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스마트팩토리 · AX/VX

Logistic Simulation

AI 알고리즘으로 면적과 물류 동선이 최적화된 공장 레이아웃을 신속하게 설계

Type B · Specialized Solution — 고객이 궁금해하는 것 “이 문제를 어떻게 해결하는가?”

Factova Logistic Simulation 제품 화면 — 시뮬레이션 프로젝트 목록과 진행률, 배치 엔진·Mobile Shuttle·CAD Converter 단계별 완료 현황
Factova Logistic Simulation 제품 화면 — 시뮬레이션 프로젝트 목록과 진행률, 배치 엔진·Mobile Shuttle·CAD Converter 단계별 완료 현황 — 출처 가로형 브로슈어(국문 57면) p41

정량 효과

OPERATIONAL KPI

15%
Tact Time 단축 (추가 설비투자 없이)
27%
생산 정체 시간 감소
7.7%
배치 면적 절감 (11,066평 → 10,221평)
23.0%
물류 동선 거리 단축 (721m → 555m)

Customer Challenge

Logistic Simulation 동작 흐름 — 물동량·설비수량·공정순서 입력 → FA 배치 최적화 → 최적안 스코어링 → 부속실·건설 배치 → 최종 레이아웃 도면(DWG) Export
Logistic Simulation 동작 흐름 — 물동량·설비수량·공정순서 입력 → FA 배치 최적화 → 최적안 스코어링 → 부속실·건설 배치 → 최종 레이아웃 도면(DWG) Export — 출처 가로형 브로슈어(국문 57면) p40
  • 신규 공장 증설이나 라인 변경 시 레이아웃 설계는 시간 소모적입니다.
  • 공정·설비가 많을수록 경우의 수가 기하급수적으로 늘어 최적 배치를 찾는 데 시행착오가 큽니다.

Key Capabilities

Logistic Simulation 산출 레이아웃 도면 — 최적화 엔진이 만든 배치안과 엔지니어가 확정한 공장 레이아웃 비교
Logistic Simulation 산출 레이아웃 도면 — 최적화 엔진이 만든 배치안과 엔지니어가 확정한 공장 레이아웃 비교 — 출처 가로형 브로슈어(국문 57면) p40
01

직관적 공정 시나리오 설정

드래그 앤 드롭으로 배치 시나리오를 구성하고, 생산량·장비수·작업자 등 변수 조합을 설정해 실데이터 기반으로 현장과 동일한 가상 공정을 재현합니다.

02

What-if 시뮬레이션

다양한 공정 시나리오를 자유롭게 실험하고 생산성·효율성·병목 개선 효과를 검증합니다.

03

AI 기반 병목 분석 최적화

병목 구간·자원 불균형을 자동 탐지하고 최적화 시나리오를 제안하며 자동 리포트를 생성합니다.

04

LLM 기반 시뮬레이션

자연어로 시나리오를 생성·수정하는 사용자 친화적 환경을 제공합니다.

Key Benefits

정성

Logistic Simulation 도입 효과 — 배치 면적 11,066평에서 10,221평으로 7.7% 절감, 물류 동선 거리 721m에서 555m로 23.0% 절감
Logistic Simulation 도입 효과 — 배치 면적 11,066평에서 10,221평으로 7.7% 절감, 물류 동선 거리 721m에서 555m로 23.0% 절감 — 출처 가로형 브로슈어(국문 57면) p40
  • 수작업으로 5~7일 걸리던 설계를 병렬 처리로 여러 안을 동시 생성해 속도를 획기적으로 높입니다.
  • 면적·물류동선·투자비 스코어링으로 최적안을 도출하고(Cost Saving), 결과는 DXF로 자동 생성되어 즉시 CAD 도면으로 변환됩니다.

Why LG CNS

Meta-heuristic 배치 엔진
레이아웃 설계는 NP-hard 문제로 최적해 탐색이 어렵습니다. 메타 휴리스틱 알고리즘으로 최적 또는 준최적 배치안을 도출합니다.
FA 배치 + 건설 배치 통합
생산설비(FA)·부속실·건물·단지 배치까지 한 흐름으로 설계하고 공간 제약·공정 순서·물류 흐름을 통합 반영합니다.
정량 스코어링·도면 자동 생성
정량 지표로 안을 비교하고 도면까지 자동화합니다.

Target

대상 산업·고객

대상 산업
다양한 설비·제조 라인으로 구성된 복잡한 자동화 시스템과 생산 공정이 있는 모든 산업
대상 고객
신규 공장 설계, 라인 증설 및 레이아웃 변경을 계획하는 기업

Proof

Quote·인증

“AI 알고리즘으로 레퍼런스에 없던 창의적이고 다양한 배치안을 확보해 최적안을 선택할 수 있었습니다.” — 배터리 A사 설계 리더

“배치 시간이 단축되고, 면적·물류동선 최소화로 투자비 절감 효과까지 확인할 수 있었습니다.” — 배터리 A사 설계 담당

자료

SHAREPOINT 원본

ⓘ 구성 요소 상태 — 필수(◎) 미작성 1건
  • Reference — 도입 사례

Type B 기준 필수 요소입니다. 원본 자료 확보 후 채웁니다 — 빈 섹션은 화면에 노출하지 않습니다.

도해 가로형 브로슈어(국문 57면) 면 p40, p41 · 원고 content/solutions-v2/logi-sim.md · AI 초안 · 검수 전 · 담당 검토 필요