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AI 알고리즘 개발

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콘크리트 압축강도 사전 예측을 위한
AI 알고리즘을 개발하여, 이상 발생 시
즉시 알림을 전송해 품질사고를
사전에 방지하여
신속 정확한 대응체계를 마련할
수 있도록 했습니다.
콘크리트 압축강도 사전 예측의 필요성

구조물의 안전성 확보 및 품질을 판단하는 가장 중요한 기준인 콘크리트 압축강도는 타설 후 28일이 지나야 확인할 수 있는 문제점이 존재합니다.

설계강도와 28일 후 측정된 강도의 오차가 발생할 경우, 추가 대책방안이 요구되고 자칫 품질사고로 이어질 수 있기 때문에 사전예측의 필요성이 크고 보다 정확한 예측이 요구됩니다.

시스템을 활용한 프로세스 개선
데이터 흐름도
기대효과
구 분 AS-IS TO-BE 기대효과
압축강도

재령일(28일)이 지나야 정확한 압축강도 측정값을 확인할 수 있음

기존 이론은 오차율이 크고 예측 가능한 강도 범위가 제한적

콘크리트 압축강도 시스템 개발을 통해 보다 정확한 압축강도 사전 예측

설계배합강도와 실제 강도의 오차를 최소화

다양한 목표 성능(강도)에 대하여 적용 가능

적용인자 다양화

물-시멘트비, 단위수량 등 적은 수의 인자에 따른 관계식으로 압축강도 추론

다양한 영향 인자를 충분히 고려하여 콘크리트 압축강도 예측

구성 재료 품질, 혼합 시간, 제조 오차 등 콘크리트 압축강도에 영향을 미치는 여러 인자 반영할 수 있어 높은 수준의 품질관리 수행

제조공정 오차 감소

구성 재료의 품질 변동(골재 표면수 등) 및 작업자(operator)에 의한 재료 계량 오차 발생

기계학습을 통한 압축강도 예측으로 사람의 인위적 개입의 최소화

제품 품질 신뢰성 향상으로 완벽한 품질보증체계 확보

실시간 모니터링

현장에서 요구되어 지는 설계 배합강도 에 따라 배합 설계 후, 생산된 제품에 대한 강도 예측은 샘플링 검사

생산된 전 제품에 대하여 강도 예측값 수집 자동화 및 실시간 모니터링E

제품 품질 정보 수집의 자동화를 통한 데이터 분석 관리체계 구축

제품 품질 향상 및 불량 제품 사전 예방