Track C - Session 10
AI in Manufacturing: 생산 효율성과 혁신을 이끄는 AI
Session Overview
제조 산업에서는 품질과 효율성을 유지하면서도 높은 적응력과 복원력을 확보하는 것이 그 어느 때보다 중요해지고 있다. 이에 따라 제품 런칭 초기의 램프업 시간과 불량률을 최소화하려면, 최적의 공정 조건을 신속하게 탐색하고 공정을 안정적으로 자동 제어하는 역량이 필수적이다. AI 기술은 이러한 목표를 달성하기 위해 엔지니어, 운영자, 설비 유지보수 담당자를 강력하게 지원하는 도구다.
이번 발표에서는 세계 최고 수준의 응용연구기관 중 하나인 프라운호퍼 연구소의 관점에서 금속 절삭, 판재 성형, 공작기계 산업 사례를 중심으로 딥러닝과 생성형 AI 기반의 생산성 향상 및 품질 혁신 사례를 소개한다.
Speaker
Andreas Otto
그룹 리더
Fraunhofer IWU
독일 프라운호퍼 공작기계 및 성형기술 연구소(Fraunhofer IWU) 기계가공기술 부서에서 그룹 리더를 맡고 있는 Dr. Andreas Otto는 컴퓨테이셔널 사이언스를 전공한 후 켐니츠 공과대학교(Chemnitz University of Technology)에서 이론 물리학 박사 학위를 받았다.
그는 2019년부터 프라운호퍼에서 유럽 제조업계를 대상으로 디지털 트윈, 산업용 IoT, AI 기술 응용 프로젝트를 주도하고 있습니다. 또한 그는 생산 기술 분야의 머신러닝, 딥러닝, 전이학습(transfer learning) 관련 국제 학술지 논문을 다수 발표한 연구자다.