- 제조(에너지/화학)
- 비정형데이터분석
이미지 재검사 시스템 구축
검사기 내 이미지 데이터를 활용하여 이상 탐지하는 알고리즘을 개발하고, 이에 대한 시스템을 구축하여 자동차 배터리 공정 진행 중 발생하는 Defect 검출률을 개선함으로써 제품 품질 향상에 기여합니다.
Use Case
- 제조(에너지/화학)
- 이상감지
실시간 로딩량 이상 감지 방법론 개발
기존 자동차 배터리 코팅 공정의 로딩량(전극 단위 면적당 활물질 양) 이상 감지는 엔지니어의 주관과 숙련도에 따라 달라집니다. 이를 개선하기 위해 데이터 기반의 실시간 이상 감지 방법을 개발하고, 실제 데이터를 통해 검증합니다.
Business Problem
기존의 로딩량 이상 감지는 샘플링된 로딩량 값의 모니터링을 통한 이상 판정으로, 데이터의 대표성이 부족하며, 엔지니어의 주관 및 숙련도에 따라 판정 결과가 상이합니다.
Goals
데이터 기반의 실시간 이상 감지 방법론을 개발하여 정량적인 이상 판정 기준을 설정하고, 검출 성능을 향상합니다.
Analysis
코팅 설비에서 실시간으로 수집되는 로딩량 데이터를 활용하며, 다수의 측정 위치별 데이터 값을 일정 구간별 평균값으로 변환합니다. 이상감지 알고리즘(LOF)을 적용하여 정상 데이터를 분류하고, 이에 대한 측정 위치별 관리선의 이탈 비율 및 위치에 따라 이상 판정하도록 합니다.
Solution
실제 양극 코팅 설비의 데이터를 활용하여 검증한 결과, 기존 모니터링 결과 대비 False Alarm이 약 44% 감소했습니다.
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- 제조(에너지/화학)
- 예지정비
공정운영상태 이상 감지 방법론 개발을 통한 설비 Loss 사전 감지설비 Loss 발생 시 사후 조치로 인한 비용 발생을 개선하고자, 설비 정상 가동 구간의 영향 인자 간 Pairwise한 관계식을 도출하고, 설비의 이상 상태를 정의함으로써 Loss 발생을 사전 감지하고자 합니다. -
- 제조(에너지/화학)
- 예측
양품 조기 선별 모형 개발을 통한 활성화 기간 단축자동차 배터리의 고용량화로 인한 저전압 검사 기간의 증가에 대비하기 위하여, 저전압 판정 시점 전의 조립, 활성화 공정 인자를 활용하여 저전압 예측 모형을 개발하고, 특정 제품 모델을 대상으로 검증합니다.
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