기술의 필요성

기술의 필요성

현재의 크레인 작업 지시 및 차량 행선지 생성 현황(사례: 국내외 철강 부원료 창고의 크레인 작업 지시 기준)
  • 경험에 의존한 크레인 작업지시, 차량 행선지 결정
  • 비효율적인 작업 지시 반복 발생(불필요한 크레인 이동, 차량 대기 시간 증가)
  • 돌발적 안전 상황에 대한 인지의 어려움 발생
물류 비용 상승 / 안전성 문제 발생 가능성

데이터 기반의 크레인 작업 지시 및 행선지 생성 솔루션 필요

기존 기술 대비 차별성

제품종류
구 분 기존 방식 개발 기술
빅데이터 미적용 빅데이터 적용
작업 지시 방식 경험 및 단순 규칙 기반 AI 분석을 통한 최적 작업 지시
크레인 이동 경로 비효율적, 불필요한 이동 발생 최적 경로 설정으로 이동 최소화
차량 대기 시간 대기 시간 길고 정체 발생 실시간 데이터 분석으로 최소화
비용 측면
  • 불필요한 운행으로 비용 증가
  • 과부하로 유지보수 비용증가
  • 최적화된 작업으로 비용 절감
  • 균형 있는 운영으로 장비 수명 연장
안전성 작업자 경험 의존, 사고 위험 자동화로 작업 안전성 향상
실시간 모니터링 수작업 및 지연된 보고 실시간 데이터 수집 및 분석 가능

시멘트 부원료 창고 사례

기술 개요

머신비전 시스템의 장점

시멘트 부원료 창고 사례

기술 개요

코일야드 입출고 형상 측정
Decision Tree C5 모델 적용 모델 내부에서 일어나는 event들에 대한 시각화 용이
  • 의사결정에 이르기까지의 변수 설정 및 선택에 대해 개방적임
  • 향후 추가변수 도입 또는 의사결정 품질 개선 등을 위한 모델 개선 또는 변형에 대해 도입기업/공급기업 실무자 접근 용이
Decision Node: 부원료 종류 / 상태 / 중량 및 위험인자
Leaf Node: 해당 부원료 Gate 이동 지시 또는 대기 및 Retry

시멘트 부원료 창고 사례

시스템 화면

  • 빅데이터 기반 크레인 작업지시 관리 화면빅데이터 기반 크레인 작업지시 관리 화면
  • 빅데이터 기반 차량행선지시 관리 화면빅데이터 기반 차량행선지시 관리 화면

기술 적용 가능 범위

철강 제품창고

  • 빅데이터 기반 크레인 작업지시 관리 화면
  • 빅데이터 기반 차량행선지시 관리 화면

코일 창고 통합 관리 시스템

항만 및 물류센터 운영

  • 빅데이터 기반 크레인 작업지시 관리 화면
  • 빅데이터 기반 차량행선지시 관리 화면

이송기기 행선지시 및 통합 관리 시스템