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데이터 표준체계
제조 데이터 활용성을 높이는 지능형 서비스

서비스 시나리오

제조 데이터를 활용하는 체계를 금형 산업 실증 사이트를 대상으로 구체화한 시나리오입니다.
각 기능마다의 정의, 입출력 데이터, 기대 효과를 명세화하고 데이터 수집부터 전처리, 분석, 모델링, 가시화의 흐름으로 서비스 시나리오를 상세화합니다.
  • 설비
  • 품질
  • 공정

설비 기능

  • 가동 효율 분석

    전체 공정의 설비효율 및 가동률, 기간별 가동률, 비가동 사유 통계 등 순석 기능
    설비종합효율 항목을 세분하여 관리함으로써 정지, 속도, 불량 등의 Loss 감소 및 발생 지점 파악

    입력데이터 : 가동시간, 부하시간, 생산수량, C/T, 양품수량, 투입수량
    출력데이터 : 작업상황 및 작업실적 가시화, 작업계획 및 작업 실적 비교 및 실시간 확인

  • 이상치 탐지

    수집된 단일 변수에서 상태 이상으로 인해 발생하는 이상치를 검출하는 기능
    다수의 일반적인 공정과 다른 공정을 발견함으로써 이상 공정의 특징과 발생 원인을 분석

    입력데이터 : 설비로부터 수집된 다변량 로그 데이터 또는 센서데이터(진동, 온도 등), 공정 조건 데이터
    출력데이터 : 잔여 수명 또는 이상 발생 설비 및 부품 판정

  • 고장징후 분석

    설비의 고장 결과와 관련된 징후들을 분석하고 관련 정보를 규칙 형태로 출력하는 기능
    고장 관련 징후 분석 결과와 관련 있는 센서 및 부품들의 관리 용이

    입력데이터 : 설비로부터 수집된 다변량 로그데이터 또는 센서데이터, 공정 조건 데이터
    출력데이터 : 고장 발생시 특정 기간 이내에 발생할 수 있는 고장에 관련된 변수들, 규칙정보

  • 잔존수명 예측

    이전 고장 발생 데이터 모델들과 현재 설비 상태를 비교해 잔존 수명을 예측하는 기능
    주기적인 분석 결과로 출력되는 예측된 잔존 수명을 지속적으로 모니터링하여 관련 부품의 점검 및 관리 용이

    입력데이터 : 설비데이터, 센서데이터, 고장관련 실측데이터
    출력데이터 : 설비 잔존 수명

품질 기능

  • 품질 관련 공정 탐색

    품질 관련 공정 조건에 대한 시계열 데이터를 포괄적으로 탐색하고 공정조건 변수들 간의 특이관계를 파악하기 위한 기능
    공정조건 변수들 간 연관관계를 파악 및 탐지하여 품질 문제 발생시 관련 공정 점검 및 문제 발생 방지 효과

    입력데이터 : 공정조건의 시계열 데이터
    출력데이터 : 공정조건 특이값 사이의 연관성 규칙

  • 불량 판정

    공정조건 데이터를 기본으로 가공 제품 또는 LOT의 불량 유무를 예측 및 판정하는 기능
    예측값과 판정값의 결과 비교를 통해 가공조건 관리를 통한 불량 감소, 재료 낭비 방지 효과

    입력데이터 : 가공 조건 데이터 및 품질 데이터
    출력데이터 : 불량 유형별 양품 또는 불량품

  • 불량 원인 진단

    공정조건 데이터에서 가공 제품 또는 LOT의 불량 원인을 진단하는 규칙을 추출하는 기능
    불량 원인을 진단함으로써 사전에 부품 및 LOT 관리 효과

    입력데이터 : 분류기(Adaboost C2) 알고리즘으로 생성된 의사결정나무 집합, 다양한 불균형 데이터셋
    출력데이터 : 공정조건에서 불량에 관한 규칙

  • 품질값 예측

    품질, 공정, 설비 데이터를 활용해 가상환경에서 예측적 계측, 불량 감지 및 분류 기능 제공
    가공 조건을 관리함으로써 불량 감소와 재료 낭비 방지 효과

    입력데이터 : 가공 조건 데이터 및 품질 데이터
    출력데이터 : 불량 유형별 양품 또는 불량품

공정 기능

  • 공정흐름 분석

    공정 이벤트 로그로부터 실제 공정 흐름을 도출하고 이를 바탕으로 공정흐름의 이슈 사항을 분석하는 기능
    공정 운영 현황을 파악 및 분석해 공정을 개선하고 투입 시간 최소화 효과

    입력데이터 : 이벤트 로그 데이터
    출력데이터 : 공정 흐름도

  • 공정 적합도 평가

    표준 공정 흐름과 일정 기간 기록된 공정 흐름을 비교해 표준 공정 운영 적합도를 모니터링, 평가하는 기능
    공정 운영 현황이 표준 공정 흐름도와 일치하는 정도를 분석해 공정 개선에 기여하는 효과

    입력데이터 : 이벤트 로그 데이터
    출력데이터 : 공정 운영 적합도 관리도, 적합도 값들의 기초 통계량

  • 이상 공정 감지

    특이한 흐름을 보이는 이상공정을 발견, 표준공정 흐름과 비교해 관련 정보를 제공하는 기능
    이상 공정의 특징과 원인을 분석하고 제조공정 가시화 및 이상 도출 공정 지원 효과

    입력데이터 : 이벤트 로그 데이터
    출력데이터 : 이상치 여부가 기록된 데이터 프레임, 기간별 이상치 발생빈도 집계

  • 공정 조건 산출

    LOT의 측정 전/후 정보를 활용해 보다 개선된 공정 조건을 산출하는 기능
    전 공정의 데이터에 따라 후공정의 조건을 자동적으로 산출 및 재참조하여 생산성 및 비용 감소

    입력데이터 : LOT 측정 데이터, 장비/LOT 이력, 공정조건 기준 정보
    출력데이터 : 최적 공정조건 제시

  • 생산 스케줄링 데이터 최적화

    납기를 만족하고 작업 변경을 최소화하는 생산 스케줄링 데이터를 최적화하여 개선 방안을 제시하는 기능
    생산 기간을 단축하고 비용을 감소시켜 최적화 대상 확대 효과

    입력데이터 : 납기를 만족하고 job change를 최소화하는 생산 스케줄링 데이터 최적화 서비스
    출력데이터 : 최적화 작업 스케줄