현장·설비 데이터 기반 제조물류AI
스마트팩토리 구축 지원 최대 4억 원까지!
현장·설비 데이터 기반
제조물류AI
스마트팩토리 구축 지원
최대 4억 원까지!
1. 물류 공정 최적화
MCS 기반 실적 분석으로
병목·지연 최소화 및 라인 밸런싱 최적화
2. SyncAI 기반 설비·물류 제어
SMAR, SMART RACK,
로더/언로더 등 통합 제어로
작업자 개입 최소화
SMAR, SMART RACK,
로더/언로더 등 통합 제어로 작업자 개입 최소화
3. 설비AI화 및 데이터 연계
RFID, 로봇 운행 데이터 기반
MCS → AI 분석, 생산 계획·품질 관리
·물류 흐름까지 통합 제어
RFID, 로봇 운행 데이터 기반
MCS → AI 분석, 생산 계획·품질 관리 ·물류 흐름까지 통합 제어
SMD 생산라인
제조물류AI를 통한 스마트팩토리 구축 제안
SMD 생산라인
제조물류AI를 통한
스마트팩토리 구축 제안
01
AI 인지 기능
02
예지보전
03
작업환경 안전관리
04
제품 생산관리
05
데이터 기반 AI 시나리오
재고재고율
(생산 활동 실시간 관리)
물류 최적화
(매진 이동 및 투배출)
설비 모니터링
(고장 감지 및 알람 시스템)
문제 현황 파악
불분명한 라인 교체 주기
설비 고장
데이터 분실
수작업 이송
불분명한 라인 교체 주기
설비 고장
데이터 분실
수작업 이송
현장 실시간 데이터 수집 ･ 분석
현장 실시간 데이터 수집 ･ 분석
제조물류AI 기반 설비∙물류 제어
제조물류AI 기반 설비∙물류 제어
Sync AI + MCS
공정 간 물류 흐름과 설비 상태 통합 관리
생산 계획 기반 투입/출고 현황 실시간 분석
공정별 이력 ･ 자재 흐름 관리
MES 의존에서 벗어난 독립적 AI 운영
공정 간 물류 흐름과 설비 상태 통합 관리
생산 계획 기반 투입/출고 현황 실시간 분석
공정별 이력 ･ 자재 흐름 관리
MES 의존에서 벗어난 독립적 AI 운영
스마트팩토리 구축
문제 해결 및 주요 성과
생산성 향상
품질 안정성 확보
비용 절감
고객 신뢰 확보
생산성 향상
품질 안정성 확보
비용 절감
고객 신뢰 확보
스마트팩토리 구축
재고재고율
(생산 활동 실시간 관리)
물류 최적화
(매거진 이동 및 투배출)
설비 모니터링
(고장 감지 및 알람 시스템)
문제 현황 파악
불분명한 라인 교체 주기
설비 고장
데이터 분실
수작업 이송
불분명한 라인 교체 주기
설비 고장
데이터 분실
수작업 이송
제조물류AI 기반 설비∙물류 제어
현장 실시간 데이터 수집 ･ 분석
제조물류AI 기반 설비∙물류 제어
현장 실시간 데이터 수집 ･ 분석
Sync AI + MCS
공정 간 물류 흐름과 설비 상태 통합 관리
생산 계획 기반 투입/출고 현황 실시간 분석
공정별 이력 ･ 자재 흐름 관리
MES 의존에서 벗어난 독립적 AI 운영
공정 간 물류 흐름과 설비 상태 통합 관리
생산 계획 기반 투입/출고 현황 실시간 분석
공정별 이력 ･ 자재 흐름 관리
MES 의존에서 벗어난 독립적 AI 운영
스마트팩토리 구축
문제 해결 및 주요 성과
생산성 향상
품질 안정성 확보
비용 절감
고객 신뢰 확보
생산성 향상
품질 안정성 확보
비용 절감
고객 신뢰 확보
스마트팩토리 구축
재고재고율
(생산 활동 실시간 관리)
물류 최적화
(매진 이동 및 투배출)
설비 모니터링
(고장 감지 및 알람 시스템)
문제 현황 파악
불분명한 라인 교체 주기
설비 고장
데이터 분실
수작업 이송
현장 실시간 데이터 수집 ･ 분석
현장 실시간 데이터 수집 ･ 분석
제조물류AI 기반 설비∙물류 제어
제조물류AI 기반 설비∙물류 제어
Sync AI + MCS
공정 간 물류 흐름과 설비 상태 통합 관리
생산 계획 기반 투입/출고 현황 실시간 분석
공정별 이력 ･ 자재 흐름 관리
MES 의존에서 벗어난 독립적 AI 운영
스마트팩토리 구축
문제 해결 및 주요 성과
생산성 향상
품질 안정성 확보
비용 절감
고객 신뢰 확보
스마트팩토리 구축
MCS 기반 AMR-스마트랙을 이용한 매거진 물류 자동화 구현
MCS 기반 AMR-스마트랙을
이용한 매거진 물류 자동화 구현
스마트공장 구축 후 모습
MES
MES
공급망(원자재 공급업체)
공급망
(원자재 공급업체)
원자재 입고 및 자재 공급 시작점
원자재 입고 및 자재 공급 시작점
MCS
MCS
생산 계획 / 작업 지시
생산 계획 / 작업 지시
MES 연동 데이터 실시간 제어 및
관제 미션 생성 / 교통 제어 등
MES 연동 데이터 실시간 제어 및
관제 미션 생성 / 교통 제어 등
스마트 공장
스마트 공장
•AMR
•로더/언로더
•AMR •로더/언로더
•스마트랙
