AI 기반 화장품 제조 공정 스마트공장 구축 실증 사례

AI를 이용하여 화장품 제조 공정의 공정·품질 예측 및 자동화를 수행하는 임픽스의 인공지능 솔루션입니다.



1. Pain Point 

산업 특성 측면

- ODM 중심의 화장품 제조 산업의 글로벌 경쟁력 강화를 위한 품질 및 수율 제고 필요

- 다양한 제품군과 짧은 제품 라이프사이클로 인한 공정 관리 및 품질 관리 어려움

- 공정 불량 및 고객 클레임 발생 시 전체 공정 데이터 추적의 어려움으로 인한 원인 규명 지연

데이터 및 시스템 측면

- 수작업 및 부분 자동화 기반의 공정 및 품질 데이터 관리로 인한 신뢰도 부족

- 공정 조건 및 설비 상태와 품질 데이터 간 상관관계 분석 기반의 품질 예측 체계 부재

- 공정·설비 데이터를 실시간으로 수집, 시각화, 예측·분석할 수 있는 AI 기반 시스템 부재

설비 및 인프라 측면

- 공정별 설비 상태 및 품질 결과를 연계하여 실시간 모니터링하고 품질 이슈를 사전에 감지할 수 있는 시스템 부재

- 생산 완료 이후 불량 확인으로 인한 매몰 비용 및 납기 지연 문제 발생

- 스마트공장 고도화를 위한 통합 관제 및 실시간 분석 인프라 필요

2. AI Solution 

A2LAB 및 One Way Platform 기반 AI 공정·품질 예측 및 분석 솔루션 적용

3. 구축 목표

세부 목표

- AI 기반 데이터 분석을 통한 공정·품질 예측 및 자동화 체계 구축

- 실시간 공정 모니터링 및 불량 예측을 통한 수율 개선 및 품질 향상

- 스마트 HACCP Factory 구축을 통한 데이터 기반 의사결정 체계 마련

- 제조·포장 공정 전반의 표준화 및 작업 가이드 자동 제공을 통한 불량 감소

 

4. 구축 내용

데이터 통합 관리 기술 적용

- 제조 공정 및 설비 데이터, 품질 데이터, ERP·MES 데이터를 실시간 수집 및 통합 관리

- 수집 데이터의 정합성 검증 및 전처리, 시계열 라벨링 기반 학습용 데이터셋 구축

AI 알고리즘 기술 적용

- 의사결정나무 및 LSTM 기반 공정·품질 예측 모델 적용

- 공정 데이터와 품질 데이터 간 상관관계 분석 및 주요 변수 도출

- AI 기반 실시간 불량 예측 및 작업 가이드 제공

공정 품질 예측 및 시뮬레이션 적용

- 실시간 모니터링 및 이상 감지 기반 품질 예측 및 공정 이탈 방지

- 디지털트윈 및 시뮬레이션 기반 설비 세팅 전 품질 예측 시뮬레이션 제공

- AI 분석 결과의 스마트공장 대시보드 시각화 및 작업 현장 적용

5. 구축 효과

제조공정 불량률 감소 

- 도입 전 1.7%

- 도입 후 1.0% 

충포장공정 원불 폐기율 감소 

- 도입 전 3.4%

- 도입 후 2.0%