플러스프로젝트 배경
1. 문제점 생산 계획이 경험치 중심으로 이뤄져 정확한 수요 예측이 어려움 자재 낭비 또는 납기 지연이 반복 발생해 비용 증가 유발 기존 Excel 기반 수기 예측 방식은 자동화되지 않아 확장성 한계 2. 프로젝트 목표 과거 생산 데이터를 학습한 AI 기반 예측 모델 구축 시계열 예측 기반으로 월별 생산량 및 자재 수요를 정밀 예측 예측 데이터를 시각화해 관리자 의사결정에 도움을 주는
프로젝트 성과
생산 예측 정확도 87% 달성
도입 전 평균 예측 오차 36% → 도입 후 13%로 감소하며 자재 낭비 비용 약 25% 절감
핵심 기능
시계열 예측 기반 생산량 예측
과거 생산 데이터를 기반으로 XGBoost 모델이 미래 생산량을 예측하고, 월간 생산 스케줄을 자동 생성
프로젝트 상세
1. 포트폴리오 소개 서비스 카테고리: AI 기반 스마트팩토리 솔루션 메인 타깃: 중소 제조업체 및 스마트 공장 구축 대상 기업 공장 생산 계획 수립 시 발생하는 자재 낭비와 납기 지연 문제를 해결하기 위해, AI 기반 시계열 예측 모델을 적용한 생산량 예측 시스템을 개발했습니다. 2. 작업 범위 Python 기반 AI 모델 개발, XGBoost 및 ARIMA 모델 튜닝 Front-end