•RFID시스템
•스마트랙•RFID시스템
매거진 자동 이송 및 적재
Tag를 통한 데이터 인식 및 수집
매거진 자동 이송
및 적재. Tag를 통한
데이터 인식 및 수집
고객사
고객사
(S전자, D전자 등)
(S전자, D전자 등)
완제품 출하 / 납품
완제품 출하 / 납품
공급망(원자재 공급업체) MES MCS
스마트공장(AMR/스마트랙/로더/언로더/RFID 데이터 인식 체계)
고객사
공급망(원자재 공급업체) MES MCS
스마트공장(AMR/스마트랙/로더/언로더/RFID 데이터 인식 체계)
고객사
공급망(원자재 공급업체)
MES MCS
스마트공장(AMR/스마트랙/로더/
언로더/RFID 데이터 인식 체계)
고객사
SMD 생산 라인 적용 사례
01. 적재
01. 적재
설비에서 배출된 매거진을
작업자가 간이버퍼에 적재
설비에서 배출된 매거진을 작업자가 간이버퍼에 적재
02. AMR 호출
02. AMR 호출
간이버퍼에 자재가
적재되면 인식하여 MCS
(NEPLER)를 통해
AMR 자동 호출
간이버퍼에 자재가
적재되면 인식하여 MCS (NEPLER)를
통해 AMR 자동 호출
03. 로딩
03. 로딩
PIO 센서 감지를 통해
간이버퍼에 적재된 자재를
AMR로 자동 로딩
간이버퍼 AMR
PIO 센서 감지를 통해
간이버퍼에 적재된 자재를 AMR로 자동 로딩 간이버퍼 AMR
04. 이동
MCS(NEPLER)가
기존 설정된 경로를 통해
AMR에 다음 목적지로
이동 명령
05. 언로딩
PIO 센서 감지를 통해
AMR에 적재된 자재를
간이버퍼로 자동 언로딩
AMR 간이버퍼
06. 복귀
MCS(NEPLER)가
기존 설정된 경로를 통해
AMR에 다음 목적지로
이동 명령
01. 적재
설비에서 배출된 매거진을
작업자가 간이버퍼에 적재
02. AMR 호출
간이버퍼에 자재가
적재되면 인식하여 MCS
(NEPLER)를 통해
AMR 자동 호출
03. 로딩
PIO 센서 감지를 통해
간이버퍼에 적재된 자재를
AMR로 자동 로딩
간이버퍼 AMR
04. 이동
MCS(NEPLER)가
기존 설정된 경로를 통해 AMR에 다음 목적지로 이동 명령
05. 언로딩
PIO 센서 감지를 통해
AMR에 적재된 자재를
간이버퍼로 자동 언로딩 AMR 간이버퍼
06. 복귀
MCS(NEPLER)가
기존 설정된 경로를 통해 AMR에 다음 목적지로 이동 명령
01. 적재
설비에서 배출된 매거진을
작업자가 간이버퍼에 적재
02. AMR 호출
간이버퍼에 자재가
적재되면 인식하여 MCS
(NEPLER)를 통해
AMR 자동 호출
03. 로딩
PIO 센서 감지를 통해
간이버퍼에 적재된 자재를
AMR로 자동 로딩
간이버퍼 AMR
04. 이동
MCS(NEPLER)가
기존 설정된 경로를 통해
AMR에 다음 목적지로
이동 명령
05. 언로딩
PIO 센서 감지를 통해
AMR에 적재된 자재를
간이버퍼로 자동 언로딩
AMR 간이버퍼
06. 복귀
MCS(NEPLER)가
기존 설정된 경로를 통해
AMR에 다음 목적지로
이동 명령
AMR
AMR
MES
MES
AMR
AMR
AMR
AMR
LOADER
LOADER
UNLOADER
UNLOADER
1
RADIAL 완료
PBA 매거진 적재 장소
RADIAL 완료
PBA 매거진 적재 장소
RADIAL 완료
PBA 매거진
적재 장소
SMD 완료
MAGAZINE 적재 장소
SMD 완료
MAGAZINE 적재 장소
2
3
4
5
6
8
7
W/O, SCODE, MODEL, 생산 LINE, 생산일자 등 생산 정보 관리
W/O, SCODE, MODEL, 생산 LINE, 생산일자 등 생산 정보 관리
W/O, SCODE, MODEL,
생산 LINE, 생산일자 등 생산 정보 관리
작업지시서 수동 업로드
작업지시서 수동 업로드
9
제품 메인 제조로 출고 시, 정적인 장소 혹은 동적(모바일폰)으로 제품 정보를 확인
제품 메인 제조로 출고 시,
정적인 장소 혹은 동적(모바일폰)으로 제품 정보를 확인
언로더에서 생산 완료시 매거진 QR코드와
생산 정보를 매칭하여 AMR System에 등록
언로더에서 생산 완료시 매거진 QR코드와
생산 정보를 매칭하여 AMR System에 등록
언로더에서 생산 완료시
매거진 QR코드와
생산 정보를 매칭하여
AMR System에 등록
추후 매거진 QR코드 스캔 시
AMR System에서 생산 정보를 확인 가능
추후 매거진 QR코드 스캔 시
AMR System에서 생산 정보를 확인 가능
추후 매거진 QR코드 스캔 시
AMR System에서
생산 정보를 확인 가능
MCS
MCS
AMR System
Why Choose Polaris3D's SMAR?
