DogWoodAI는 실시간 제품 예측 솔루션을 제공합니다. RTDB, 공정 물리 정보, 제1원리 모델 데이터를 기반으로 개발된 AI 솔루션은 수십 개의 센서를 사용하는 단위 공정부터 수천 개의 센서를 사용하는 전체 플랜트에 이르기까지 매우 정밀한 제품 예측 결과를 제공합니다. 또한, 제품 예측에 영향을 미치는 변수(태그)에 대한 상세한 인사이트도 함께 제공합니다.
이 솔루션은 제한적인 제품 샘플링과 인력 부족으로 인해 발생할 수 있는 생산 오류와 비용을 줄이는 데 기여합니다. 촉매 성능 저하, 운전 모드 변경, 원료 특성 변화 등 다양한 운전 시나리오에 걸쳐 여러 플랜트에서 성능과 신뢰성이 검증되었습니다.
연속식/회분식 공장 특성과 생산품질 특성을 반영한 맞춤형 AI 솔루션 제공
→ 다양한 공장 환경 이해에 기반한 높은 수준의 품질 예측 지원
실시간 품질 예측을 통해 목표 품질에서 벗어나는 생산 상황 최소화
→ 추가적인 공장운전 조정이나 재처리로 인한 시간과 비용 절감
AI의 운전변수 영향도 분석 및 생성형 AI를 통한 판단 근거 제공
→ 품질 이상이나 편차가 발생한 경우, 이상 품질 생산 이상 문제의 근본 원인을 파악하여 신속히 대응할 수 있는 정보 제공
DogWoodAI의 데이터 분석 기능은 다양한 운전 시나리오 전반에 걸쳐 주요 변수(태그)에 대한 심층 평가를 가능하게 하며, 엔지니어에게 공정 및 플랜트 성능에 대한 유용한 인사이트를 제공합니다. 통계적 기법을 활용해 포괄적인 분석 결과를 도출하며, 수율, 품질, 운전 변수 간의 관계에 대한 깊이 있는 분석도 제공합니다.
해당 솔루션은 개별 태그가 수율 및 품질에 어떤 영향을 미치는지를 상세히 평가함으로써, 엔지니어가 공정 개선을 위한 정보를 확보할 수 있도록 돕습니다. 또한, 시각화 도구를 통해 선택한 태그의 경향을 다양한 조건 하에서 빠르게 파악할 수 있습니다. 이를 통해 현재 운전 상태를 보다 쉽게 이해할 수 있으며, 최적화 및 의사결정을 위한 효과적인 공정 관리를 지원하여, 결과적으로 운영 효율성과 생산성을 향상시킵니다.
다차원 공장 데이터와 과거 추세를 종합 분석하여 공장 운전에 필수적인 핵심정보 제공을 통한 생산 안정성 극대화
복잡한 공장 데이터 분석 결과를 다양한 형태의 시각화 정보로 제공
→ 숙련자의 신속한 의사결정 및 비숙련자의 공장 이해도 향상
설명 가능한 AI(XAI) 기술로 데이터와 품질 관계를 정밀 분석
→ 각 공장 특성에 최적화된 유연한 분석환경 제공
DogWoodAI는 목표 수율 또는 품질을 달성하기 위한 정밀한 운전 조건을 제시하는 최적화 가이드를 제공합니다. 또한, 최적화 결과의 신뢰성을 높이기 위해 설명 가능한 인공지능(XAI) 기능도 함께 제공되며, 최적화된 운전 조건이 수율이나 품질에 어떤 영향을 미치는지를 시각적으로 설명해줍니다.
이 솔루션은 복잡한 운전 조건과 높은 수준의 의사결정이 요구되는 상황에서도 엔지니어가 효율적으로 문제를 해결할 수 있도록 깊이 있는 인사이트를 제공합니다. 단순한 데이터 분석을 넘어, 플랜트의 생산성과 운영 효율을 실질적으로 향상시키는 가치를 제공합니다.
