Quality & Performance
Optimization System

AI 기반 조건별 성능 예측과 실시간 최적화를 통해
생산성과 효율성을 극대화하고 품질을 향상시키는 지능형 솔루션

97.8%
예측 정확도
0.2s
실시간 분석
40+
성능 파라미터
Smart
최적화

성능 최적화 대시보드

Control 데이터 기반 Condition 추정으로 실시간 성능 바운더리를 예측하고 최적 운영점을 제시합니다.

Performance Boundary
Optimization Dashboard
AI 성능 예측 엔진 – Control 파라미터와 외부 조건을 실시간 분석하여
운영 상황별 최적 성능 바운더리를 동적으로 예측하고 최적화 방향을 제시합니다.

솔루션 개요

Control과 Condition 데이터를 AI로 분석하여 성능을 최적화합니다.

  • 대상: 제조 설비, 생산 라인, 공정 시스템, 에너지 설비 등 모든 산업용 운영 시스템
  • 목적: 외부 조건 변화에 따른 성능 추정 및 실시간 최적화로 생산성 향상 및 비용 절감
  • 핵심 기술: Condition-aware Performance Modeling, Dynamic Boundary Prediction, Multi-objective Optimization
  • 효과: 생산성 25% 향상, 에너지 효율 30% 개선, 품질 편차 60% 감소, 운영 비용 35% 절감

AI 핵심 기술

조건 기반 성능 예측과 다목적 최적화를 통한 차세대 성능 관리 시스템

Performance Modeling

조건별 성능 예측

  • Control-Condition 상관관계 학습
  • 외부 조건별 성능 바운더리 추정
  • 다변량 성능 지표 동시 예측
  • 실시간 성능 트렌드 분석
Deep Learning Regression
Dynamic Boundary

적응형 바운더리

  • 환경 조건 기반 동적 한계 설정
  • 계절/시간/부하별 바운더리 조정
  • 안전 마진 자동 계산
  • 최적 운영 영역 실시간 업데이트
Adaptive Real-time
Optimization

다목적 최적화

  • 생산성-품질-비용 동시 최적화
  • 제약조건 기반 최적해 탐색
  • 실시간 최적화 권장사항 제공
  • 자동 파라미터 튜닝
Multi-objective Pareto
성능 최적화 프로세스
  • 1단계: Control 데이터(설정값, 조작량)와 Condition 데이터(온도, 습도, 부하 등) 실시간 수집
  • 2단계: AI 모델로 현재 조건에서의 성능 바운더리 예측 (최대/최소 성능 한계)
  • 3단계: 외부 조건 변화 시나리오별 성능 영향도 분석
  • 4단계: 다목적 최적화 알고리즘으로 생산성, 품질, 비용을 균형있게 최적화
  • 5단계: 실시간 최적 운영점 제시 및 자동 제어 연동

스마트 알람 & 권장사항

성능 저하 조기 감지와 최적화 기회 포착으로 운영 효율을 극대화합니다.

Performance

성능 알람

  • Boundary Violation: 성능이 예측 바운더리를 벗어날 때 경고
  • Efficiency Drop: 효율 저하 패턴 감지 시 알림
  • Suboptimal Operation: 최적점 대비 성능 차이 알림
  • Quality Deviation: 품질 지표 편차 발생 시 경고
Optimization

최적화 권장

  • Parameter Tuning: 최적 파라미터 조정 방향 제시
  • Load Balancing: 부하 분산 최적화 권장
  • Energy Saving: 에너지 절감 기회 탐지
  • Predictive Adjustment: 조건 변화 예측 및 사전 조정
Condition-based

조건 기반 경고

  • Environmental Impact: 외부 환경 영향 분석
  • Seasonal Pattern: 계절별 성능 패턴 변화 감지
  • Load Variation: 부하 변동에 따른 영향 예측
  • Constraint Violation: 운영 제약 조건 위반 감지
Intelligent

지능형 인사이트

  • Root Cause: 성능 저하 원인 자동 분석
  • Best Practice: 고성능 운영 패턴 학습 및 제안
  • Trend Forecast: 성능 트렌드 예측 및 대응 방안
  • Trade-off Analysis: 성능 간 상충관계 분석
스마트 우선순위 시스템 – AI가 알람의 중요도와 개선 잠재력을 자동 평가합니다.
Critical (즉시 조치) / High Impact (높은 개선 효과) / Opportunity (최적화 기회)로 구분되며, 과거 데이터 기반으로 개선 효과를 정량화하여 제시합니다.

