← 사례
아일랜드건설·엔지니어링2023 – 진행 중

CRH

레비엣 HAL 인양 앵커 배치

레비엣의 HAL 시험에서 단순한 콘크리트 패널의 인양 부품 위치를 80% 넘게 맞혔다

성과 확인회사 발표공식 자료 ↗

문제

엔지니어는 콘크리트 패널을 안전하게 들어 올리도록 인양 앵커 위치를 정밀하게 계산해야 했다. 계산은 복잡하고 시간이 많이 들었다.

접근 방식

레비엣 엔지니어들은 CRH 혁신 펀드의 지원을 받아 프로젝트 HAL을 개발했다. 과거 엔지니어링 데이터로 AI 모델을 학습시키고 형상이 단순한 패널에서 시험했다. 최종 품질 검사는 엔지니어가 맡았다.

주요 수치

over 80%CRH에 따르면 단순 패널 시험에서 정확히 예측한 필수 인양 부품 위치 비율회사 발표[2]

시사점

보고된 정확도는 단순한 패널 형상에 해당한다. 작업 흐름에는 엔지니어의 검토가 그대로 남았다.

분류

규모
대기업
혁신 유형
프로세스 혁신
도입 방식
자체 개발
근거
회사 발표

출처

  1. CRH/Leviat proves the potential for AI, ML to lift concrete practice
    Concrete Products2025년 4월 23일언론 기사

출처 요약

[1]CRH2024년

CRH는 레비엣의 프로젝트 HAL 개발과 시범 운영을 설명했다. 프리캐스트 패널 인양 계산의 속도와 정확도가 좋아졌다고 밝혔다.

[2]Concrete Products2025년 4월 23일

CRH의 혁신 담당 임원은 단순한 콘크리트 패널에 대한 HAL 시험을 설명했다. 필수 인양 부품 위치의 80% 넘게 정확히 예측했고 최종 품질 관리는 엔지니어가 계속 맡았다고 밝혔다.

자세한 내용은 원문에서 확인하실 수 있습니다.

등록일 2026년 11월 1일 · 수정일 2026년 11월 1일
사례 페이지 열기 ↗