Introduction to Industrial Operations & Data Analytics (IODA) Lab

초록

Industrial Operations & Data Analytics(IODA) 연구실은 AI와 데이터 기반 분석을 결합해 산업 운영의 신뢰성과 효율을 정량적으로 향상시키는 방법론을 개발합니다. IODA의 핵심 관심사는 PHM(Prognostics & Health Management)을 활용한 예지 정비와 상태 진단, 산업 시스템의 RAMS(Reliability, Availability, Maintainability, Safety) 분석 및 개선, 리튬이온 배터리의 상태 평가(SOH)와 잔여수명(RUL) 예측 모델링, 배터리 관리 시스템(BMS)과 전기 에너지 저장 시스템(EES)의 성능 최적화, 그리고 스마트 제조 시스템과 반도체 공정의 AI 기반 운영·품질 최적화입니다. 본 연구실은 기계학습·통계적 신뢰성 모델·시스템 최적화 기법을 통합하여, 복잡한 제조·에너지 인프라의 가용성과 안전성을 높이고 전주기 품질을 향상시키는 실증 연구를 수행합니다. 연구책임자인 Stéphane Barde 교수는 KAIST에서 산업및시스템공학 전공으로 학사·석사·박사를 모두 취득하였으며, 졸업 후 삼성전자 DS부문 AI센터에서 2년간 스태프 엔지니어로 재직하며 대규모 제조 데이터 분석과 지능형 품질 관리 프로젝트를 수행했습니다. 2023년 3월 한양대학교 ERICA 캠퍼스 산업경영공학과에 부임한 이후, IODA는 제조와 에너지 분야에서 지속 가능하고 지능적인 운영을 구현하기 위한 데이터 중심의 연구를 선도하고 있습니다.

키워드