설계-제조 연계 및 시스템 수준 생산공정 자동화 최적화

Design-manufacturing integration and production process automation for system optimization

연구 내용

설계와 제조를 AI로 연계하고, 시스템 공학 관점에서 제조·에너지·열관리 공정을 최적화하는 연구입니다.

이 분야는 전주기 제조 자동화를 목표로 설계-제조 연계에서 필요한 최적화 알고리즘과 운영 절차를 구성하는 데 중점을 둡니다. 대규모 언어 모델 기반 자연어 기반 제어와 AI 기반 설계-제조 연계를 통해 공정 데이터를 수집하고, 설계 변수와 제조 조건을 연동하는 방식으로 생산성 지표를 관리합니다. 또한 시스템 수준에서는 열전발전 시스템의 다중 fidelity 설계를 통해 성능과 비용을 함께 고려하고, 에너지 클라우드 최적화 알고리즘을 적용해 운영 최적화를 수행합니다. 이를 통해 실제 시스템에서 최적화 결과가 공정 제약을 반영하도록 합니다.

관련 프로젝트

9건

연구 흐름

초기에는 시스템 운영 관점에서 에너지 클라우드용 최적화 알고리즘을 개발하며 모델 기반 강화학습과 예측 모델을 연계하는 연구를 수행하였습니다. 이후 전주기 제조 자동화 및 스마트 디지털 엔지니어링 전문인력 양성 과제를 통해 설계-제조 연계의 데이터 흐름과 공정 제약을 정리하였습니다. 학술 성과로는 열전발전 시스템에서 multi-fidelity 설계를 적용해 열재생 구조의 설계 효율을 높이는 연구를 2024년에 수행하였고, 이후 시스템 배치 최적화 문제로 확장했습니다. 최근에는 2025년 기준 AI 기반 지능형 설계-제조 통합 연구단을 통해 자연어 기반 제어와 AI 기반 연계를 강화하는 방향으로 연구를 진행하고 있습니다.

활용 가능성

활용 가능성은 알앤디써클 특화 AI 에이전트가 생성한 내용으로, 실제 연구 가능 여부는 연구실과의 논의가 필요합니다.

전주기 제조 자동화
자연어 기반 공정 제어
설계-제조 데이터 연동
열전발전 시스템 최적설계
배터리 열관리 설계
에너지 클라우드 운영 최적화
시스템 배치 최적화
공정 제약 반영 최적화
디지털 엔지니어링 인프라
AI 기반 생산 계획 수립