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연관성 분석을 통한 품질 분석

공정 데이터를 분석하여 NVH 품질에 영향을 미치는 인자를 발굴하는 분석 프로세스를 정립합니다.

연관성 분석을 통한 품질 분석

Business Problem

NVH(소음, 진동, 불쾌감) 불량 발생 시, 담당자의 지식과 경험에 의존해 원인을 판단하고 있습니다. 그러나 NVH 불량에 영향을 미치는 공정상의 요인은 명확히 파악되지 않고 있습니다.

Goals

공정, 치수 등 데이터와 NVH 품질 간의 관계를 확인하고, 머신러닝을 활용하여 주요 영향인자를 찾고 각 인자 값이 품질에 영향을 미치는 상한, 하한을 도출하는 분석 프로세스 정립하고자 합니다.

Analysis

공정 별 주요 부품의 치수 측정 데이터와 진동 데이터로부터 추출한 dB값을 NVH 품질 값으로 정의하고 수집했습니다. dB를 기준치 초과 여부로 구간화하고 SMOTE 알고리즘을 활용하여 데이터 불균형을 처리했습니다. 통계량 계산 및 시각화를 통해 개별적으로 품질에 영향을 미치는 공정 요인을 찾고, 변수 영향도를 계산해 요인 분석에 활용할 변수를 선택합니다. 의사결정나무 계열 머신러닝 알고리즘을 활용하여 영향인자 및 허용 상한/하한을 도출했습니다.

Solution

공정 데이터로부터 품질에 영향을 미치는 주요 영향인자를 찾고, 각 인자의 허용 상한/하한을 도출하는 프로세스를 확장 적용 가능하도록 구현했습니다.

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