EMSEL연구실이 2022년 1학기 수행한 한화토탈 사내 제조 지능화 AI 인공지능 AA 교육 및 프로젝트 종료했습니다. 

한화토탈 엔지니어대상으로 제조 지능화 AI교육을 한 학기동안​ Hands-on Workshop (한화토탈-연세대)​

​- 회사: 한화토탈 AA교육 (제조 지능화 AI)

- 대상: 회사: 한화토탈 엔지니어 14명​

- 내용 : 제조 지능화 인공지능 AA 교육, 1학기 (AA Level 1​:8주 교육 + AA Level 2: 9주 프로젝트)

- AA Level 1 : Data-centric AI, ​Load Forecast​, AI for Predictive Maintenance(PM)​​​

- AA Level 2 프로젝트​: Data 기반​ 증류탑 제품 부산물 농도 실시간 소프트센서 개발 (30분, GC측정 보조) 및 Column Reboiler LS 사용량 최적화​​

- 교수 : 이론 담당

- 대학원생 : 실습 담당

​​​1일차(월) – 이론 강의 (8시간) : 강의 주제 및 관련 이론, 예제 풀이 및 QnA

2일차(화) – 실습 강의 (6시간) : 대형문제 실습, 자체 실습 및 주간 테스트 진행(2시간)

목표 : Case 중심 교육을 통해 현업에서 Data Analysis를 수행할 수 있는 전문가 양성

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AA Level 1 – Classroom Training, 8주

-기본적인 머신러닝 이해를 바탕으로 다양한 예제 실습을 통해 현업에서의 문제 도출 능력 향상

주제 1: Data-centric AI

- Data in process industries

- Denoising, Variable/Feature selection, outlier/missing data handling

- data: energy usage and management

-data: aircraft, jet engine

 AA Level 2 – Field Training, 9주​

​현업에서 도출한 문제를 토대로 실제 분석/모델링 수행을 통해 문제 해결 역량 확보

- 해당 공정 : RVA 공정

- 프로젝트 과제 : Data 기반 ​증류탑 제품 부산물 농도 실시간 소프트센서 개발 (GC helper) 및 Column Reboiler LS 사용량 최적화​​

■ 제조/화학/엔지니어링/반도체/디스플레이/바이오 사내 지원/산업/과제 주요 관심사

- Autonomous Manufacturing System : 자율보정/자율 pid-tuning/자율제어/자율운전/자율PM/자율설계/탄소중립 

- AI for Manufacturing​

- AI/ML/RL-tuned Digital twining for Manufacturing

- AI for Predictive Maintenance​​

- AI for Carbon NetZero

 □ ​주제 :  Functional domain기반 막 파울링 예측, 진단 및 막 교체 주기 모니터링

 강의: 

  1) Linear/Nonlinear PCA,  Statistical Process Control(CUSUM, EWMA), Functional PCA/ML, Kalman filtering-based recursive prediction

  2)  Functional XAI 기반 막 파울링 예측, 진단 및 막 교체 주기 모니터링​,  AI for PM