Before01
기업 개요
- 침탄로 온도 불균일
- 작업자별 품질 편차
- 원인 추적 지연
AX Solution
품질 예측
공정 데이터의 지능화를 통한 품질 혁신
SOLUTION OVERVIEW
불량을 찾는 검사에서,불량을 막는 예측으로
사후 검사에 머무르던 품질 관리를 공정이 진행되는 동안의 예측으로 옮깁니다.
01사후 검사 체계
작업자의 직관과 경험에 의존하는 안전 관리는 객관적인 위험성 평가와 상시 예방 활동을 수행하는 데 한계가 있습니다.
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
SYSTEM ARCHITECTURE
기술 구현 방식
현장 데이터를 모으고 모델로 학습해 운영 시스템으로 되돌리는 3단계 파이프라인입니다.
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
Manufacturing AI
- 불량확률 예측
- 원인변수 분석
- 최적 공정조건 추천
- 불량률
- 재작업
- 원가
- 생산성
EFFECT
구축 효과
불량률·재작업·원가·생산성에서 어떤 성과로 남는지 정리했습니다.
BUSINESS OUTCOME
예측한 품질을측정 가능한 성과로
- PASS
불량률 감소
경향성 분석으로 미세한 편차를 자동 보정하고, 머신러닝으로 품질 저하 요인을 찾아 최적 생산 조건을 빠르게 설정합니다.
불량률 · 품질 편차 · 조건 설정
- REDO
재작업 감소
예측한 불량 확률을 공정 조건에 되먹여 재작업으로 돌아오는 물량 자체를 줄이고, 재투입 대기로 생기는 라인 정체를 없앱니다.
재작업 물량 · 재투입 · 라인 정체
- COST
원가 절감
완성 후 전량 폐기하는 손실을 막고, 품질 안정에 드는 생산 단위당 에너지 비용과 출하 후 물류·보증 비용을 줄입니다.
폐기 손실 · 에너지 비용 · 보증 비용
- UNIT
생산성 향상
시간 데이터로 병목 구간을 찾아내고 즉각적인 피드백으로 조건을 보정해, 같은 설비에서 나오는 시간당 생산량을 끌어올립니다.
시간당 생산량 · 병목 구간 · 설비 가동
CASE STUDY
구축 사례
침탄 공정의 품질 편차를 Q-score 로 수치화하고 MES 와 연동한 사례입니다.
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