최적화 | Use Case | MakinaRocks

AI 플랫폼 예측 및 운영 제조 최적화

발주 최적화 및 수요 예측 모델을 AI 플랫폼(Runway)을 기반으로 기존 관리 시스템과 연동해 식품 프랜차이즈의 적정 재고와 매출을 산정하는 AI 운영 체계(MLOps)를 구현합니다.

제약 최적화

제약 발효 공정의 수율을 결정하는 초기 운전 단계의 운전 자동화로 인적 오류를 제거하고 제어 편차를 획기적으로 개선합니다.

제조 최적화

AI 기반 MPC(Model Predictive Control)를 통해 철강 퍼니스 장비의 온도를 제어하는 최적의 로직을 도출해 일관된 목표 품질을 달성하며 에너지 소모를 최소화합니다.

에너지 제조 최적화

실측 데이터 기반의 AI 시뮬레이터를 활용해 제어 최적화 시나리오를 도출하고 에너지 비용을 절감하고, 현장 관리자 마다 발생하는 제어 편차를 최소화합니다.

제조 최적화

다품종 소량 생산 공정의 스케줄링을 최적화 하여 병목현상과 유휴장비를 최소화하고 생산성을 증대합니다.

제조 최적화

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

로보틱스 제조 최적화

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

제조 최적화

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

자동차 최적화

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

반도체 최적화

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