다변수 및 다목적함수 대상의 AI 솔루션에 의한 운전 최적화 도출→ 기존 상용 모사기의 한계를 극복하여 효율적·안정적 정보 제공
제어가능 운전변수와 측정변수를 고려 및 공장 제약사항을 반영한 솔루션→ 현장 적용성이 높은 현실적이고 실현 가능한 운전 조건 도출
제어가능 운전변수 뿐만 아니라 이로 인한 측정변수까지 예측하여 최적화 결과를 PFD와 표로 제공
최적 운전 조건의 도출 이유를 수치화 및 시각화 그래프로 제공→ 제안된 운전 조건이 품질 목표에 주는 영향도 파악
기존 운전기술과 AI 최적화 결과를 비교 판단
→ 기존 운전기술과 비교 표 제공을 통한 기술 타당성 분석 제공
기존의 공정 시뮬레이터는 반응기 정보를 사용하지 못하거나 특정 공정들을 통합되지 못해서 시뮬레이션을 복잡하게 만들고 국소적인 범위에서만 가능케 했습니다.
DogWood_Simulator는 실제 플랜트 데이터를 기반으로 학습된 AI 모델에 물리 기반 및 퍼스트 프린서플(First-Principle) 모델을 선택적으로 결합함으로써 이러한 한계를 극복합니다. 이 사용자 친화적인 솔루션은 기존 시뮬레이터처럼 전문적인 지식 없이도 엔지니어가 제어 변수만 조정하여 원하는 제품 결과를 예측할 수 있도록 합니다. 특히, 단위 공정에서는 1초 이내, 전체 플랜트 수준에서는 수초 이내에 결과를 제공하며, 변수와 목표의 수에 관계없이 수렴 실패 없이 안정적으로 동작합니다.
우수한 사용 편의성을 바탕으로 DogWood_Simulator는 다양한 플랜트 시나리오에 대한 백테스트를 간편하게 수행할 수 있으며, 운전 조건 변화에 따른 제품 결과를 높은 정확도로 예측합니다. 궁극적으로 고객에게 공정 제어 및 최적화를 위한 실행 가능한 인사이트를 제공함으로써, 운영 효율성과 품질 향상을 지원합니다.
다양한 운전 조건에서 예상 생산 품질 테스트
→ 실제 공장 적용의 위험도 최소화, 효율적인 운전 조건 탐색
B축적된 데이터 및 도메인 지식에 기반한 정밀한 AI 모사기
→ 신뢰성 높은 예측 결과를 빠르게 제공 (수 초 이내)
특정 운전변수가 품질에 미치는 영향도 분석
→ 공장에 대한 이해도 향상 및 operator training system(OTS)로 활용
제어가능 운전변수 변경에 따른 제품 품질 예측뿐 아니라, 연계된 측정변수들의 변화 결과까지 제공
PFD 상에서 운전변수 입력 및 결과 제공
→ 엔지니어들에게 높은 가시성 제공으로 빠른 분석 및 결과 판단
플랜트에는 너무 많은 센서가 설치되어 있기 때문에 사고 발생 전에 이상 현상을 예측하고 예방 조치를 취하는 것이 어렵습니다. 반면에 불필요한 이상 탐지는 사용자에게 큰 불편을 초래할 수 있습니다.
DogWoodAI는 고급 기술과 도메인 전문가의 지식을 적용하여 효과적인 안전 분석을 제공합니다. 이 솔루션은 센서 수와 관계없이 사용자가 정의한 기간 동안의 안전 분석 리포트를 제공하며, 플랜트 내에서 이상 현상이 자주 발생하는 부위와 영역을 효율적으로 식별할 수 있도록 지원합니다. 동시에 해당 이상 현상에 대한 종합적인 분석 정보도 함께 제공합니다.
이러한 통합 솔루션은 플랜트 유지보수를 효율적으로 수행할 수 있게 해줄 뿐만 아니라, 안전 관련 사고에 대한 대응 능력도 크게 향상시킵니다.
다양한 유형의 공장내 잠재적 문제를 실시간으로 식별
→ 체계적으로 이탈된 정보를 동시에 제공
단기적, 장기적 패턴을 고려하여 공장의 구역별로 이벤트를 분석
→ 엔지니어의 우선대응이 필요한 영역을 신속히 확인 가능하여 공장의 안전/유지보수 향상
각 공정의 특성을 반영해 오탐율을 줄인 이상탐지 AI 솔루션
→ 데이터 분석 기법 및 도메인 지식을 반영하여 현장에서 의미 있는 이상현상 중심으로 탐지
PlantBot은 플렌트 현장에서 운영되는 AI 어시스턴트입니다. RAG 기반의 대형 언어 모델과 자체 개발한 코드소스를 활용하여 SafePro의 실시간 이상 데이터 검출과 연계가 가능하며, 또한 독립적인 운영이 가능합니다. HAZOP, SOP, 사고 이력, P&ID, 장비 사양, 각종 플랜트 관련 정보 등을 기반으로 실시간 데이터 분석, 잠재적인 사고 시나리오 예측, 적절한 대응 방안을 제시합니다.
