산업분야
LOGISTICS
물류
국내외 물류 업계는 기업 경쟁력을 강화하기 위해 다양해진 물류 수요에 대한 능동적인 대응 및 물류 효율 향상을 도모하고 있으며 물류
전 과정에 자동화 로봇 및 인공지능의 역할 비중을 높여 공정 자동화를 본격화하고 있습니다.
비스텔리젼스가 제공하는 인공지능으로 배송시간을 단축할 수 있으며 스마트 물류를 실현 시킬 수 있습니다.
인공지능 기반 물류 설비 관리: 배송 지연으로 이어질 수 있는 물류 시설물 및 설비 고장을 미연에 방지하기 위해 운전 성능이 떨어지는 설비를 빠르게 포착하여 다양한 각도에서 문제의 원인을 파악할 수 있고 설비의 비정상적 상태 및 추세를 미리 발견하여 고장으로 멈추기 전에 예지보존활동을 취할 수 있습니다.
데이터 분석을 통한 물류효율화: 물류 전 과정의 데이터를 빅데이터 기술로 체계적으로 관리·분석하여 다양해진 물류수요와 고도화된 물류 기술 변혁에 대응할 수 있습니다.
Use Case
인공지능 기반 컨베이어 라인 및 시설물 관리
인공지능을 통해 물류 창고·웨어하우스에서 구동되는 컨베이어 라인의 진동 및 전류 데이터와 공정 환경 인자인 온도와 습도를 실시간 모니터링하여 공정이상 유형 자동 인식·분류하였으며 잔존 수명을 예측하였습니다.
데이터 엔지니어링: 컨베이어 장치는 구동 상태를 알리는 이벤트가 충분하지 않아 가상의 이벤트를 생성하여 안정 공정 구간에 대한 진동 데이터의 다양한 통계치를 산출하였습니다.
기대효과: 인공지능 기반 물류 설비 자산 관리를 통해 컨베이어 라인 고장으로 발생하는 배송 지연을 5% 향상시켜 연간 약 1천만 달러의 배송 지연 손실을 아낄 수 있으며 신규 물류 라인 투자금의 4% (약 5만 달러)를 아낄 수 있은 효과를 얻을 수 있습니다.
