인공지능을 활용한 제조 혁신
다양하고 복잡한 제조공정상의 문제들을 해결하기 위하여 기존 패키지들은 경험과 논리를 기반으로 시뮬레이션, 최적화, 휴리스틱과 같은 기법을 통하여 문제를 해결하고자 노력하여 왔습니다. 그러나 실제 제조 환경과 이론 간의 차이는 성공적인 시스템 구축에 큰 장애물이 되고 있습니다. VMS의 솔루션은 머신러닝과 빅데이터 기법을 통하여 이를 극복할 수 있습니다.
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풍부한 현장 경험을 바탕으로 개발된 머신러닝 솔루션
VMS의 머신러닝 솔루션은 실시간 시스템 기록과 센서 데이터를 자동으로 분석/예측하고 이를 기반으로 전문팀이 SCM 및 제조공정에서 발생할 수 있는 이슈들을 해결할 수 있는 최적의 대안을 제시합니다.
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머신러닝에 적합한 다양한 기능들을 제공하는 시뮬레이터
VMS의 시뮬레이터는 제조 데이터와 운영룰을 동기화하는 동시에 머신러닝 기법과 접목하여 생산성 향상을 위한 강력한 기능들을 제공합니다.
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일체화된 시뮬레이션과 머신러닝 라이브러리
시뮬레이션 라이브러리와 머신러닝 라이브러리의 일체화/동기화로 인하여 다양한 제조현장 이슈에 대한 민첩한 대응, 최적화된 운영룰 제공 및 지속적인 시스템 성능 개선이 가능합니다.
병목공정 장비 가동율 증대
87.9%92.2%
머신러닝 알고리즘을 적용하여 장비 유휴시간 분석 및 플래닝, 스케줄링 결과에 영향을 주는 가중치 항목을 도출하고 병목현상 및 재공 감소를 위한 최적의 방안을 제시합니다.
VMS의 머신러닝 모델은 정확도 높은 시뮬레이션 결과를 기반으로 학습 효율성 및 시스템 성능개선을 증대시킵니다.
디스플레이 패널 제조를 위한 실시간 스케줄러 (RTS) 구현 (EN)
As the global competition in the display industry intensifies, the product spectrum requiring a specific technology diversifies.
In this article, we introduce a case study in which VMS constructed a real-time scheduler (RTS) for a global top display company. See how the RTS system combines simulation and optimization techniques to overcome ever-changing fab operation strategies.
다운로드Why work with VMS
신뢰할 수 있는 기술로 핵심 역량 가치를 발견하세요.
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경험이 풍부한 전문인력
VMS 컨설턴트 및 개발자들은 20년 이상 글로벌 기업과 협업을 통하여 쌓아온 경험을 바탕으로 최적화된 SCM 시스템을 구축해왔습니다.
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우수한 석박사 인재 보유
VMS의 컨설턴트팀은 60% 이상이 산업공학이나 컴퓨터공학 분야 석사 또는 박사 학위를 보유하고 있는 우수한 인재들로 구성되어 있습니다.
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학습된 머신러닝 모델과
시뮬레이터 지원반도체, 디스플레이 등 글로벌 선도 업체들이 직면한 다양한 도전과제와 요구사항을 고려하여 최적의 머신러닝 모델을 개발하였습니다. 정확도 높은 시뮬레이션 예측값은 머신러닝 기법과 결합하여 빠른 학습 및 신뢰할 만한 결과를 고객에게 제공합니다.
