TIL(2W2D)[아티클 스터디 3]

1. 아티클 선정

: 제조업에서 데이터 분석이란?

2. 아티클 요약 및 주요 내용

• 요약
   데이터 분석의 목적과 의의는 다음과 같다.
  - 목적: 실시간 데이터의 전체 활용에 따른 효과적인 생산 의사결정과 이슈에 대한 사전대응 가능. 신규 가치 창출의 방법론 활용을 통한 경쟁력 확보.
  - 의의: 데이터 기반의 데이터 접근 및 해석을 통한 문제 해결, 현장 개선 활동 및 기술 과제 추진 등에서의 수집 데이터 활용 증가, 공정 데이터 기반의 객관화된 공정 운영으로의 변화, 실시간 공정 모니터링 및 생산 효율화 향상.

   제조 데이터 분석은 분석과제를 다음과 같이 크게 네가지로 분류하여 진행하고 있다.
  1) 품질 원인 분석
  : 생산 제품의 이상 원인을 원료/공정/품질 관점에서 분석하는 것.
  [특정 공정의 센서값을 이용 > 원인 인자 파악 > 이자를 이용해 품질 유지를 위한 관리 방안을 제시]
  * 주의: 현업에서의 결과와 데이터 분석 결과의 상충 가능성 --> 도메인에 대한 이해도 높여 분석 진행 & 현업 파트의 공장 이슈 및 분석 결과에 대한 즉각적인 피드백
  2) 최적 공정 조건 도출
  : 과거의 best practice 기반으로 향후의 양품 생산을 위한 최적 공정 조건 도출 및 적용.
  [데이터 수집 > 표준 최적 공정 관리조건 도출 > 현장 적용 > 모니터링]
  ; 최적 조건을 찾아서 실제 현장에 적용해 운영 최적화까지를 목표로 삼음.
  3) 설비 장애 예지
  : 생산 설비나 공정의 안정성을 수치화해 이상 예측. 실시간으로 센서들을 분석해 스마트한 모니터링 구축을 목표로 함. 이때, 예측 결과를 시스템에 적용해 정상 범위를 벗어날 경우의 해결방안을 마련해 현업이 필요로 하는 요소 파악에 신경써야 함.
  4) 이미지 분석
  : 생산 중 발생하는 각종 이미지를 목적별로 분류 및 예측하는 것. 이미지 재분류의 비효율을 줄이기 위해 이미지 분석을 진행. 이미지 데이터 수집부터 분류 모델을 생성해 현장 적용까지의 분석을 진행. 분류 모델의 성능이 좋을 수록 작업 속도 향상과 더불어 결과의 시각화를 통해 작업자의 결점 현황 파악을 도움. 이를 통해 품질 검사 시간과 비용감소 효과가 큼.
  
  

• 주요 포인트
  실시간 데이터를 활용한 제조 데이터 분석은 품질 원인 파악, 최적 공정 조건 도출, 설비 장애 예지, 이미지 분석을 통해 생산 효율화와 경쟁력 강화를 목표로 한다.
  
  

3. 핵심 개념 및 용어 정리

• 핵심 개념

  • 실시간 데이터 활용의 목적 및 효과: 생산 의사결정과 이슈 사전 대응.
    - 의의: 데이터 기반 문제 해결 및 공정 운영 객관화.
    - 분석 과제:
    1. 품질 원인 분석 - 이상 원인 파악 및 관리 방안 제시.
    2. 최적 공정 조건 - 데이터 기반 최적화 적용.
    3. 설비 장애 예지 - 이상 예측 및 스마트 모니터링.
    4. 이미지 분석 - 품질 검사 자동화와 효율화.
    
    

• 용어 정리

1. 분석 모델: 데이터를 기반으로 특정 문제를 해결하거나 목표를 달성하기 위해 설계된 알고리즘, 방법론, 또는 프레임워크를 의미.