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이 경험은 제가 자율 제조 시스템 구현에서 데이터를 기반으로 최적화 전략을 수립하고, 현장에 적용 가능한 해석과 설계를 수행할 수 있는 실무능력을 갖추었음을 보여줍니다.
자율 제조 분야의 핵심은 공정 데이터를 실시간으로 수집하고, 이를 기반으로 공정조건을 스스로 판단하고 조정하는 '지능형 폐루프 시스템'을 구축하는 데 있습니다.
가장 대표적인 성과는 위 논문에서 소개된 '예측 기반 물류 자율제어 시스템' 구축입니다.
이를 위해 필요한 것은 실시간 데이터 수집 인프라, AI 기반의사결정 알고리즘, 공정 시뮬레이션 환경입니다.
실제 공장에서 수집된 공정데이터를 기반으로 AI 예측 모델과 공정 스케줄 조정 시스템을 통합한 자율제어 테스트베드를 구축하고 싶습니다.
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가장 기억에 남는 경험은 석사과정 중 참여한 '공장 자동화 생산시스템 내 물류흐름 최적화 프로젝트'입니다.
이 경험은 제가 자율 제조 시스템 구현에서 데이터를 기반으로 최적화 전략을 수립하고, 현장에 적용 가능한 해석과 설계를 수행할 수 있는 실무능력을 갖추었음을 보여줍니다.
프로젝트명은 'AI 기반 자율물류 모듈 개발'로, 스마트공장 환경에서 발생하는 공정별 부하를 예측하고, 이에 따라 AGV의 경로와 속도를 실시간 조절하는 알고리즘을 개발하는 것이 목적이었습니다.
이 프로젝트에서 저는 공정별 설비의 센서 데이터를 수집하고, 이를 통해 실시간 부하 예측 모델(LSTM 기반 시 계열분석)을 개발하였으며, 예측 결과에 따라 최적화된 AGV 배차 및 속도제어 알고리즘을 설계했습니다.
이외에도 MES(Manuf ac turingExecutionSystem) 연동을 위한 인터페이스 설계 경험, OPCUA 기반 실시간 데이터 수집 플랫폼 구축 경험 등 실제 자율 제조 환경에서 필요한 요소 기술에 대한 실무적 이해와 경험을 갖추고 있습니다.
가장 대표적인 성과는 위 논문에서 소개된 '예측 기반 물류 자율제어 시스템' 구축입니다.
공정 최적화 기반 지능형 제어 알고리즘 연구입니다.
디지털 트윈 기반 가상 검증 시스템 구축입니다.가 상환경에서 실제 생산환경을 시뮬레이션하고, 알고리즘 적용 전 성능을 사전에 평가할 수 있도록 시각화 플랫폼과 예측시스템을 구축하겠습니다.
연구성과가 실험실 안에 머물지 않도록, 실제 산업현장과 연계된 실증 프로젝트에 참여하고, 중소제조업체를 위한 모듈형 자율 제조 패키지 솔루션을 개발하여 현장의 자동화 수준을 단계별로 높이도록 기여하겠습니다.
단순 자동화를 넘어서, 데이터를 기반으로 판단하고 공정을 조정할 수 있는 지능형 피드백 구조라고 생각합니다.
이를 위해 필요한 것은 실시간 데이터 수집 인프라, AI 기반의사결정 알고리즘, 공정 시뮬레이션 환경입니다. |
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2025.04.23
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