본 과제는 520mm 폭 금속판재를 1000~2000m 길이로 연속 공급해 10~12미크론 Cu 소재를 롤 형태로 이동시키며 니켈을 도금하는 롤투롤 전해 니켈도금 (Roll-to-roll Ni Plating) 장비 개발 연구임. 연구 목표는 도금 두께 1미크론 기준 니켈도금의 두께 편차를 좌우 ±15% 내 관리하는 것임. 핵심 연구 내용은 설비 타입 선정과 설계(상하부 탱크, 메인 프레임, 전후단 로딩 언로딩부, 차폐막) 진행, 차폐막 거리 구간별 실험으로 도금두께 변수 최적 조건 도출, 두께 편차 영향 데이터 수집임. 기대 효과는 저렴한 전해도금 공정과 균일 도금층으로 비용 절감 및 스마트 폰·카메라·배터리 시장 진출 기반 확보, 균일 도금두께 최적화 조건 기반 특허 추가 출원 추진 가능함.

본 과제는 AI 기반 스마트공장 일정계획 교육시스템을 개발해 normal job shop 및 flexible job shop의 작업일정을 학습·검증 가능하게 하는 연구임. 연구 목표는 잡샵 모형 H/W 정확도 100%, 잡샵 스케줄링 알고리즘 3종 이상, MCS(Material Control System) 정확도 0.1sec 이하 달성에 있음. 핵심 연구 내용은 라우팅·처리시간 입력으로 스케줄(간트차트)을 산출하는 잡샵 스케줄러(최적화·휴리스틱·딥러닝), 레고 EV3 기반 잡샵 모형 H/W, 실시간 status DB를 사용해 스케줄 start/end를 결정하며 물류흐름을 제어하는 MCS 모듈 결합임. 기대효과는 시뮬레이션보다 H/W 연동 실행 기반 교육효과 증대와 딥러닝 기반 모델링 최소 스케줄링, 스마트팩토리 교육/훈련 확대 및 수입대체 효과임.