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サムスンSDSのAIスマート工場...製造工程の不良率を画期的改善
サムスンSDS（SAMSUNG SDS）は人工知能（AI）ベースのインテリジェントファクトリープラットフォーム「ネクスプラント（Nexplant）」を前面に出して、製造業の現場に対する攻略を加速する。特に工場内の自動化レベルを超えて、プラントの設計・施工・運用までに領域を拡大し、実質的には製造プロセス全体をインテリジェント化する段階に入った。
洪元杓（ホン・ウォンピョ）サムスンSDS代表は28日、サムスンSDS蚕室キャンパスで開かれた懇談会で、「インテリジェント・ファクトリーはスマートファクトリーよりも一段階進化した、より高度化された概念」だとし、「大量のデータを統合管理し、AIに基づいて分析して製造の全過程を知能化することが核心だ」と語った。
現在、さまざまな製造業の現場では一日に数十TB（テラバイト）以上の莫大なデータが発生し、ビッグデータ、AI、クラウドなどを通じたデータの分析および予測システムの需要が急増している。
工場内の生産設備だけでも多ければ数万台に達し、最近では設備一台に装着されたセンサーが1000個をこえることから、不良を把握して処置する作業はむしろ難しくなっている。工場の中で行われる設備・工程・検査・資材物流の統合管理が切実になる理由だ。製品の競争力の核心である生産性向上と品質革新のためには、工場全体の知能化がいまや不可欠だ。サムスンSDS「ネクスプラント」は、各設備に装着されたモノのインターネット（IoT）センサーで収集した大量のデータをAIで分析し、リアルタイムの異常検出はもちろん、故障時点の予測で設備稼働率を向上させ、工程を最適化して品質を向上させる。 AIベースの検査予測モデルを適用して不良検出率を向上させ、不良の分類精度を引き上げている。
また工場内の無人資材運搬機械が一日平均数十万キロメートルを移動しながら、停止することなく最短距離で自律走行するように制御することで、生産効率を大幅に向上させている。これに加えて、企業向けのブロックチェーン「ネクスレジャー（Nexledger）」が装備されて安全性を高めた。ネクスプラントは工場の規模と工程の複雑さに応じてバージョンが変わるが、半導体など先端部品の製造に使用されるハイエンドバージョンと、飲食や自動車などに適用されるライトバージョンに分けられる。
現在、サムスン電子などのサムスン系列会社をはじめとする国内外の300社以上の企業に、ネクスプラントのプラットフォームをはじめとするサムスンSDSのソリューションを適用している。サムスンSDSによると、ネクスプラントを適用した事業所では故障原因の分析時間を90％短縮し、工程を最適化して品質を30％向上させた。また検査工程では不良の種類をディープラーニングで学習させて、不良の分類精度を32％改善した。ト・スンヨン電子機器製造事業チーム長は、「工場で実施する5％のサンプリング検査の限界を克服している」とし、「事実上の全数調査と同様の効果を出すAIベースの仮想検査が導入され、歩留まりと品質を引き上げている」と説明した。
サムスンSDSのAIスマート工場...製造工程の不良率を画期的改善
洪元杓（ホン・ウォンピョ）サムスンSDS代表
サムスンSDS（SAMSUNG SDS）は人工知能（AI）ベースのインテリジェントファクトリープラットフォーム「ネクスプラント（Nexplant）」を前面に出して、製造業の現場に対する攻略を加速する。特に工場内の自動化レベルを超えて、プラントの設計・施工・運用までに領域を拡大し、実質的には製造プロセス全体をインテリジェント化する段階に入った。
洪元杓（ホン・ウォンピョ）サムスンSDS代表は28日、サムスンSDS蚕室キャンパスで開かれた懇談会で、「インテリジェント・ファクトリーはスマートファクトリーよりも一段階進化した、より高度化された概念」だとし、「大量のデータを統合管理し、AIに基づいて分析して製造の全過程を知能化することが核心だ」と語った。
現在、さまざまな製造業の現場では一日に数十TB（テラバイト）以上の莫大なデータが発生し、ビッグデータ、AI、クラウドなどを通じたデータの分析および予測システムの需要が急増している。
工場内の生産設備だけでも多ければ数万台に達し、最近では設備一台に装着されたセンサーが1000個をこえることから、不良を把握して処置する作業はむしろ難しくなっている。工場の中で行われる設備・工程・検査・資材物流の統合管理が切実になる理由だ。製品の競争力の核心である生産性向上と品質革新のためには、工場全体の知能化がいまや不可欠だ。サムスンSDS「ネクスプラント」は、各設備に装着されたモノのインターネット（IoT）センサーで収集した大量のデータをAIで分析し、リアルタイムの異常検出はもちろん、故障時点の予測で設備稼働率を向上させ、工程を最適化して品質を向上させる。 AIベースの検査予測モデルを適用して不良検出率を向上させ、不良の分類精度を引き上げている。
また工場内の無人資材運搬機械が一日平均数十万キロメートルを移動しながら、停止することなく最短距離で自律走行するように制御することで、生産効率を大幅に向上させている。これに加えて、企業向けのブロックチェーン「ネクスレジャー（Nexledger）」が装備されて安全性を高めた。ネクスプラントは工場の規模と工程の複雑さに応じてバージョンが変わるが、半導体など先端部品の製造に使用されるハイエンドバージョンと、飲食や自動車などに適用されるライトバージョンに分けられる。
現在、サムスン電子などのサムスン系列会社をはじめとする国内外の300社以上の企業に、ネクスプラントのプラットフォームをはじめとするサムスンSDSのソリューションを適用している。サムスンSDSによると、ネクスプラントを適用した事業所では故障原因の分析時間を90％短縮し、工程を最適化して品質を30％向上させた。また検査工程では不良の種類をディープラーニングで学習させて、不良の分類精度を32％改善した。ト・スンヨン電子機器製造事業チーム長は、「工場で実施する5％のサンプリング検査の限界を克服している」とし、「事実上の全数調査と同様の効果を出すAIベースの仮想検査が導入され、歩留まりと品質を引き上げている」と説明した。
- 毎日経済＿イム・ソンヒョン記者 | (C) mk.co.kr
- 入力 2018-08-28 19:11:06
