Research and Development

연구활동

스마트한 물류솔루션 구현을 위하여, 파트너사들과 함께 최신 자동화 설비 및 알고리즘에 대해 연구하고 있습니다

project 1

4 Way Shuttle Management System

4 Way Shuttle AS/RS는 보관효율을 극대화할 수 있는 자동화설비로, 기존 2 Way Shuttle AS/RS보다 입체적 움직임으로 작업 처리 속도와 정확도를 향상시키는데 도움이 됩니다. 

큐브스페이스는 4 Way Shuttle AS/RS의 작업처리 성능을 향상하기 위해  최적 운영 및 제어모델에 대해 연구를 진행하고 있습니다.

강화 학습을 활용한 입/출고 주문에 대한 분석 모델링

4 Way Shuttle의 움직임 개선 및 최적 작업할당 모델링

센서, IoT디바이스를 활용한 주변 환경의 데이터 수집방법

Shuttle에 대한 효과적인 실시간 제어 및 모니터링 방안

이러한 연구를 통해 창고는 효율성을 높이고 인건비를 줄이며 상품 손상 및 위험을 최소화 하는 스마트한 시스템으로 만들어 질 수 있습니다.

project 2

Predictive Maintenance by PLC Data

예측 유지보수(Predictive Maintenance, PdM)는 장비 고장이 발생하기 전에 잠재적인 고장을 식별하기 위해 데이터 분석 기술을 활용하는 예방적인 유지보수 전략입니다.

큐브스페이스에서는 시스템 또는 자동화 설비를 도입한 고객사가 유지보수 비용을 감소시키고 장비 다운타임을 최소화하기 위한 관리 포인트와 수집된 데이터의 이상 패턴에 대해 연구하고 있습니다.

설비의 성능을 모니터링하기 위한 주요 성능 지표(KPI) 정의

PLC Data의 수집, 저장, 정제, 가공 등의 데이터 자동화 방법

수집된 데이터를 기계 학습 등의 다양한 기술을 활용한 데이터 패턴과 동향 분석

우리는 분석된 결과를 활용하여 잠재적인 장비 고장을 감지하여 알람을 울리며, 이를 통해 고장이 발생하기 전에 예방 조치를 취하여 다운타임을 감소시키고 장비의 신뢰성을 향상시킬 수 있습니다.