Smart FDC(Fault Detection and Classification) 프로젝트

직책: 연구 책임자

기간: 2021.09. ~ 2022.12.

연구 필요성

Drift와 Shift 특성을 가지는 제조업 데이터의 특성상 일반적인 FDC 소프트웨어로는 한계가 명확한 상황이다. 이를 해결하기 위해 고도화된 알고리즘과 연구원 없이도 적절한 학습이 가능한 소프트웨어의 개발이 필요하다.

연구 목적 및 내용

본 과제는 스스로 학습이 가능한 Auto Machine Learning을 기반으로 Summary Data와 Trace Data를 모두 다룰 수 있는 고도화된 알고리즘을 탑재한 소프트웨어 개발을 목적으로 한다.

기대 효과

개발된 소프트웨어는 데이터 비전문가인 현장 엔지니어의 별 다른 작업이 없이도 입력된 데이터만으로 학습 후 불량을 예측하고 원인 인자를 제공한다. 이를 통해 일정한 시간이 필요한 계측 작업을 최소화하고 원인 인자 분석에 투자되는 시간을 줄여 제조 공정 전체 관점에서 비용과 시간을 축소시키는 효과가 예상된다.