AI Energy Platform

탄소 배출 규제가 강화되면서, 배터리 산업은 제조 공정 전반의 탄소 정보 관리와 감축 기술 확보가 필수가 되었습니다. 본 연구는 제조데이터 표준(AAS)과 MCF 플랫폼을 기반으로, 공정별 탄소 배출을 정량화하고 AI 기술로 최적화함으로써, 제품 전주기 탄소 이력 관리를 실현하고자 합니다. .

With tightening carbon regulations, the battery industry must manage and reduce emissions across the manufacturing process. This study develops an MCF platform and AAS-based data models to quantify process-level emissions and apply AI-driven optimization, enabling lifecycle carbon tracking and reduction.

인공지능 기반 전기차 배터리 전주기 탄소발자국 플랫폼 및 탄소 저감 기술 개발

[AI-Based Carbon Management and Reduction for EV Batteries ]

본 연구는 글로벌 공급망 규제에 대응하기 위해, 배터리 산업 제품의 전주기 데이터를 관리하는 MCF(Manufacturing Carbon Footprint) 플랫폼과 제조데이터 표준(AAS)을 기반으로 한 핵심 공정 탄소 저감 기술을 개발하는 것을 목표로 합니다. 이를 통해 제품 단위의 탄소 배출 이력을 통합 관리하고, 제조 공정 전반의 탄소 최적화를 실현합니다.
This study aims to develop a product-level lifecycle MCF (Manufacturing Carbon Footprint) platform for the battery industry and core carbon reduction technologies based on standardized manufacturing data (AAS), in response to global supply chain regulations. The goal is to enable integrated carbon tracking and optimization across the entire manufacturing process.

인공지능 기반 공장 에너지 관리 시스템 고도화

[Advanced AI-Based Factory Energy Management System]

본 연구는 제조 현장의 에너지 소비 효율을 극대화하고 탄소 배출을 저감하기 위해, 인공지능(AI)을 활용한 공장 에너지 관리 시스템(Energy Management System, EMS)의 고도화를 목표로 합니다. 생산 설비, 환경 조건, 실시간 전력 사용 데이터를 통합 분석하고, AI 기반 예측·최적화 알고리즘을 적용하여 에너지 소비의 패턴을 정밀 진단하고 자율적으로 제어하는 스마트 에너지 운영 체계를 구축하고자 합니다.
This study aims to enhance factory energy efficiency and reduce carbon emissions by developing an AI-powered Energy Management System (EMS). By integrating data from production equipment, environmental conditions, and real-time energy usage, the system utilizes AI-driven prediction and optimization algorithms to precisely analyze energy consumption patterns and enable autonomous energy control, establishing a smart energy management framework for industrial sites.

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