Why should you choose Polaris 3D SMAR?
[Seamless Manufacturing Automation Robot]
80cm
minimum driving width
The existing equipment and movement and changes are
small AMR that do not require
System integration
Integration with MES/ACS provides existing equipment
and robot control, integrated control system
+
MOMA
Supports various service modules such as robotic arms (amr) based on integrated drive units
Proposal for an automation solution
Proposal for automation solutions with support for existing facilities such as elevators, automatic doors,
and loader/unloader integration
최대 4억 원까지! 스마트팩토리 지원사업 알아보기
최대 4억 원까지!
스마트팩토리 지원사업 알아보기
제조AI 지원 사업 프로세스
1. 스마트공장
수준확인
1. 스마트공장 수준확인
1. 스마트공장 수준확인
2. 현장 데이터
수집 및 분석
2. 현장 데이터 수집 및 분석
2. 현장 데이터 수집 및 분석
3. 공정별 적용될
제조AI 적정성 확인
3. 공정별 적용될 제조AI 적정성 확인
3. 공정별 적용될 제조AI 적정성 확인
4. 스마트공장
구축지원사업 신청
4. 스마트공장 구축지원사업 신청
4. 스마트공장 구축지원사업 신청
5. 사업계획서 평가
(스마트추진 혁신당)
5. 사업계획서 평가(스마트추진 혁신당)
5. 사업계획서 평가 (스마트추진 혁신당)
6. 협약 및 구축
사업 시작
6. 협약 및 구축 사업 시작
6. 협약 및 구축 사업 시작
단계
1단계 인지
(Perception)2단계 예측
(Prediction)3단계 판단
(Declslon-making)4단계 제어
(Control/Action)5단계 자율
(Autonomy)기능
생산 환경 및 공정 상태를
감지·검출데이터 분석을 통해
이상 징후 미래 상태 예측예측 결과를 바탕으로
최적의사결정 수행AI 의사결정을
현장 제어로 실행인간 개입 없이 스스로
학습·최적화·운영제조업 사례
카메라 기반 불량품 검출(AOI)
IoT 센서로 설비 온도 · 진동 모니터링
설비 고장 예지보전(Predictive Maintenance)
원재로 · 제품 수요예측
생산계획 자동 수립
품질 문제 발생 시 공정 조건 조정
스마트 패키징 시스템
에너지 최적화 제어
자유 물류 시스템
실시간 자율 품질 보정 시스템
제조AI 수준 확인
인지 > 예측 > 판단 > 제어 > 자율 순서로 발전하며,
최동 단계는 인간의 개입 없이도 스스로 목표를 설정하고 실행하는 '자율AI'가 목표
인지 > 예측 > 판단 > 제어 > 자율 순서로 발전하며,
최동 단계는 인간의 개입 없이도
스스로 목표를 설정하고 실행하는 '자율AI'가 목표
단계
1단계 인지
(Perception)
2단계 예측
(Prediction)
3단계 판단
(Declslon-making)
4단계 제어
(Control/Action)
5단계 자율
(Autonomy)
기능
생산 환경 및 공정 상태를
감지·검출
데이터 분석을 통해 이상 징후
미래 상태 예측
예측 결과를 바탕으로
최적의사결정 수행
AI 의사결정을
현장 제어로 실행
인간 개입 없이 스스로
학습·최적화·운영
제조업 사례
카메라 기반 불량품 검출(AOI)
IoT 센서로 설비 온도 · 진동 모니터링
설비 고장 예지보전(Predictive Maintenance)
원재로 · 제품 수요예측
생산계획 자동 수립
품질 문제 발생 시 공정 조건 조정
스마트 패키징 시스템
에너지 최적화 제어
자유 물류 시스템
실시간 자율 품질 보정 시스템