Before01
기업 개요
- 침탄로 온도 불균일
- 작업자별 품질 편차
- 원인 추적 지연
AI
품질 예측
공정 데이터의 지능화를 통한 품질 혁신
OVERVIEW
불량을 찾는 검사에서,불량을 막는 예측으로
사후 검사에 머무르던 품질 관리를 공정이 진행되는 동안의 예측으로 옮깁니다.
01완성 후에야 드러나는 불량
품질 판정이 공정을 마친 뒤 검사 단계에 몰려 있어, 불량은 이미 가공이 끝난 물량에서 확인되고 원인이 된 공정 조건은 지나간 뒤입니다.
02원인 규명의 한계
문제 발생 시 근본 원인을 파악하기 어렵고, 고숙련 작업자의 개인적인 경험에만 의존하는 품질 관리가 반복됩니다.
03비용 효율성 저하
품질 이슈로 인해 재공품과 재작업 물량이 증가하면서 생산 시간은 늘어나고 제조 원가는 상승합니다
KEY FEATURES
품질을 예측으로 바꾸는 네 가지 기능
실시간 감지부터 요인 분석, 불량 예측, 공정 최적화까지 이어집니다.
Capability Index04
Quality Capability
01 / 04
01
실시간 이상 감지 및 알림
다차원 품질 요인 분석
선제적 품질 불량 예측
데이터 기반 공정 최적화
공정 내 설치된 다양한 센서 및 설비로부터 발생하는 데이터를 실시간으로 수집하고 대시보드에 시각화합니다. 생산 현장의 상태를 한눈에 파악하여, 예기치 못한 정지나 오류 발생 시 즉각적으로 대응할 수 있는 가시성을 제공합니다.
Management Scope
- 센서 데이터 수집
- 실시간 관제
- 설비 가동률 분석
- 데이터 통합 관리
- 현장 상황판 연동
- 이상 징후 알람
실시간 모니터링 대시보드
공정 데이터와 설비 상태를 실시간으로 수집하여 시각적으로 보여주는 인터페이스
WORKFLOW
기능별로 이어지는 실제 업무 흐름
기능마다 처리 순서와, 다음 단계로 넘어가기 전에 확인하는 기준을 정리했습니다.
공정값과 검사결과를 LOT·시간으로 결합
- 01
공정 수집
센서·설비 조건
- 02
검사 연결
측정값·합부·유형
- 03
이력 정렬
LOT·공정·시간
- 04
학습 준비
결측·라벨 품질 점검
함께 남기는 정보
01
LOT·설비·공정
02
조건 이력·검사 시점
03
불량 유형·검사 기준
운영 확인
공정과 품질 라벨이 정확히 연결되나요?
YES
유효 이력 → 분석 데이터
NO
누락·불일치 → 원천 확인
업무 흐름 예시 · 세부 연계와 판단 기준은 현장에 맞춰 정합니다.
SYSTEM ARCHITECTURE
무엇을 연결하고,어떤 업무로 이어질까요?
입력 데이터부터 현장의 결과까지.
01 / INPUT
01공정 조건온도 · 압력 · 속도 · 시간
02제조 맥락LOT · 원재료 · 설비
03품질 결과검사값 · 합부 · 불량 유형
CONNECTED OPERATIONS
AI Quality
공정·품질 이력 연결
위험 예측·영향 요인 분석
조건 개선 방향 추천
03 / OUTPUT
✓품질 위험LOT·공정별 위험 신호
✓분석 근거영향 변수·유사 이력
✓현장 조치점검·조건 검토·재검
01 / INPUT
01공정 조건온도 · 압력 · 속도 · 시간
02제조 맥락LOT · 원재료 · 설비
03품질 결과검사값 · 합부 · 불량 유형
CONNECTED OPERATIONS
AI Quality
공정·품질 이력 연결
위험 예측·영향 요인 분석
조건 개선 방향 추천
CONNECTED OPERATIONS
AI Quality
공정·품질 이력 연결
위험 예측·영향 요인 분석
조건 개선 방향 추천
03 / OUTPUT
✓품질 위험LOT·공정별 위험 신호
✓분석 근거영향 변수·유사 이력
✓현장 조치점검·조건 검토·재검
공통 식별자 · 기준정보 · 이력으로 연결결과 확인 → 다음 운영에 반영
주요 사용자품질 관리자공정기술 담당생산 운영자
METHOD
기술 구현 방식
현장 데이터를 모으고 모델로 학습해 운영 시스템으로 되돌리는 3단계 파이프라인입니다.
