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황 규 환
대표이사
주식회사 이노시그널
주식회사 이노시그널
인공지능 기반의 스마트 제조업

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이노시그널은?
이노시그널은
•다차원적인 정보를 실시간으로 분석하여 학습하는 인공지능 알고리즘인 SCAP 을
개발하였으며 이를 통하여 상태를 분석하고 시각화된 결과를 제시합니다.
•현재 SCAP을 제조업에 도입하여 기계설비 및 생산제품의 상태를 빅데이터화 하고
있으며, 이를 기반으로 스마트팩토리 및 4차 산업혁명을 선도하고자 합니다.

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고객의
Needs 변화에
대응
생산 각 과정의
데이터 도출
제도업체의
경쟁력 강화
과학적인
검사방식
도입
고객의
Needs 변화
제조업체의
경쟁력 강화
필요
후진적인
전수검사방식
유지
후진적인
검사 방식
유지
후진적인
전수검사방식
유지
생산 각 과정의
데이터 부재
AI를 통한 품질관리 강화로 제조업의 브랜드 가치 강화
제조업(체)의 품질관리수단 부재는 제품의 신뢰성/생산성 하락 -> 제조업의 위기 초래
기술개발의 필요성

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제품 신뢰성/생산성 향상 -> 판매량 상승
제품 신뢰성, 브랜드이미지 향상 -> 재구매
SCAP
SCAP
인공지능기법(SCAP)을
이용한 품질관리
제품 경쟁력 강화
인공지능기법(SCAP)을 이
용한 기존 제품의 고장진단
및 예지
불안 불식, 신뢰성 향상
SCAP 활용 예시

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다양한 상태
정상상태 정상상태
결함A
결함B 결함C
결함D
정상상태
결함A
결함B 결함C
결함D
결함E
결함F
결함J
결함K
결함I
결함G 결함H재학습 재학습
SCAP 이란?
(주)이노시그널에서 머신러닝 기법을 기반으로 개발한 인공지능 알고리즘.
• 대상의 상태를 수치적으로 시각화 하는 기법
• 대상 상태의 변화 예지 및 실시간 감지 가능
초기적용단계 고도화단계
▪ 수시간 이내, 최대 하루(1 Workday) 이내에
정상상태 학습 후 정상/이상 판별 가능
▪ 정상신호만을 이용하기 때문에 적용이 용이함
▪ 초기단계에서 이상판정된 신호를 이용하여 단계
적으로 결함모델 학습
▪ 기존의 학습된 모델이 없는 경우 인지하여 재학습
SCAP이란?

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VoltageConditionIndex
정상상태 학습
VoltageConditionIndexVoltageConditionIndex
결함A 발생
Voltage
ConditionIndex
Voltage
ConditionIndex
결함A 학습
Voltage
ConditionIndex
결함B 발생
Voltage
ConditionIndex
결함B 학습
SCAP 적용 과정

VoltageConditionIndex
VoltageConditionIndex
적용 사례 #1

결함발생 확인 시점
SCAP 불량 판정 시점
AccelerationConditionIndex
적용 사례 #2
고장예지!

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G3 Board
SCAP Server
Voltage
Sensor
Acceleration
Sensor
Current
Sensor
Cube
Cube
Cube
제품 준비 현황 (System)
Cube란?신호측정, 후처리, 통신 모듈 내장
•대상과의 통신을 통한 대상의 정보 입력받음
•센서로부터 받은 Analog 신호를 후처리하여 Digital로 변환
•변환된 신호를 SCAP Server로 전송(USB / WIFI)
SCAP으로부터 계산된 상태정보를 공정 관리자에게 출력

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Cube
SCAP Server
B2B
B2C
분석/예지에 기반한 고객 만족 서비스
고장에 대한 선지적 메인터넌스 가능
최종 제품 개념도
Cube
Cube
연계수집
시스템

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연계수집
시스템
실시간
정보제공
SCAPBig data
제품 생산 공정
생산 장비/설비
조립 공정
검사 공정
MES, ERP,
SCADA …
제조업체
고객
생산 관련 정보
공정 신호 측정
설비 정보
제품정보
세탁기
자동차
냉장고
기존 정보
국내외 제조업체
제품 구매 고객
공공기관
Vision

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Big data
&
SCAP
자동차
중장비
가전
건설
의료
플랜트
생활
Vision
SCAP 활용 업체(기관)의 Needs에 맞는 Customize
가치사슬의 효율성 증가
자원 관리 및 활용 최적화