PlantBot은 이상 징후, 품질 편차, 설비 고장 등의 이슈에 대해 즉각적이고 대화형 방식으로 엔지니어에게 응답을 제공합니다. 이를 통해 플랜트 관련 지식을 누구나 쉽게 접근할 수 있도록 하며, 트러블슈팅, 유지보수, 교육 등 다양한 현장 업무를 지원합니다. 특히 신규 인력에게도 실질적인 도움을 제공함으로써, 현장 대응력과 운영 인식을 높이는 데 기여합니다.
SafePro 데이터, 사고 이력, 도면, 장비 정보, 공장 도면, 공장 문서 등 다양한 DB 기반으로 사고 시나리오를 예측 및 정보 제공
➔ 사고의 근거 및 대처 방안을 설명하여 조치할 수 있도록 지원
공장 데이터를 활용하여 공장 시스템에 대한 체계적 접근성 및 업무 효율 극대화
➔ 신입 엔지니어나 비전문가도 공장 시스템에 대한 빠른 이해도 확보
이상현상, 품질 문제, 기계적 결함, 사고 대응 훈련 등 다양한 현장 상황에 대해 대화형 인터페이스가 즉각적 답변
➔ 사고 및 유지 보수 훈련 및 문제의 효율적 해결 지원
MLOps는 DogWoodAI의 AI 모델 전 생애주기를 체계적이고 효율적으로 관리하기 위한 프레임워크입니다. 공장 운영 데이터가 누적되면 모델이 자동으로 재학습되고 업데이트되어 최적의 성능을 유지할 수 있습니다. 데이터 수집, 학습, 배포, 모니터링 등 전체 AI 파이프라인이 자동화되어 솔루션을 원활하게 운영할 수 있습니다.
또한 MLOps는 실시간 피드백을 반영하여 유연한 모델 업데이트와 지속적인 개선을 지원합니다. 모든 배포 이력과 성능 변화는 철저하게 기록되어 투명한 추적과 버전 관리가 가능합니다. MLOps는 고도화된 AI 솔루션의 안정적이고 확장 가능한 운영을 보장하는 핵심 도구입니다.
최신 공장운전 데이터의 일정 기간 축적 시 자동으로 AI 모델 재학습
→ 공장의 변화 및 새로운 운전 조건에도 최상의 성능 유지
데이터 수집, 모델 학습, 배포, 모니터링까지 이어지는 AI의 전 주기적 관리 자동화
→ AI 솔루션 운영과 관리를 효율적으로 지원
솔루션 업데이트 및 배포 이력과 결과를 체계적으로 기록
→ AI 솔루션 운영 과정에서의 변경 사항을 관리/추적 지원
제조 현장의 피드백을 반영하여 솔루션을 빠르고 유연하게 수정하여 배포→ 제조산업 종사자와 솔루션 간의 긴밀한 소통 촉진
DogWoodPro의 각 모듈은 독립적으로 활용 가능하며, 필요에 따라 유기적으로 연동되어 AI 기반의 통합 솔루션으로 확장 가능
→ 고객의 요청에 따라 필요한 모듈들로 구성될 수 있는 솔루션
DogWoodAI는 AI 기반 자율 공장 구축을 계획 중인 산업 현장을 위해 특화된 컨설팅 서비스를 제공합니다. 고객의 데이터를 활용하여, 해당 산업의 요구에 맞춘 AI 솔루션의 적용 가능성을 철저히 평가하고 진단합니다.
또한, 플랜트 데이터를 분석하거나 기존 공정 또는 신규 공정을 시뮬레이션하는 데 어려움을 겪고 있는 산업을 위해, DogWoodAI는 물리 기반 및 모델 기반 기법에 대한 풍부한 전문 지식을 바탕으로 지원을 제공합니다. 이러한 컨설팅 서비스는 AI 솔루션 개발의 타당성 검토 및 비용 절감에 도움을 주며, 필요할 경우 기술 컨설턴트가 기존 또는 계획 중인 플랜트의 효율 향상을 위한 신규 공정 또는 개선안을 제안할 수도 있습니다.
