품질예측QUALITY PREDICTION
생산 데이터를 분석해 품질을 사전 예측하고 불량을 줄입니다.
개요
생산 공정에서 발생하는 데이터를 실시간 분석하여 품질 이상 징후를 사전에 감지하고, 불량 발생을 최소화하는 지능형 제조 솔루션입니다. 설비 센서 데이터(온도, 압력, 진동, 속도 등), 검사 데이터, 작업 이력 데이터를 통합 분석함으로써 기존 사후 검사 중심의 품질관리에서 사전 예방형 품질 관리 체계로 전환 가능합니다.
품질 관리 체계의 전환
사후 대응에서 사전 예측으로, 경험 기반에서 데이터 기반으로
AS-IS
기존 방식- 품질 정보는 생산완료 후 검사로 확인
- 불량 발생 원인 규명이 어렵고 반복적·경험 의존적 품질관리
- 재공품·재작업 증가로 시간 및 비용 손실
- 설비 이상이나 공정 편차를 실시간으로 감지하지 못함
- 공정 조건이 정형화되어 있으나 제품 및 환경 변화 대응에 어려움
TO-BE
개선 후- 실시간 공정 데이터 수집 및 분석 자동화
- AI모델 기반으로 품질 위험 수준 사전 예측
- 불량 발생 시 자동알림·공정중단·공정조건 보정
- 품질·검사 데이터 연계 지능형 공정 제어
- 작업자 경험 의존에서 데이터 기반 의사결정 체계로 전환
기술 구성 요소
데이터 수집부터 분석, 활용까지 이어지는 통합 시스템
IoT 기반 실시간 데이터 수집
센서 데이터를 실시간으로 수집하여 분석의 기초 데이터로 활용합니다.
품질 예측 모델
머신러닝 및 딥러닝 기반의 고도화된 품질 예측 알고리즘을 적용합니다.
운영 시스템
AI 모델의 지속적인 학습과 성능 개선을 위한 운영 환경을 제공합니다.
연동형 데이터 플랫폼
MES/ERP 등 기존 레거시 시스템과의 원활한 데이터 연동을 지원합니다.
실시간 통합 대시보드
알림 및 제어 기능이 연계된 직관적인 모니터링 대시보드를 제공합니다.
기대효과
혁신적인 프로세스 개선으로 정량적, 정성적 효과를 창출합니다
생산성 향상
검사 비용 및 재작업·대기 시간 감소
불량률 감소
공정 중 불량 발생 시 사전 개입 가능
예측기반 운영
트렌드 및 패턴 분석을 통한 공정 조건 최적화
비용 절감
원자재 손실 비용 감소 및 효율적 자원 관리
품질 표준화
작업자 숙련도 및 경험도 의존 감소
AI기반 이상탐지 모니터링 및 품질 예측 시스템
도입 배경
대상 기업
금속 열처리 전문 기업 D사
문제점
침탄로 온도 불균일과 작업자 편차로 인한 경도·침탄 깊이 불량이 지속 발생했습니다. 사후 검사 중심의 체계로는 원인 추적이 어렵고 대응이 늦어지는 한계가 있었습니다.
목표
AI기반 사전 품질예측 시스템을 도입하여 불량 발생을 미연에 방지하고, 데이터 기반의 체계적인 품질관리 프로세스를 구축하고자 했습니다.
구축 시스템 상세
데이터 수집 및 저장
침탄로 온도·설비 데이터를 실시간 수집하여 시계열 DB에 저장
AI 분석 및 모델링
침탄·확산·템퍼링 단계 온도 패턴 분석을 통한 품질 예측 AI 모델 구축
통합 플랫폼 활용
불량 위험 점수(Q-score) 산출, 설비 이상률 모니터링, MES 연동 및 KPI 관리