시스템 아키텍처

확장 가능한 성능 최적화 플랫폼

Data Integration

데이터 통합 계층

  • Control Data: PLC/DCS/SCADA 실시간 수집
  • Condition Data: 센서/계측기/환경 데이터 통합
  • Performance Metrics: 생산성/품질/효율 지표 수집
  • External Factors: 날씨/계절/시장 정보 연동
AI Analytics

AI 분석 계층

  • Performance Model: 조건별 성능 예측 모델
  • Boundary Engine: 동적 바운더리 계산
  • Optimizer: 다목적 최적화 엔진
  • Recommender: 최적화 권장사항 생성
  • Simulator: What-if 시나리오 분석
Application

응용 계층

  • Dashboard: 실시간 성능 모니터링
  • Optimization UI: 최적화 제어 인터페이스
  • Alert System: 다채널 알람 시스템
  • Report: 성능 분석 리포트 자동 생성
  • API: 외부 시스템 연동
Real-time
실시간 최적화
97.8%
예측 정확도
200ms
분석 속도
40+
파라미터
Multi
다목적 최적화
Cloud
하이브리드
하이브리드 최적화 – Edge에서 실시간 성능 모니터링 및 즉각 대응, Cloud에서 장기 트렌드 분석 및 모델 업데이트를 수행합니다. 오프라인 환경에서도 Edge 디바이스에서 독립적으로 최적화를 수행하며, 온라인 복구 시 자동으로 학습 데이터를 동기화하여 모델 성능을 지속적으로 개선합니다.

기술 사양 · 호환성

항목 내용
적용 대상제조 설비, 생산 라인, 공정 시스템, 에너지 설비, 물류 시스템
지원 프로토콜Modbus TCP/RTU, OPC-UA, MQTT, EtherNet/IP, Profinet, BACnet
제어기 호환성Siemens, Allen-Bradley, Schneider, Mitsubishi, Omron, 모든 PLC/DCS/SCADA
분석 주기데이터 수집 100ms, 성능 예측 200ms, 최적화 계산 1초, 바운더리 업데이트 10분
파라미터최대 128개 파라미터 동시 분석 및 최적화 (확장 가능)
AI 모델Gradient Boosting, Neural Networks, Bayesian Optimization, Genetic Algorithm
데이터베이스InfluxDB (시계열), PostgreSQL (메타), Redis (캐시)
배포 환경On-Premise, Cloud (AWS/Azure/GCP), Hybrid, Edge Computing
운영체제Windows 10/11, Ubuntu 20.04+, Industrial Linux, Docker/Kubernetes
추천 사양CPU: Intel i7/Xeon, RAM: 32GB, SSD: 512GB, GPU: 선택사항
최소 사양CPU: Intel i5 8세대+, RAM: 16GB, SSD: 256GB
범용성 및 확장성 – 모듈식 설계로 다양한 산업 분야에 신속하게 적용 가능합니다. 설비 종류, 제어 시스템, 성능 지표에 관계없이 표준 인터페이스를 통해 연동됩니다. Transfer Learning을 통해 신규 설비나 공정에도 최소한의 데이터로 빠르게 적응하며, 업종별 특화 모델을 제공합니다.

성능 지표

실제 산업 현장에서 검증된 최적화 효과

25%
생산성 향상
30%
에너지 절감
60%
품질 편차 감소
35%
비용 절감
97.8%
예측 정확도
200ms
응답 속도

적용 사례

  • 제조업: 사출 성형 공정 최적화로 불량률 65% 감소
  • 에너지: 발전소 효율 최적화로 연료비 28% 절감
  • 화학 공정: 반응 조건 최적화로 수율 15% 향상
  • 물류: 창고 운영 최적화로 처리량 32% 증가

지속적 개선

  • 주간 성능 모델 업데이트 및 최적화
  • 운영 패턴 학습으로 정확도 지속 향상
  • A/B 테스트로 최적화 전략 검증
  • 계절별 모델 자동 적응

도입/데모 문의

Email
deepai-it@deepai-it.com
Phone
010-6757-4367
Location
Seongnam, Republic of Korea
Ulsan, Republic of Korea