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초록·키워드
최근 제조업 분야에서는 핵심 공정에 대해 인공지능을 적용하고자 하는 시도가 활발히 이루어지고 있다. 제강 산업에서는 특히 가열로와 같은 핵심 설비에서 인공지능 기반의 최적 제어를 통해 연료 효율을 개선하고 조업자의 경험 의존도가 높은 운영 방식을 보완할 필요성이 대두되고 있다.
본 연구에서는 선행연구에서 개발된 가열로 온도예측과 조압연 부하 예측 모델을 강화학습 프레임워크에 통합하여, 실시간으로 가열로 온도 제어가 가능한 자율 제조시스템을 구축하는 것을 목표로 한다. 더 나아가, 실제 현장에 적용하여 시스템의 실제 활용 가능성을 확인한다. 이를 통해 조업자의 경험 의존도를 낮추고 공정의 안정성을 향상하는 동시에, 연료 효율을 개선하는 효과를 기대할 수 있다.
본 연구에서는 선행연구에서 개발된 가열로 온도예측과 조압연 부하 예측 모델을 강화학습 프레임워크에 통합하여, 실시간으로 가열로 온도 제어가 가능한 자율 제조시스템을 구축하는 것을 목표로 한다. 더 나아가, 실제 현장에 적용하여 시스템의 실제 활용 가능성을 확인한다. 이를 통해 조업자의 경험 의존도를 낮추고 공정의 안정성을 향상하는 동시에, 연료 효율을 개선하는 효과를 기대할 수 있다.
본문·목차
인공지능 문자 인식 모델을 통해 추출된 텍스트로, 일부 오타나 오류가 포함될 수 있으나 지속적으로 개선 중입니다.
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UCI(KEPA) : I410-151-25-02-093854846
