기술 융합 및 차별화
물리 모델링 기반
맞춤형 예지보전
다양한 소스에서 수집된 원시(Raw) 데이터를 통합하고 정제하여 융합 데이터를 구축하는 초기 단계입니다. M&S(Modeling & Simulation) 및 AI 분석의 기초 자료로 활용됩니다.
수집된 융합 데이터를 기반으로, 시뮬레이션 및 AI 분석이 적용될 실제 업무의 흐름과 논리를 정의하고 시각화하는 단계입니다. 시스템의 목적에 맞는 모델 구조를 설계합니다.
설계된 프로세스에 맞춰 대용량의 원시 데이터를 M&S 및 AI 모델이 효율적으로 처리하고 학습할 수 있도록 특징 추출, 정규화, 레이블링 등의 가공 작업을 수행합니다.
가공된 데이터를 활용하여 AI 모델을 훈련시키기 위한 최적의 학습 데이터셋을 생성하고, 시스템의 목표를 달성하기 위한 맞춤형 AI 알고리즘을 개발하는 핵심 단계입니다.
개발된 AI 모델과 M&S 시스템을 MEC 환경 또는 일반 클라우드 환경에 배포하여, 실시간에 가깝게 데이터를 처리하고 운영할 수 있도록 연동하는 최종 운영 시스템 단계입니다.
Modeling&Simulation 기반 고장 예측 진단 시스템
Modeling&Simulation 기반 고장 예측 진단 시스템
IoT센서 검증용 SW 에뮬레이터
CPS 및 AI기반 M&S를 활용한 제조설비 모니터링 및 예지보전 솔루션
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공정 시스템 통합 효율화를 위한 AI 기반 스케줄링 시스템
팩토리4M 기반 도메인 모델링 도구와 연계하여 공정별 환경데이터 컴포넌트를 개발하고, 설비 및 공정을 실감형 3D 기반의 멀티모달
방식으로 가시화합니다.
통합 비즈니스 인텔리전스 3D시각화 인터페이스 개발
시뮬레이터 기반 4M 자원 모델링 통합 시스템을 구축하여 이상 인자에 대한 모델 기반 분석·예측 데이터 품질체계를 확립하고, 입출력
데이터 전 주기를 관리하는 인식·수집·저장·검증 도구 및 인터페이스를 구현합니다.
원재료 시스템 분석
과거 조색 데이터 분석
예측 알고리즘 개발 및 개선
현장 데이터 적용 및 예측
현장 시스템 연동
기존 시스템·설비·비전
데이터 수집
Dashborad
데이터 모니터링
최적화 알고리즘
원인분석
지능화 자동화
예측·시뮬레이션
공정 자동화 목표를 4단계(지능화)로 구체화하고, 3D 시뮬레이션을 도입하여 실제 운영 환경과 유사한 가상
공정 데이터를 선제적으로 확보하였습니다.
수집된 데이터의 정제·검증 프로세스를 표준화하여 고성능 AI 알고리즘을 개발하였으며, 이를 SQML
기반으로 기존 ERP/MES 시스템과 완벽하게 연동하여 현장 적용성을 극대화시켰습니다.
AI 기반 알고리즘 적용 ➜ DEPLOY(DBMS) ➜ SQML 통한 외부 ERP/MES 연동 인터페이스 제공
산업재해는 단순한 관리 감독만으로는 완전히 막을 수 없습니다.
KPST 솔루션은 산업 재해 데이터셋, 현장 CCTV, IoT 센서를 융합한 지능형 AI Safety Agent를 통해 현장을
24시간 입체적으로 분석합니다.
중대 재해 시나리오를 사전에 학습한 AI가 위험 징후를 실시간으로 포착하고 예측하여, 사고 발생 전 즉각적인 대응을 가능하게
합니다.
본 솔루션은 다양한 산업 현장에 최적화된 안전 관리 시스템을 제공합니다.
현장 특성에 맞춘 맞춤형 AI 모델을 통해 사고를 미연에 방지하고 작업 효율을 높입니다.
복잡한 설비와 고위험 작업 환경에서 AI가 사고 가능성을 사전에 예측합니다.
생산라인 작업자 동선과 위험 기계 주변의 안전 수칙 준수를 모니터링합니다.
지게차 충돌 방지, 적재 상태 분석 등 물류 센터의 동적 위험을 관리합니다.
추락, 낙하 등 건설 현장의 고위험 요소를 실시간으로 감지하고 통제합니다.
다양한 산업 현장에서 KPST의 Safety Guard 솔루션을 도입하여
실질적인 재해 예방과 안전 관리 효율화를 달성하고 있습니다.