수집 단계01 →
Data Ingestion
PLC
Modbus / OPC-UA
SENSOR
4-20mA / RS-485
IoT 게이트웨이
MQTT / HTTP
진동 / 음향온도 / 압력전류 / 전력설비 상태
신호 처리STFT / FFT
필터링·노이즈 제거 · 정규화
시간동기화NTP/PTP
다중 소스 타임스탬프 정렬
Target System
시계열 DBInfluxDB, Timescale
데이터 레이크Raw waveform
메타데이터LOT, 작업지시, 설비 상태
모델링 분석 단계02 →
AI/ML Modeling
분석 및 예측
이상탐지 모델
XGBoost
고장 유형 분류
CNN, YOLO
RUL 예측
LSTM AutoEncoder
멀티 모달 융합
피드백/고도화
모델 성능 평가
이력/조치결과 수집
MLOps 재학습
서비스 단계03
운영 가시성
Monitoring실시간 설비 대시보드
KPI ReportOEE · 가동률 리포트
시스템 통합
MES
ERP
QMS
실시간 이상 탐지
즉각적인 사전 대응 지원
제품의 결함을 사전에 방지하고 수율을 극대화합니다.
열처리 공정
금속 가공
코팅 공정
프레스
CNC 가공
사출 성형
열처리 공정
금속 가공
코팅 공정
프레스
CNC 가공
사출 성형
불량은 발생한 뒤가 아니라 발생 전에 예측합니다.
- 설비조건
- 작업조건
- 원재료
- 환경
- 품질결과
AI Quality
- 불량확률 예측
- 원인변수 분석
- 최적 공정조건 추천
- 불량률
- 재작업
- 원가
- 생산성
EFFECT
구축 효과
불량률·재작업·원가·생산성에서 어떤 성과로 남는지 정리했습니다.
- 01
불량률 감소
경향성 분석으로 미세한 편차를 자동 보정하고, 머신러닝으로 품질 저하 요인을 찾아 최적 생산 조건을 빠르게 설정합니다.
불량률품질 편차조건 설정 - 02
재작업 감소
예측한 불량 확률을 공정 조건에 되먹여 재작업으로 돌아오는 물량 자체를 줄이고, 재투입 대기로 생기는 라인 정체를 없앱니다.
재작업 물량재투입라인 정체 - 03
원가 절감
완성 후 전량 폐기하는 손실을 막고, 품질 안정에 드는 생산 단위당 에너지 비용과 출하 후 물류·보증 비용을 줄입니다.
폐기 손실에너지 비용보증 비용 - 04
생산성 향상
시간 데이터로 병목 구간을 찾아내고 즉각적인 피드백으로 조건을 보정해, 같은 설비에서 나오는 시간당 생산량을 끌어올립니다.
시간당 생산량병목 구간설비 가동
CASE STUDY
구축 사례
침탄 공정의 품질 편차를 Q-score 로 수치화하고 MES 와 연동한 사례입니다.
도입기업 업종
금속 열처리업
After02
구축 내용
- 시계열 DB 수집
- 단계별 온도 예측 모델
- Q-score 산출과 MES 연동
구축 성과
사후 검사를 사전 예측으로 바꾼 AI 품질 예측 구축