근본 원인 추론AI Root Cause Reasoning Engine
불량/이상 원인을 추론해 재발 방지 대책을 제시합니다.
개요
생산 현장에서 발생하는 품질 불량이나 설비 이상의 근본 원인을 AI가 자동으로 추론하는 고급 분석 솔루션입니다. 설비 센서 데이터, 공정 조건, 자재 이력, 작업자 정보, 환경 데이터 등 수십~수백 개 변수 간 복잡한 인과관계를 분석하여 불량 발생의 진짜 원인을 찾아냅니다. 기존의 단순 상관관계 분석을 넘어 인과추론(Causal Inference) 기술을 적용하여 재발 방지에 실질적으로 도움이 되는 인사이트를 제공합니다.
원인 분석 방식의 전환
경험 의존 추정에서 AI 기반 인과추론으로
AS-IS
기존 방식- 베테랑 기술자의 경험과 직관에 의존
- 수십 개 변수 중 진짜 원인 변수 파악 어려움
- 시간 순서·지연 효과를 고려한 분석 불가
- 유사한 불량이 반복 발생해도 매번 새로 분석
- 원인 분석에 수일~수주 소요
TO-BE
개선 후- AI 인과추론 모델이 수백 개 변수 동시 분석
- 실제 원인 변수와 단순 동반 변수 구분
- 시차 효과·복합 원인·상호작용 자동 탐지
- 과거 유사 사례 학습으로 분석 정확도 지속 향상
- 실시간~수 시간 내 원인 규명 및 대책 제시
기술 구성 요소
데이터 수집부터 원인 규명·대책 제시까지
다중 데이터 소스 통합
MES·SCADA·QMS·PLM·환경센서 데이터를 통합 수집
인과추론 AI 엔진
베이지안 네트워크·인과 그래프·딥러닝 기반 원인 변수 추론
시계열 분석 모듈
시간 지연 효과 및 공정 단계별 영향도 분석
지식 그래프
공정 지식·설비 매뉴얼·과거 대책 사례를 구조화하여 AI 추론 지원
대책 추천 엔진
근본 원인 기반 실행 가능한 개선 조치 자동 제안
기대효과
문제 해결 속도와 품질 안정성 극대화
원인 분석 시간 단축
수일 소요 분석을 수 시간 내 완료
재발 방지
근본 원인 제거로 동일 문제 반복 발생 차단
품질 안정화
선제적 원인 제거로 변동 폭 감소
기술 전수 효과
베테랑 노하우를 AI가 학습·전파
개선 활동 효율화
효과 높은 대책에 자원 집중
AI 근본 원인 추론 시스템
도입 배경
사례 내용
C기업은 특정 제품의 접합 불량이 월 평균 3~5회 발생했으나, 150개 이상의 공정 변수 중 진짜 원인을 찾는 데 평균 5일이 소요되었습니다. 원인으로 지목된 변수를 조정해도 불량이 재발하는 경우가 많아 근본적 해결이 어려웠습니다. AI 근본 원인 추론 엔진 도입으로 체계적 원인 분석 체계를 마련했습니다.
도입 성과
원인 분석 시간 평균 5일 → 4시간 단축, 불량 재발률 40% → 8% 감소, 월 접합 불량 발생 건수 35회 → 1회 감소, 품질 엔지니어 반복 분석 업무 60% 감소
시스템 상세
전방위 데이터 수집
설비 150개 변수(온도·압력·속도·진공도 등), 자재 Lot 정보, 작업자·시간대·환경(온습도) 데이터 통합
인과추론 분석
AI 인과추론 엔진이 불량 발생 시점 전후 48시간 데이터를 분석하여 진짜 원인 변수 3~5개로 압축, 시차 효과 및 복합 원인 탐지
대책 제안 및 검증
과거 유사 사례·설비 매뉴얼·공정 표준을 참조하여 실행 가능한 대책 Top 3 제시, 시뮬레이션으로 효과 사전 검증