F@AI

4차 산업 혁명으로 인해 스마트 제조 생산 환경이 급격히 변화하면서
AI 플랫폼을 통한 제조 기업간 협업의 필요성이 증가하고 있습니다.

산업체 간 협업을 통한
비즈니스 환경 대응

다품종 소량 제품 및 서비스 제공을 위한 전문화 요구
Time-to-Market 분석의 능동 및 지능화 요구
제조/생산/서비스 관리의 AI 기술을 통한 고품질화 요구
고객의 다양한 요구에 대응하기 위한 산업 자원 투자 효율화

국내/외 새로운 환경 변화에 대한 적극 대응

적용 기술의 다양화 및 고품질화 요구로 기업 내부 협력에서 전문화된 기업 간 협력으로 확대
국제 간 보호무역 등으로 산업 환경의 변화

자원 활용의 효율성 증대를 통한 경쟁력 강화

효과적인 결과 예측
의사 결정의 간소화
이슈에 대한 빠른 대응 처리
비즈니스 데이터 관리의 신뢰성 강화
AI 분석 환경 구축

F@AI 플랫폼은 제조 기업간 동반 협력 환경을
효율적으로 구축하여 국내 제조업의 생산성과 효율성을 높입니다.

협업은 관련 데이터의 제공 및 공유가 요구되나, 중요 지적 재산 및 영업 정보일 경우 공유 기피
데이터 수집에 있어 데이터 외부 노출에 따른 보안 문제 발생
협업 업무에 필요한 규격이 업체별로 다르며, 표준화가 되어 있지 않을 경우 비효율성 야기
기존의 협업 방식은 모든 공정을 집중 관리하여 데이터 양 및 종류, 처리 요구사항 충족을 위한 컴퓨터 리소스의 과부하 야기

F@AI
플랫폼 도입

중앙 서버 모델을 로컬로 보내 훈련/교환하지만 모든 데이터를 제공 혹은 공유를 하지 않으므로, 중요 지적 재산 및 영업 정보 유출 위험이 감소함
다수의 협업 당사자들의 참여로 고품질의 모델 생성이 가능하여, 협업 데이터 모델 정확도 향상
중앙 서버의 모델 업데이트 후 로컬에 공유되므로 데이터 모델의 표준화로 협업의 효율성 증가
엣지 컴퓨팅 사용 기술로 서버 및 컴퓨터 리소스 과부하 및 네트워크 비용 감소

F@AI 플랫폼 구성

F@AI는 연합학습 알고리즘이 적용된
데이터 모델링 시스템 및 블록체인 모듈, UI/UX 및 MES+를 접목한 통합 AI 플랫폼이며,
국내 기업, 대학교 산학 협력단 및 EU 국가 (튀르키예, 포르투갈, 루마니아) 기업들과 컨소시엄을 구성하여
실제 비즈니스 환경 적용을 통한 협업 생태계 형성을 목표로 개발합니다.

F@AI Platform

UI/UX
Federated Learning AI
MES+
Blockchain

Real Data Collection & Monitoring 환경

F@AI Company
1
F@AI Company
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F@AI Company
3
.......
F@AI Company
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F@AI Platform

Legacy Management System
Legacy 기업 정보 처리 시스템
(CRM, MRP, SCM ...)

F@AI Use Case

F@AI 플랫폼은 제조 산업 분야별 협업의 특성을 고려하여, 커스터마이징 적용을 통해
다음 제조 분야를 비롯한 다양한 제조 분야에서 협업이 가능합니다.

기계 부품

기계 부품 자재 부착, 조립, 검사 공정에 있어 공정 데이터 및 검사 데이터 모델을 연계하여, 원자재 및 부품 재고 관리 및 제품 불량률 감소를 위한 품질 관리에 최적화된 협업 모델을 형성합니다.

재고 및 물류

재고 및 물류 자재 입출고 관리 및 원자재 불량품, 반품 관리를 위한 자재 이력 관리와 함께 생산 정보 집계 분석, 실적 관리, 작업 교체 준비를 통한 원가 관리 및 거래 정보를 통한 고객 관리에 최적화된 협업 모델을 형성합니다.

전자 부품

전자 부품 부품 생산 및 조립 과정에 있어 공정 데이터와 검사 데이터 모델 연계를 통한 정밀 품질 관리와 함께, 다양화된 고객의 요구에 대응할 수 있도록 제품 수요에 대한 공급 관리에 최적화된 협업 모델을 형성합니다.

금형 산업

금형 산업 금형 종류 (프레스, 사출, 고무, 유리 등)에 적합한 원자재 가공 데이터 모델 연계 및 실시간 모니터링을 통한 품질 관리에 최적화된 협업 모델을 형성합니다.

화학, 제약 산업

화학, 제약 산업 정밀 화학 산업의 특성상 자재 입고, 화학 자재 가공 및 제품 출고 단계에 있어 화학품 제조 가이드라인을 준수해야 하므로, 가이드라인 데이터가 적용된 공정간 생산 품질 관리 및 물류 추적에 최적화된 협업 모델을 형성합니다.