적용방안

• AI 기반의 빅데이터 분석을 통해 더욱 정확한 공정 설계를 생성하여 실패 가능성을 줄이고 최적 공정 설계의 표준화를 이루고자 함
• 정해져 있는 결과값(경도)을 도출하기 위해 이 결과 값에 영향을 미치는 X 인자 요인(압하율, 소둔조건)을 찾아 공정 설계에 적용 시킴
• 10년치 제조 데이터를 바탕으로 압하율, 소둔조건을 찾기 위한 AI 솔루션 모델을 학습시킨 뒤 raw data를 넣고 대조하여 정확도를 테스트함

AI 분석 방법론

• 회귀 분석 기법을 사용했으며 독립 변수에 소재 강종, 경도 스펙, 경도, 제품 두께로 구성하고 종속 변수로는 소둔 조건과 압하율을 구성
• 범주형 데이터인 소둔 조건 예측 AI 모델에 Softmax 활성화 함수를 사용한 다항 로지스틱 회귀(Multinomial Logistic Regression) 학습 방법을 사용
• 압하율 예측에는 소둔 조건까지를 독립 변수로 추가하여 기본 선형 회귀(Linear Regression) 학습 방법을 사용

AI 현장적용
결과

• 데이터 기반 제조혁신을 통한 경쟁력 제고
• 제조데이터·AI 분석 경험을 활용하여 라인 또는 공정의 문제를 해결하기 위한 현장 데이터 기반의 의사결정 지원
• 일부 작업자에게 치중되어 있던 공정 설계를 체계화 함으로써 리스크 및 피로도, 시간 감소

적용방안

• 데이터 수집 후 전처리 과정을 적용하여 고품질의 학습 데이터 확보
• AI 학습을 위한 대용량 데이터 확보를 위하여 데이터를 데이터베이스화하고 CNN기법 적용
• 대용량 학습 데이터를 효율적으로 관리하기 위하여 클라우드 환경을 이용하여 학습 데이터를 분산 저장
• 비전검사기를 통한 영상 데이터(비정형 데이터)를 NoSQL기반 데이터 저장소를 이용하여 저장

AI 분석 방법론

• 본 AI 솔루션은 CNN알고리즘 기법을 활용함
• CNN은 이미지를 인식하기 위해 패턴을 찾는 데 특히 유용함
• 데이터에서 직접 학습하고 패턴을 사용해 이미지를 분류하므로 특징을 수동으로 추출할 필요가 없음
• 이러한 장점 때문에 자율주행자동차, 얼굴인식, 이미지를 활용한 양품/불량품과 같은 객체인식이나 computer vision이 필요한 분야에 많이 사용되고 있음

AI 현장적용
결과

• 검사 자동화: 비전시스템과 통합하여 양품과 불량품 분류, 불량의 종류 분류 검사 자동화가 가능
• 고객 클레임률 개선: 제품 전수 검사로 불량 제품 선별 후 제품을 출하함으로써 고객 클레임률 개선 기대
• AI 기반 시스템을 통한 제품 전수검사: AI 전수검사를 통해 클레임률을 개선. 이로인한 클레임 처리비용 감축 기대
• 비용 절감: 모호한 양/불량을 정확히 분류함에 따라 불량 납품 차단과 동시에 양품을 폐기하는 비용 절감

적용방안

• AI 기반의 빅데이터 분석을 통해 더욱 정확한 공정 설계를 생성하여 실패 가능성을 줄이고 최적 공정 설계의 표준화를 이루고자 함
• 정해져 있는 결과값(경도)을 도출하기 위해 이 결과 값에 영향을 미치는 X 인자 요인(압하율, 소둔조건)을 찾아 공정 설계에 적용 시킴
• 10년치 제조 데이터를 바탕으로 압하율, 소둔조건을 찾기 위한 AI 솔루션 모델을 학습시킨 뒤 raw data를 넣고 대조하여 정확도를 테스트함

AI 분석 방법론

• 1 CNN을 응용한 Segmentation 모델을 통한 LEFT / RIGHT 라인 모델 학습
• LEFT와 RIGHT 라인의 Width와 Height Threshold 필터링
• 2 본 AI 솔루션은 지도학습알고리즘(Supervised Learning) 기법을 활용함
• 이미 Label인 외경의 값과 이의 허용공차 결과값을 알고 있음
• Label에 영향을 미치는 공급업체, 다이스수명주기 및 냉각수 온도 등의 최적값을 찾는 것이 중요
• 외경값 및 허용공차에서 벗어난 실측값이 수집될 경우의 X인자요인 분석 필요

AI 현장적용
결과

• 본 솔루션을 통해 기존의 수작업에서는 불가능했던 실시간 계측정보 기반의 이상알람 시스템을 제공함으로써 스펙아웃으로 인한 대량의 불량을 사전에 방지할 수 있음.
• 대고객 제품신뢰성을 담보할 수 있음.
• 다양한 제품의 Wire신선분야에 본 솔루션을 접목함으로써 저비용의 AI기반 신선라인 이상발생 알람시스템을 활용할 수 있음.