 리튬 배터리(2차 전지)의 잔존 수명 예측과 생애 주기 모니터링이 가능합니다.

ESS(Energy Storage System)의 열폭주를 탐지할 수 있는 AI 모델을 기반으로 안전성 지표를 제공하고 화재 발생 전 이상 징후를 예측하고 모니터링합니다.

반도체 생산 장비에서 나오는 최소한의 데이터를 활용해 레시피 변경에도 신속히 대응할 수 있는 이상탐지 모델로 이상 징후와 고장에 걸리는 시간을 예측합니다.