[WEF등대공장] LS Electric 청주 공장

선정 기업/공장 LS Electric 청주 공장

 

 

 

 주요 내용

 

USE CASE #1. IoT-based Mixed Model Production
   - 모양/크기/정격 등 다양한 타입의 6만여 제품 생산
   - 실시간 양방향 통신 기반의 RPMS 시스템을 활용한 원격제어

 

USE CASE #2. Autonomous Mobile Robot(AMR)
   - 자율주행 모바일 로봇(AMR) 적용된 자재 자동 공급 시스템
   - 조립라인 설비와 양방향 통신으로 연계된 중앙관제 시스템을 통해 자동으로 생성된 Misson을 AMR에 할당하여 각 공정에 부품이 적기에 자동 공급되도록 함
   - 주행 경로상에 장애물이 나타나면 스스로 주행경로 변경 주행 가능, 목적지까지 최적 경로를 찾아가는 지능형 주행 로봇
   (구축 효과) 자재 운반의 무인화, 자재 공급 정합성 확보, 선입선출, 자재 분배 시간 감소, 실시간 정보 통합 기반 물류 작업 환경 변화 대응

USE CASE #3. Advanced Deep Learning Vision Inspection
   - 딥러닝 기반 비전 검사 시스템
   - 제품 이미지를 학습한 알고리즘은 기존 규칙 기반 검사의 한계를 넘어 정형/비정형 결함 검출 가능
   - 수집된 데이터는 클라우드 환경을 통해서 수집되고 엔지니어를 통해 분석됨
    (구축 효과) 고객 크레임률 18ppm에서 10ppm으로 감소, 검사성능은 불량률 1%이하로 우수한 성능

 

USE CASE #4. Machine Learning Based Vibration Inspection
   - Machine Learning 기술을 적용한 소음 검사 시스템
   - IoT 센서 기반 수집 데이터를 통해 빅데이터 분석 및 머신러닝 판정시스템 활용
   - 클라우드를 통해 전달되는 진동 데이터 기반 지속적인 판정 모델 업데이트 수행
    (구축 효과) 80% 향상된 검사 정확도

 

USE CASE #5. Machine to Machine Parameter Control by Data Analysis
   - Gap 조정공정은 부품과 부품 사이의 최적 간극을 계산하여 자동으로 용접을 하는 공정
   - 실시간 과전류 시험 결과값의 트렌드 분석하여 Gap 용접 공정으로 결과를 피드백하는 RFB System 개발
   - Gap 용접 공정의 PLC는 해당 값을 피드백 받아 자동으로 최적의 파라미터로 변경하여 생산에 반영
    (구축 효과)  불량률 0.55% 수준으로 개선