Use-Case > MAIC

• 현장 가공설비에서 수집되고 저장되는 데이터의 모니터링 부족

• 불량 탐지와 불량 원인분석이 가능한 알고리즘 개발을 통한 불량의 신속 선별 및 선제적 예방 조치 기대

1. 데이터 수집 / 전처리

• 최적의 가공 조건을 파악하여 경험에 의존하던 가공 조건에 대한 정보의 허용 범위를 정리

• 정상데이터만을 사용해 최적의 가공조건을 추출하여 이를 비정상 데이터와 비교하여 기술 통계량 도출

• 데이터 품질지수(완전성, 유일성, 유효성, 정확성, 일관성)를 파악하고, 데이터 전처리를 통해 품질지수 향상 (95%이상 유지)

2. 분석 모델 생성

• 불량예측 알고리즘과 강화학습 알고리즘을 결합하여 불량품이 발생하는 공정에 대한 최적 공정 조건을 찾아낼 수 있으며, 이를 통해 C/T를 감소시키고,
  이는 생산량 향상으로 이어질 수 있음