선정 기업/공장 포스코(POSCO) 포항 공장

 주요 내용

USE CASE #1. 스마트 고로
  - 경험/직관에서 Human + AI 협업에 의한 조업 (Digitalization & Smartization)
    . IoT: 스마트 센서 기반 정형화된 데이터 생산 (비정형 데이터의 정형화)
    . Big Data: 유용한 데이터 탐색
    . AI: 자동 제어 시스템 개발, 노열 Autonomous Operation 등
  - (효과) 생산량 1.04% 증대 및 원가 0.015% 절감: 연간 약50억원 효과

USE CASE #2. Smart Safety Ball
  - 밀폐된 공간의 유해 가스 존재 여부 사전 감지
  - 작업/정비 전 해당 공간에 던져 위험 여부 확인
  - 작업자 휴대폰 알람, 관리자 문자 통한 위험 경고

USE CASE #3. 3D CAD/VCS/VTS
  - 물리적 공장과 동기화된 가상공장 구축 및 활용
  - Layout 설계 및 설비 개선
  - Off-Line 제어 로직 개발/사전 시험 (Virtual Commissioning System)
  - 신규 설비에 대한 운전 Skill 교육 (Virtual Training System)

USE CASE #4. 스마트 드론
  - 광범위 공간정보 측량 및 인프라구조물 진단
  - 드론 활용 측량: 제철소 환경 특화 사양 도출 및 최적 비행 설계
  - 영상처리 자동화를 통한 재고분석시스템 개발
  - 대형 고소설비 원격진단 (고로, 스택, 송전탑)
  - 광범위 인프라구조물 진단 (해안선, 풍수해/지진 점검)

USE CASE #5. 스마트 CGL
  - CGL(용융아연도금공장) 도금량 자동 제어 기술
  - AI 기반 모델 개발 및 학습을 통한 정밀 도금 제어
  - (효과) 도금량 편차 60% 감소 및 아영ㄴ 15% 절감 (공장단 10~20억원 절감)

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

글로벌 등대공장 선정 현황(2021년 기준)

글로벌 등대공장 세부 현황

등대공장의 핵심성과지표 개선효과

출처: 스마트생산 열린혁신랩 운영 및 연구사업 (STEPI 과학기술정책연구원)

선정 기업/공장  LG전자 창원 공장

주요 내용 

1. LG스마트파크
- LG스마트파크1 (7만8000평): 냉장고, 오븐, 식기세척기, 정수기
- LG스마트파크2 (12만7000평): 에어컨, 세탁기, 컴프레서, 모터

2. 스마트 공장 선정 선정 이유
  1) 공장물류 자동화
    - 5G물류로봇(AGV): 지상형, 컨베이어형, 중량물형 등 총 50개 로봇
    - AGV는 공장 바닥에 부착된 QR코드를 인식하여 주행
    - 공중을 활용한 입체 물류 시스템
  2) 디지털 트윈
    - 현장보다 10분 먼저 시뮬레이션하여 작업 공정 이상 사전 대비
    - (효과) 제품 불량 원인 분석시간 50%, 현장 불량률 30% 감소
  3) 예지보전
    - 빅데이터, 인공지능 기반 설비 고장 사전 예방
  4) AI 플랫폼 검사
    - 로봇팔에 카메라 설치, 3D 비전 알고리즘 개발하여 자동 계측 수행
  5) 지능형 생산 자동화
    - 가동 중 생산 라인, 부품 이동, 재고 상황, 설비 이상 유무, 제품 생산 실적 가시화
    - 데이터 기반 딥러닝 로봇 용접 수행
    - 최대 58종 모델 혼류 생산 지원
   

구축 효과

1. 생산성 20% 향상
2. 라인 개발 및 구축 기간 30% 단축
3. 에너지저장장치(ESS), 건물에너지관리솔루션 통한 ESG 대응
4. 에너지 효율 30%개선