설비 이상치 탐지
예상치 못한 오류를 찾다
데이터 내 예상치 못한 패턴 발견
수많은 정상 데이터 안에서 극소수의 비정상 데이터를 구별하고 특징 및 원인을 분석합니다.
이는 불량 발생시 점검해야 하는 신호들에 대한 우선순위 기준을 제시합니다.
이는 불량 발생시 점검해야 하는 신호들에 대한 우선순위 기준을 제시합니다.
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데이터 수집 / 전처리
공정조건/ 품질 데이터,
과거 수주데이터 수집
이상치 제거 및 가공변수 추가 -
이상치 탐지 모델 생성
이상 현상의 시점과
수치 탐지 및 모델화 -
결과 도출
이상치의 진단 시점 및
허용 범위 종합 -
사후 조치
이상 공정의 특징 및
원인 분석 후 제거