[0] 개요와 목표

이번 프로젝트는 KAMP(Korea AI Manufacturing Platform)에서 제공하는 데이터를 활용하여 스마트 팩토리의 품질 관리 프로세스를 혁신하기 위한 분석 프로젝트입니다.
특히, 크로메이트 공정 데이터를 중심으로 품질 이상 탐지 및 진단을 수행하였으며, 이를 통해 공정의 효율성을 높이고 불량률을 줄이는 것을 목표로 했습니다.

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스마트팩토리 제조 품질 분석

 

1. 프로젝트 개요

1.1 스마트 팩토리와 품질 관리의 필요성

스마트 팩토리는 제조 공정에 IoT와 AI 기술을 접목하여 데이터 기반의 생산성을 극대화하는 환경을 제공합니다.
그중에서도 품질 이상 탐지는 공정 데이터로부터 이상 패턴을 감지해 조기 대응할 수 있는 핵심 영역으로, 생산 비용 절감과 제품 품질 향상을 동시에 추구합니다.

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1.2 프로젝트의 주요 데이터

이번 프로젝트에서는 KAMP에서 제공한 크로메이트 데이터셋을 사용했습니다.
이 데이터는 공정 중 수집된 센서 데이터를 기반으로 하며, 주요 변수는 다음과 같습니다:

• 온도(Temperature): 공정 과정의 온도 데이터.
• pH: 화학 용액의 산도.
• 압력(Pressure): 공정 중 발생하는 압력.
• 품질 결과(Quality Output): 정상 또는 이상 여부를 나타냄.

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2. 프로젝트 목표

2.1 품질 이상 탐지

• 목적: 생산 공정에서 발생하는 이상 데이터를 조기에 탐지해 문제 상황을 예방.
• 방식: 이상치 탐지 모델(AutoEncoder, Isolation Forest)을 활용하여 이상 데이터를 분류.

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2.2 품질 이상 원인 진단

• 목적: 품질 이상을 일으키는 근본적인 원인을 규명.
• 방식: 주요 변수와 품질 결과 간의 상관관계를 분석하여 이상 발생 원인을 파악.

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2.3 분석 자동화

• 목적: 데이터 수집부터 분석, 결과 도출까지의 전 과정을 자동화.
• 방식: Jupyter Notebook과 Python 라이브러리(Scikit-learn, TensorFlow 등)를 활용한 분석 프로세스 구축.

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2.4 기대 효과

1. 생산성 향상: 품질 이상을 사전에 탐지하여 생산 공정의 효율성 극대화.
2. 불량률 감소: 공정 이상으로 인한 불량 제품의 발생 비율 최소화.
3. 의사결정 지원: 데이터를 기반으로 한 공정 개선 전략 수립 가능.

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3. 프로젝트 진행 흐름

1. 데이터 준비:
   • KAMP 데이터셋을 불러와 결측값 처리 및 정규화 수행.
   • 주요 변수 간의 상관관계 분석.
2. 모델 설계 및 구현:
   • Isolation Forest와 AutoEncoder를 활용한 이상 탐지 모델 개발.
   • TensorFlow 기반 딥러닝 모델로 품질 이상 진단.
3. 결과 분석 및 성과 평가:
   • 모델 성능을 Precision, Recall 등으로 평가.
   • 품질 이상 발생 패턴을 시각화하여 결과 해석.

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4. KAMP 데이터와 분석 환경

4.1 데이터셋의 특징

• KAMP 가이드북에 명시된 데이터셋은 스마트 팩토리 공정 데이터를 실질적으로 활용할 수 있도록 구성.
• 정상/이상 데이터 분류가 이미 레이블링된 상태로, 머신러닝 모델 학습에 적합.

4.2 분석 환경

• Python 및 Jupyter Notebook:
  • 데이터 처리와 모델 구현을 위한 Scikit-learn, TensorFlow, AutoKeras 활용.
• 라이브러리 목록:
  • pandas, numpy, scikit-learn, seaborn, tensorflow, autokeras, matplotlib 등.

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5. 마무리

이번 프로젝트는 스마트 팩토리의 품질 관리를 개선하고, 데이터 기반 의사결정의 가치를 입증하는 데 중점을 두었습니다.
다음 게시글에서는 데이터셋의 구체적인 구성과 분석 환경, 그리고 데이터 전처리 과정을 다룰 예정입니다.
스마트 팩토리에서 품질 이상 탐지와 진단이 어떻게 진행되는지 궁금하시다면 계속해서 관심 가져주세요!

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https://github.com/siilver94/Quality-Anomaly-Detection-Analysis

siilver94/Quality-Anomaly-Detection-Analysis

https://www.kamp-ai.kr/aidataDetail?AI_SEARCH=%ED%81%AC%EB%A1%9C%EB%A9%94%EC%9D%B4%ED%8A%B8&page=1&DATASET_SEQ=25&EQUIP_SEL=&GUBUN_SEL=&FILE_TYPE_SEL=&WDATE_SEL=

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