| 초록 |
본 발명의 일 실시예에 따른 빅데이터 및 인공지능 기반의 제조 실행 시스템은 제조/생산설비, 상기 제조/생산설비와 연동되는 기타설비와 관련된 정형/비정형의 정보를 다수의 PLC(Programmable Logic Controller) 및 외부 서버에서 수집하는 데이터 수집부;상기 데이터 수집부에서 수집된 정보를 기초로 제조/생산설비들 간의 연동상태, 각 제조/생산설비의 가동상태를 분석하고, 상기 연동상태 및 가동상태를 기초로 제품의 생산율, 품질관계, 불량률, 불량수 중 적어도 하나 이상을 분석 및 예측하는 AI 데이터 분석 및 예측부; 및 상기 AI 데이터 분석 및 예측부에서 분석 및 예측된 수요/공급/생산, 생산율, 품질관계, 불량률, 불량수, 에너지 사용 최적률, 고장예측/진단값을 시각화하여 제공하는 시각화부를 포함하고, 상기 AI 데이터 분석 및 예측부는 상기 데이터 수집부에서 수집 또는 항목별로 시계열적으로 분류된 생산, 공정, 재고, 현황, 모니터링, 기준항목, 영업, 구매에 대한 정보를 딥러닝 학습 알고리즘 및 시계열 분석 이론을 적용하여 생산, 공정, 재고, 현황, 영업, 구매들 각각의 데이터의 정상성/비정상성/과소적합/과적합/편항 등에 대한 데이터 속성값을 분석하고, 데이터 속상값들의 연관성 및 시계열적 관계성을 학습한 학습 결과를 기초로 제품의 생산율, 품질관계, 불량률, 불량수 및 에너지 사용 최적도를 실시간 분석, 배치(batch)분석 및 예측하고, 수집 데이터 중 전처리 대상 수집 데이터를 로드하고, 로드된 전처리 대상 수집 데이터를 정제하고, 정제된 데이터로부터 파생변수를 생성한 후, 상기 복수의 서브 파생변수들 중 적어도 하나를 선택하고, 상기 선택된 적어도 하나의 서브 파생변수를 기초로 생성되는 복수의 파생변수들 중 적어도 하나를 추천하는 것을 특징으로 한다. |
