IoT 센서와 실시간 AI 분석을 통해 생산 공정 중 불량률을 사전에 시뮬레이션하고,
KOLAS 시험 데이터를 기반으로 최적의 배합비를 가이딩하는 나눔랩의 'Smart Coat-Ops' 솔루션.
주식회사 나눔랩은 독창적인 화학 물질 표면 제어 원천 기술 기반의 특수 코팅 물질 사업부와, 머신러닝 기반의 예지보전 인공지능 알고리즘을 설계하는 AI 솔루션 사업부를 통합 운영하는 고신뢰성 기술 혁신 기업입니다.
단순히 보기 좋은 대시보드 모니터링이나 단순 데이터 중개 매칭 플랫폼이 아닙니다. 나눔랩은 업계 최고 권위의 KOLAS 공인 시험 기관 검증 시험 성적서에서 도출된 화학적 배합 데이터와 정밀 물리 물성 데이터(표면 경도, 인장 강도, 내화학성, 점착 부착력)를 수집하여 지능형 AI 모델 예지보전 연산 엔진에 주입합니다.
이를 통해 다양한 제조업 공정 현장 내 온도, 습도, RPM 및 소재 배합비 변화에 따라 도막의 화학 구조가 어떻게 변하고 어떤 불량이 생길 것인지를 가동 개시 전 예측하여, 절대적인 생산 수율 향상 및 원가 절감을 도모합니다.
정밀 물성 빅데이터 확보
배합 불량률 사전 차단
탭을 전환하여 인공지능 기반의 지능형 제어 시스템 스펙을 확인하고, 실시간 예지보전 시뮬레이션을 돌려보세요.
제조 공장 내 실시간 센서 및 환경 데이터를 분석하여 화학 코팅 배합 조건과 불량 발생 확률을 정밀하게 연산하는 지능형 AI 예측 솔루션입니다.
온도, 습도, 풍속, 설비 회전수(RPM) 등 밀리초(ms) 단위의 실시간 공정 데이터를 AI 모델링 추론 인풋과 동역학적으로 즉각 연동합니다.
수만 건의 KOLAS 화학 정밀 물성 데이터를 다층 의사결정 나무 알고리즘에 학습시켜, 가동 전에 도막 불량 가능성 및 물성을 정확히 도출합니다.
단순 수치 통계 제시를 넘어, 어떤 변수 조합이 도막 탈락이나 크레이터 불량을 유발하는지 작업자가 이해할 수 있는 산업 현장 언어로 설명합니다.
실제 공인 성적서 검증 지수와 특허 출원 데이터를 데이터 바인딩 패턴(`data.map()`)으로 연계한 신뢰성 지표 정보망입니다.
LLM Chain of Thought 아키텍처 기반의 공정 자동화 경로 설정 및 최적 배합비 탐색 엔진.
KOLAS 공인 시험 기관 검증 완료. 환경 호르몬 불검출 및 반영구적 내마모성 표면 제어 기술.
춘천시 기반 산학관 4대 핵심 분과(성장, 비즈니스, 공공, 대외협력) 구조를 통한 지역 특화 제조업 DX 연계.
현장 가동 설비 및 환경 센서의 데이터(온도, 습도, 속도 등)를 실시간 예측 처리를 위해 AI 인풋 레이어에 동역학적으로 매핑합니다.
KOLAS 검증 정밀 배합 데이터와 현장 스트림 로그를 바탕으로 RandomForest 예지보전 모델의 의사결정 경로를 맞춤형으로 학습시킵니다.
설비 스크린 및 통합 알림 보드에 실시간 불량률 예보와 원인 분석 피드백을 실시간으로 출력하여 제조 공정 수율을 즉각 극대화합니다.
귀사 공정의 당면 과제들을 체크해 주시면, 적합한 맞춤형 AI 모델과 화학 코팅 가이드를 제안해 드립니다.