인도제조2026 – 진행 중아폴로타이어
타이어 압출을 위한 AI 기반 고급 공정 제어
아폴로타이어는 압출 라인 속도를 설정하고 조정하는 AI로 준비 단계 재작업을 약 26% 줄였다
문제
타이어 압출 라인은 배합이 바뀔 때마다 시작 속도를 수동으로 정하고 몇 분간 안정화해야 했다. 시작 단계 재작업은 생산량의 약 5~6%에 해당했고, 하루 준비 변경은 30~35번이었다.
접근 방식
아폴로 팀은 Amazon SageMaker, Amazon Bedrock, AWS IoT Greengrass 위에 폐루프 제어 시스템을 만들었다. 엣지 장비의 예측 모델이 시작 라인 속도를 고르고, 이어서 AI 에이전트가 트레드와 사이드월 프로파일, 중량 데이터를 읽어 속도를 실시간으로 조정한다. 안전장치와 사람의 감독이 함께 적용된다. 안드라프라데시 공장의 승용차 래디얼 압출 라인에서 가동했고, 다른 압출 라인으로 확대를 시작했다.
주요 수치
26%준비 단계 재작업의 감소폭, AWS 블로그 기준
40%준비 단계 안정화 시간의 감소폭, AWS 블로그 기준
20 hours월간 추가 확보한 생산 시간, AWS 블로그 기준
시사점
라인 전체가 아니라 배합 변경 뒤 시작 단계라는 반복되는 한 공정을 고쳐서 얻은 성과다. 결과는 클라우드 플랫폼 공급업체가 밝힌 것이다.
분류
출처
출처 요약
[1]AWS Industries Blog2026년 9월 10일
AWS는 아폴로타이어가 사내에서 만든 압출 라인용 폐루프 공정 제어를 설명했다. 준비 단계 재작업 26% 감소, 안정화 시간 40% 감소, 월 약 20시간의 추가 생산 시간을 제시했다. 프로젝트가 언제 시작됐는지는 글에 나와 있지 않다.
자세한 내용은 원문에서 확인하실 수 있습니다.
등록일 2026년 11월 1일 · 수정일 2026년 11월 1일