산업 시스템의 지능화

서로 다른 기종과 작업 능력을 가진 휴머노이드 로봇이 제조·물류 현장에서 협업할 수 있도록 운영 관리 방법을 연구합니다.

로봇의 가용성, 배터리 상태, 작업 우선순위를 고려해 작업 할당, 스케줄링, 이동 경로와 충전 계획을 통합적으로 최적화합니다.

디지털 모델과 시뮬레이션을 활용해 중앙 관제와 개별 로봇의 자율적 의사결정을 연계하고, 변화하는 작업 환경에 대응하는 운영 정책을 개발합니다.

와이어 아크 적층제조(Wire Arc Additive Manufacturing, WAAM)에서 여러 로봇이 협업할 수 있도록 충돌 없는 적층 경로를 개발합니다.

로봇의 작업 할당, 이동, 대기를 함께 계획해 도달 가능성과 안전 제약을 만족하면서 생산 시간을 최소화합니다.

3D프린팅 공장의 생산 계획, 스케줄링, 운영 제어를 연구합니다.

설비 활용, 작업 흐름 자동화, 재고 관리, 주문 이행 전략을 최적화해 생산성을 높이고 운영 비용을 줄입니다.

대량 맞춤화와 주문형 제조를 위한 유연하고 효율적인 공장 운영 방법을 개발합니다.

산업 환경의 복잡한 의사결정을 최적화하기 위해 심층강화학습 알고리즘을 적용합니다.

생산 스케줄링, 품질 관리, 에너지 최적화 등의 과업을 자율적으로 수행하는 지능형 에이전트를 학습합니다.

적응적인 데이터 기반 의사결정으로 운영 효율성과 시스템 회복탄력성을 높이는 것을 목표로 합니다.

물리적인 산업 시스템을 가상으로 재현해 실시간 모니터링, 시뮬레이션, 예측 분석을 수행합니다.

정확하고 동적인 디지털 모델을 구축해 시스템 성능을 최적화하고, 고장을 예측하며, 의사결정을 지원하는 방법을 연구합니다.

적층제조 기술의 장점을 충분히 활용할 수 있도록 부품 설계를 최적화합니다.

복잡한 조립체를 제조하기 쉬운 하위 부품으로 분해해 출력 가능성을 높이고, 서포트를 줄이며, 후처리 효율을 개선합니다.

구조적 건전성, 조립 가능성, 비용 효율성을 함께 고려해 적층제조의 이점을 극대화합니다.